有界噪声条件下的扩展目标跟踪方法研究

作     者：刘盼 

作者单位：西安工业大学 

学位级别：硕士

导师姓名：马天力

授予年度：2024年

学科分类：12[管理学] 083002[工学-环境工程] 1204[管理学-公共管理] 120402[管理学-社会医学与卫生事业管理(可授管理学、医学学位)] 0830[工学-环境科学与工程（可授工学、理学、农学学位）] 080902[工学-电路与系统] 0809[工学-电子科学与技术（可授工学、理学学位）] 08[工学] 0837[工学-安全科学与工程] 

主      题：扩展目标 有界噪声 集合反演 半正定规划 Minkowski差 

摘      要：扩展目标跟踪是通过滤波方法对带噪声干扰的量测信息进行处理,以实现对目标运动状态和扩展形态进行准确估计的过程。现有的扩展目标跟踪算法是将量测噪声通过统计分布进行描述,并利用贝叶斯滤波方法对目标的运动状态与形态进行估计。但是由于传感器测量过程中外界环境的未知干扰,使得实际系统量测噪声呈现未知但有界的特性,贝叶斯滤波方法难以处理统计特性未知的有界噪声条件下的扩展目标跟踪问题。因此,针对有界噪声条件下的扩展目标跟踪展开研究,主要工作如下: (1)针对量测噪声有界但统计分布未知条件下的扩展目标跟踪问题,提出基于集员滤波的扩展目标跟踪方法。首先建立有界噪声下扩展目标跟踪状态空间表示模型,之后通过椭球Minkowski和获得扩展目标运动状态的最小迹椭球,同时利用Graham scan算法计算包含目标形态最大误差的最小边界矩阵,最后通过偏移超曲面仿射变换计算误差最小边界矩阵与量测椭球的Minkowski差,实现扩展目标形态更新。实验结果表明,所提算法相比于基于随机噪声的扩展目标跟踪方法具有更好的跟踪性能。 (2)针对非线性有界量测下的非凸形扩展目标跟踪问题,提出基于集合反演的非凸形扩展目标跟踪方法。首先建立基于邻接矩阵的非凸形扩展目标节点结构表示模型,之后采用树形结构的约束传播算法对节点状态预测集合进行收缩,并基于系统量测方程构建等式约束下集合反演问题,将收缩后集合作为集合逆变算法的初始区间,最后利用集合逆变算法对集合反演问题进行求解,获得扩展目标节点的最优状态区间,实验结果表明,所提算法相比于基于线性高斯系统的非凸形扩展目标跟踪方法提高了跟踪精度。 (3)针对有界噪声条件下的非凸形机动扩展目标跟踪问题,提出基于半正定规划的非凸形机动扩展目标跟踪方法。首先建立基于椭球集的随机超曲面扩展目标系统模型,基于目标方向角度对目标轮廓形态参数进行修正,并利用椭球集合对伪量测非线性函数进行描述,之后以椭球集合边界矩阵的迹作为目标函数,设计边界矩阵最小迹下的半正定规划问题,并利用最优梯度搜索对其进行求解,获得包含非线性函数的最小椭球集合,最后通过计算形态椭球集合与最小椭球集合的交集实现形态参数椭球集合更新,实现对目标运动状态和形态参数的准确估计实验结果表明,所提算法具有较高的估计精度。