多目標(biāo)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)與狀態(tài)跟蹤算法研究

多目標(biāo)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)與狀態(tài)跟蹤算法研究

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1、中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)碩士學(xué)位論文多目標(biāo)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)與狀態(tài)跟蹤算法研究作者姓名:學(xué)科專業(yè):導(dǎo)師姓名:完成時(shí)間:史盟釗模式識(shí)別與智能系統(tǒng)凌強(qiáng)副教授二0一四年五月二隊(duì)uhls1\,煳㈣UniversityofScienceandTechnologyofChinaAdissertationformaster’SdegreeResearchonDataAssociationandStateTrackinginMulti-TargetandMulti--SensorSystemAuthor’SName:MengzhaoShiSpeciali

2、ty:PatternRecognitionandIntelligentSystemSupervisor:AssociateProf.QiangLingFinishedtime:May1,2014中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)學(xué)位論文原創(chuàng)性聲明本人聲明所呈交的學(xué)位論文,是本人在導(dǎo)師指導(dǎo)下進(jìn)行研究工作所取得的成果。除己特別加以標(biāo)注和致謝的地方外,論文中不包含任何他人已經(jīng)發(fā)表或撰寫過的研究成果。與我~同工作的同志對本研究所做的貢獻(xiàn)均已在論文中作了明確的說明。作者簽名:望盟篁』簽字日期:立Qf絲。5.2Q中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)學(xué)位論文授權(quán)使用聲明作

3、為申請學(xué)位的條件之一,學(xué)位論文著作權(quán)擁有者授權(quán)中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)擁有學(xué)位論文的部分使用權(quán),即:學(xué)校有權(quán)按有關(guān)規(guī)定向國家有關(guān)部門或機(jī)構(gòu)送交論文的復(fù)印件和電子版,允許論文被查閱和借閱,可以將學(xué)位論文編入有關(guān)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行檢索,可以采用影印、縮印或掃描等復(fù)制手段保存、匯編學(xué)位論文。本人提交的電子文檔的內(nèi)容和紙質(zhì)論文的內(nèi)容相一致。保密的學(xué)位論文在解密后也遵守此規(guī)定。日公開口保密(——年)作者簽名:曼盟梟!』簽字日期:2壘』絲.5:主Q、,導(dǎo)師簽名:[眨∑絲k簽字日期:塑!絲.£!?摘要對給定區(qū)域內(nèi)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測和跟蹤,是現(xiàn)代檢測、監(jiān)控

4、以及跟蹤系統(tǒng)中一個(gè)不可回避的問題。對于單一目標(biāo)的狀態(tài)跟蹤,處理流程一般包括測量數(shù)據(jù)獲取、目標(biāo)狀態(tài)估計(jì)兩個(gè)部分。而對于多目標(biāo)的狀態(tài)跟蹤,為了保證狀態(tài)估計(jì)時(shí)測量與被更新航跡的一致性,需要在估計(jì)之前進(jìn)行測量一預(yù)測數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián),以便使得狀態(tài)估計(jì)能準(zhǔn)確反映目標(biāo)實(shí)際狀態(tài)。對于多傳感器跟蹤系統(tǒng)而言,這一更新過程將變得更為復(fù)雜??紤]到所使用的多個(gè)傳感器性質(zhì)差異較大,各個(gè)獨(dú)立測量或者航跡之間的融合,也是一個(gè)極為重要的問題。同時(shí),在傳感器測量數(shù)據(jù)變換至融合中心坐標(biāo)系時(shí),會(huì)因?yàn)闇y量偏差和配準(zhǔn)誤差而導(dǎo)致數(shù)據(jù)與實(shí)際狀態(tài)產(chǎn)生較大誤差,也使得多傳感器跟蹤

5、系統(tǒng)的設(shè)計(jì)變得更加困難。本文在充分調(diào)研了目標(biāo)狀態(tài)跟蹤所要實(shí)現(xiàn)的性能目標(biāo)后,介紹了目標(biāo)狀態(tài)跟蹤的處理流程,即多目標(biāo)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)、目標(biāo)狀態(tài)估計(jì)和更新、多傳感器航跡融合。同時(shí),對上述各個(gè)流程進(jìn)行了分析和改進(jìn),來實(shí)現(xiàn)目標(biāo)運(yùn)動(dòng)狀態(tài)更加精確的估計(jì),所涉及內(nèi)容為:1)針對多目標(biāo)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)部分,調(diào)研了已有的最近鄰關(guān)聯(lián)算法,以及全局最近鄰關(guān)聯(lián)算法,分析了最近鄰算法在應(yīng)對測量偏差時(shí)的不足。在此分析的基礎(chǔ)上,針對測量中可能存在的偏差,提出了基于目標(biāo)空間相對位置信息的特征向量法,以此構(gòu)建目標(biāo)之間相對距離這一相似度度量,來建立測量和預(yù)測之間的相似度矩陣

6、,有效地提升了數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法的準(zhǔn)確率。2)針對被跟蹤目標(biāo)的狀態(tài)估計(jì)問題,分析了卡爾曼濾波算法在線性系統(tǒng)、擴(kuò)展卡爾曼濾波在非線性系統(tǒng)、以及粒子濾波算法在非線性非高斯系統(tǒng)中的應(yīng)用,同時(shí)對上述狀態(tài)估計(jì)算法進(jìn)行了性能分析。考慮到測量偏差在測量數(shù)據(jù)中的廣泛存在,進(jìn)一步分析了偏差存在時(shí)粒子濾波的失效性,提出了一種在測量一預(yù)測關(guān)聯(lián)對已知條件下的目標(biāo)狀態(tài)估計(jì)的處理流程和實(shí)現(xiàn)方法,提升了目標(biāo)運(yùn)動(dòng)航跡的跟蹤精度。3)多傳感器跟蹤系統(tǒng)中不可避免地面臨著航跡融合的處理架構(gòu)問題,即集中式融合跟蹤和分布式融合跟蹤??紤]到分布式系統(tǒng)在實(shí)際中有著廣泛應(yīng)用

7、,主要分析了分布式架構(gòu)下的航跡均值化融合方法。同時(shí),考慮到單個(gè)航跡出現(xiàn)較大跟蹤偏差時(shí)可能會(huì)對融合航跡產(chǎn)生重大影響,提出了一種多傳感器航跡預(yù)處理方法,以及航跡融合的加權(quán)均值化方法,提高了融合航跡的跟蹤精度。關(guān)鍵詞:多目標(biāo)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián),空間特征向量,目標(biāo)狀態(tài)估計(jì),分布式航跡融摘要IIABSTRACTWiththedevelopmentoftechnology,multi·targettrackingsystembeginstoplayallimportantroleinmodemmonitorsystem.Andinordert

8、oachievemoreaccuratetrackingoftargetstate,itisalsonecessarytoimprovingaccuratenessofmeasurement.Forthetrackingsystem,itisalsoessentialtopromotecorrectrateofdat

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