箱粒子濾波及其在目標(biāo)跟蹤中的應(yīng)用研究.pdf

1、目標(biāo)跟蹤技術(shù)作為現(xiàn)代高科技戰(zhàn)爭和航空航天等領(lǐng)域的關(guān)鍵技術(shù)之一,一直以來都受到各國專家學(xué)者的廣泛重視和深入研究。隨著無線傳感器網(wǎng)絡(luò)、分布式計(jì)算的迅速發(fā)展,非傳統(tǒng)量測已成為目標(biāo)跟蹤算法亟待解決的難題之一。箱粒子濾波作為一種“廣義粒子濾波”算法,是新近出現(xiàn)的處理區(qū)間量測的有力工具。與此同時(shí),針對多動(dòng)態(tài)系統(tǒng)的隨機(jī)集最優(yōu)貝葉斯濾波的實(shí)現(xiàn)算法是工程計(jì)算必須要解決的問題,目前有四種近似的實(shí)現(xiàn)算法:貝努利濾波(聯(lián)合目標(biāo)檢測和跟蹤濾波)、概率假設(shè)密度濾波

2、、勢平衡概率假設(shè)密度濾波和多貝努利濾波。本文主要在區(qū)間量測條件下,圍繞箱粒子濾波及其在上述四類目標(biāo)跟蹤算法中的應(yīng)用展開相關(guān)研究工作。
　　1、研究了箱粒子濾波的形成、發(fā)展和實(shí)現(xiàn)。主要包括貝葉斯框架、非傳統(tǒng)量測、區(qū)間分析和量化量測等問題,以及箱粒子濾波在貝努利濾波和概率假設(shè)密度濾波中的應(yīng)用。箱粒子濾波是在集員估計(jì)基礎(chǔ)上發(fā)展起來的一種序貫蒙特卡羅方法,它用箱粒子和誤差界限模型來取代傳統(tǒng)的點(diǎn)粒子和誤差統(tǒng)計(jì)模型,相比于粒子濾波,箱粒子濾波

3、具有所需粒子數(shù)少、算法復(fù)雜度低、運(yùn)行速度快和適用于分布式計(jì)算等優(yōu)點(diǎn)。
　　2、研究了箱粒子CBMeMBer濾波的多目標(biāo)跟蹤方法。首次提出將箱粒子濾波應(yīng)用到勢平衡多目標(biāo)多貝努利濾波器中,形成Box-CBMeMBer濾波器。此濾波器不僅能夠估計(jì)目標(biāo)數(shù)隨時(shí)間變化的多目標(biāo)狀態(tài),還可處理隨機(jī)不確定性,量測不確定性和數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)不確定性。此外,為了解決高雜波場景下目標(biāo)狀態(tài)和目標(biāo)數(shù)估計(jì)精度降低問題,對廣義似然函數(shù)進(jìn)行了改進(jìn)。相比SMC-CBMeMB