基于隨機(jī)集的多目標(biāo)跟蹤算法研究.pdf

1、作為一個(gè)典型的信號(hào)處理問題，目標(biāo)跟蹤一直受到人們的廣泛關(guān)注，并且有著廣泛的應(yīng)用前景。隨著應(yīng)用的復(fù)雜化，簡(jiǎn)單的單目標(biāo)跟蹤已難以滿足需求，因此多目標(biāo)跟蹤已逐漸成為國內(nèi)外學(xué)者的研究重點(diǎn)。傳統(tǒng)的多目標(biāo)跟蹤算法以數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)為核心，其跟蹤性能很大程度上受到了數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的影響。與此不同，基于隨機(jī)集的多目標(biāo)跟蹤算法不需要進(jìn)行數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)，有效克服了傳統(tǒng)方法的這一不足，是跟蹤領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)，也是本文的研究重點(diǎn)。
　　 首先，本文介紹了跟蹤濾波的基本理論以

2、及幾種經(jīng)典的濾波算法，并通過仿真實(shí)驗(yàn)對(duì)其性能進(jìn)行了分析比較。然后，闡述了多目標(biāo)跟蹤的基本原理，并在此基礎(chǔ)上介紹了基于數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的傳統(tǒng)多目標(biāo)跟蹤算法。本文以基于隨機(jī)集的多目標(biāo)跟蹤方法為研究重點(diǎn)，對(duì)其原理和經(jīng)典算法進(jìn)行了深入的研究，并通過仿真實(shí)驗(yàn)進(jìn)行了分析驗(yàn)證。最后，針對(duì)經(jīng)典概率假設(shè)密度濾波算法存在的不足，本文提出了幾種改進(jìn)算法。第一，針對(duì)粒子概率假設(shè)密度濾波在進(jìn)行粒子更新時(shí)依賴測(cè)量噪聲分布的不足，提出了一種未知測(cè)量噪聲分布下的多目標(biāo)跟蹤算法