多目标跟踪算法简介.ppt

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1、主要内容v多目标跟踪处理流程简介v数据关联算法简介v联合概率数据互联算法简介一、多目标跟踪处理流程简介 雷达多目标跟踪即是将检测得到的实测数据进行互联、滤波、跟踪、平滑等运算后，最终得到各个目标的航迹。从上图可以看出多目标跟踪主要可以分为三种数据、四个模块。即：实测目标数据、目标状态数据、轨迹数据 跟踪门判定模块、跟踪起始模块、跟踪终 结模块、跟踪维持模块其中跟踪维持模块是多目标跟踪处理中的重点，下面重点介绍。二、数据关联算法简介 数据关联是跟踪维持的第一步，其过程可以理解为：从相关波门内的候选回波中得到等效回波。以此对状态进行更新。包括最近邻域法、概率数据互联算法、联合概率数据互联算法等。2

2、.1最近邻域法v原理 若相关波门内的量测值只有1个，则该量测值直可被用于航迹更新；但若有多个候选回波，则统计距离最小的候选回波作为目标回波，即 最小，就用于对目标状态的更新。v特点 计算简单，但在多目标环境下离目标预测位置最近的候选回波并不一定就是目标的真实回波，即有可能出现误跟和丢跟目标的现象 2.2概率数据互联算法v原理 概率数据互联（PDAF）通过计算相关波门内所有候选回波的概率，利用这些概率对候选回波加权，各个候选回波的加权和即为等效回波，并利用候选回波来对目标的状态进行更新。v特点 主要用于解决杂波环境下的单目标跟踪问题。优点是误跟和丢失目标的概率较小，而且计算量相对较小。2.3联合

3、概率数据互联算法 联合概率数据互联算法(JPDA)是Bar-Shalom和他的学生在仅适合单目标跟踪的概率数据互联算法的基础上提出来的，该方法是杂波环境下对多目标跟踪进行数据互联的一种良好的算法。基本概念v确认矩阵其中：是二进制变量，表示量测 落入目标 的确认门内，而 表示量测 j没有落入目标 t 的确认门内，t=0表示没有目标，此时 对应的元素 全是1，因为每个量测都可能源于杂波或者虚警例：设两个目标航迹，以这两个航迹的量测预测为中心建立波门，并设下一时刻扫描得到三个回波，这三个回波和相关波门的位置如图所示，写出其确认矩阵。v联合事件 联合事件是由确认矩阵拆分得到，它表示个量测与不同目标匹配的一种可能。拆分时必须依据两个基本准则：（1）互联矩阵每一行只有一个为0，即任意量测不源于某一目标，则必源于杂波。（2）互联矩阵中，除第一列外，每列最多只能有一个非零元素。即每个目标最多有一个量测以其为源 v关联概率 表示第 j 个量测与目标 t 互联的概率，其中表示量测 j 在第 i 个联合事件中源于目标 t(0t T)的事件表示第 i 个联合事件，表示联合事件的个数，而表示在第 i 个联合实践中，量测 j 是否源于目标t，在量测j 源于目标t 时为1，否则为0。可以看出计算第 j 个量测与目标互联的概率的关键是计算联合事件 的概率由此可以得到联合概率数据互联算法的单次仿真循环图