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基于激光雷达的多帧联合目标跟踪系统

雷达科学与技术 2022年第1期20卷 98-108,118页

作者：秦庆国许录平孙学荣阎博孙景荣西安电子科技大学空间科学与技术学院陕西西安710126 博洛尼亚大学电子与信息工程学院意大利47521

本文讨论了利用激光雷达与检测前跟踪算法进行室内行人跟踪,实现监测室内人群社交距离的探测系统。激光雷达距离分辨率高,定位误差小,目标探测时间间隔小,很适用于对轨迹不确定的行人进行跟踪。本文所用检测前跟踪算法分为三步,首先利... 详细信息

本文讨论了利用激光雷达与检测前跟踪算法进行室内行人跟踪,实现监测室内人群社交距离的探测系统。激光雷达距离分辨率高,定位误差小,目标探测时间间隔小,很适用于对轨迹不确定的行人进行跟踪。本文所用检测前跟踪算法分为三步,首先利用历史数据所建杂波图滤除固定物杂波。其次利用多帧检测算法得到时间窗内的目标轨迹段,以此滤除随机噪声产生的虚警点,提升检测效率。第三步利用轨迹关联算法,将各个时间窗内的轨迹片段相互关联,得到完整的行人轨迹,从而增强机动目标与相互临近目标的跟踪效果。实测实验表明在激光雷达跟踪多个目标时,其跟踪精度在10~15 cm,多次实验均未出现目标丢失或虚假轨迹,较好地完成了室内行人的检测与跟踪。

关键词：检测前跟踪多扩展目标跟踪杂波图轨迹关联

基于三维投影的多扩展目标检测前跟踪及航迹维持

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基于三维投影的多扩展目标检测前跟踪及航迹维持

作者：孙志峰西安电子科技大学

学位级别：硕士

随着现代雷达技术的快速发展,高分辨雷达以及双面阵雷达等新体制雷达为多目标跟踪探测带来了众多性能上的优势。但也带来了一些问题。在传统的多目标跟踪技术中,通常假设跟踪目标为点目标,且一个目标在一个扫描时刻至多产生一个量测。... 详细信息

随着现代雷达技术的快速发展,高分辨雷达以及双面阵雷达等新体制雷达为多目标跟踪探测带来了众多性能上的优势。但也带来了一些问题。在传统的多目标跟踪技术中,通常假设跟踪目标为点目标,且一个目标在一个扫描时刻至多产生一个量测。随着高分辨雷达的出现,同一目标的回波信号可能会分布在雷达的多个探测单元中,这使得点目标的假设不再成立,即在一个扫描时刻同一目标可能产生多个量测,这种特殊的目标通常被称为扩展目标。传统的基于点模型的多目标跟踪技术往往因为无法适应扩展模型状态,跟踪效果不佳。另一方面,双面阵雷达依靠一部雷达两种天线偏振方式的独特构造,使该雷达极大的提高了跟踪目标的检测率。同时该雷达对弱小目标具有补盲的效果。由于该雷达的两个天线阵面背靠背放置,使得该雷达的量测率是普通雷达的两倍,同时杂波点也是普通雷达的两倍。如何在密集杂波的情况下进行多目标跟踪,是该类型雷达亟待解决的问题。文本拟提出一种复杂环境下多扩展目标的跟踪算法,该算法能够同时满足上述两种雷达的目标跟踪要求。该算法主要由三个步骤组成。第一步,建立时空杂波图。本文拟用数据处理中的时空杂波图方法对杂波进行抑制。首先,利用过去时刻的量测,建立杂波密度图。通过杂波密度图,可以发现监视区域内的杂波区。结合杂波密度图,给予不同区域的当前量测不同权重值。该算法既适用于单雷达的杂波抑制,也适用于多雷达的杂波抑制。该算法可以有效减少虚假航迹的建立。第二步,利用三维投影检测前跟踪算法,对杂波环境下的扩展目标和弱小目标进行跟踪。该算法是一种直线轨迹跟踪算法。该算法有如下三个优势。第一,检测前跟踪框架有利于杂波环境下弱小目标的跟踪。第二,三维投影的思想能够利用目标直线运动状态的特性,在时间维度上对目标点迹进行快速累积,从而实现对目标的跟踪。第三,该方法同时适用于点目标的跟踪与扩展目标的跟踪。但该方法的缺点是只能跟踪直线航迹。第三步,利用航迹粘连与维持算法,将来自相同目标的直线航迹段进行粘连,从而实现机动目标的跟踪。依据航迹关联策略的不同,本文提出了两种航迹粘连算法。一种是基于穷举法的航迹粘连算法,另一种是基于狮子繁衍法的航迹粘连算法。后一种方法是前一种方法的改进。后一种算法结合元启发算法的思想,利用狮子繁衍模型,提高了航迹关联的效率,减少了计算量。最后,本文算法与两种PHD算法进行了大量的仿真对比实验,利用仿真数据和实测数据共同验证了该算法的有效性。

关键词：检测前跟踪多扩展目标跟踪三维投影航迹粘连维持时空杂波图

基于联合似然函数的多扩展目标广义标签多伯努利滤波器

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电子与信息学报 2023年第4期45卷 1303-1312页

作者：刘艺多姬红兵张永权西安电子科技大学西安710077

高分辨率雷达监视系统可观测到区域内不同形状的多个扩展目标,可靠的形状估计有利于提高扩展目标跟踪性能,并可作为战场态势评估的重要依据。该文针对不同形状多扩展目标跟踪问题,提出一种基于联合似然函数的广义标签多伯努利(JL-GLMB)... 详细信息

高分辨率雷达监视系统可观测到区域内不同形状的多个扩展目标,可靠的形状估计有利于提高扩展目标跟踪性能,并可作为战场态势评估的重要依据。该文针对不同形状多扩展目标跟踪问题,提出一种基于联合似然函数的广义标签多伯努利(JL-GLMB)滤波器,可实现目标数目、航迹以及形状的精确估计。首先,将目标形状建模为星凸集,并利用非线性量测变换滤波器更新GLMB分布中的高斯分量,有效提高扩展目标状态估计精度。然后,通过对数加权融合策略,构造联合似然函数,综合衡量扩展目标和量测单元之间的相似程度。最后,基于吉布斯采样,提出快速计算扩展目标状态后验概率密度的方法,有效提高数据关联的准确率和计算效率。仿真实验结果表明,所提滤波器能够有效估计不同形状的多扩展目标状态,且在杂波环境下具有稳定的势估计。

关键词：多扩展目标跟踪随机有限集星凸集模型非线性估计

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建筑物透视雷达多目标成像跟踪技术研究

建筑物透视雷达多目标成像跟踪技术研究

作者：刘健强电子科技大学

学位级别：硕士

建筑物透视雷达多目标跟踪系统可以最大限度地感知探测区域如目标个数、实时位置等相关信息,为灾难救援、刑事执法抓捕、反恐监视侦察等方面的决策人员制定后续相应决策提供重要支撑。本文将围绕目标成像、检测定位、点目标模型及扩展... 详细信息

建筑物透视雷达多目标跟踪系统可以最大限度地感知探测区域如目标个数、实时位置等相关信息,为灾难救援、刑事执法抓捕、反恐监视侦察等方面的决策人员制定后续相应决策提供重要支撑。本文将围绕目标成像、检测定位、点目标模型及扩展目标模型下的多目标跟踪等几个关键技术进行相关讨论,具体工作如下:1、针对所使用建筑物透视雷达体制,研究目标回波模型。分析了固定背景杂波及多径杂波与目标在距离向图像上的位置关系,研究了带反馈多脉冲对消器及基于掩膜矩阵的多径抑制方法进行杂波预处理,并用实测数据验证了算法能有效抑制杂波,提高信干比。研究了后向投影成像算法基本原理,并应用基于图像域的目标检测定位算法提取目标位置信息,实测数据证明算法能有效提取目标位置。2、分析了人体运动特性,研究了封闭空间点目标运动模型。针对墙体及目标运动机动性对跟踪系统的影响,提出了基于交互式多模型的封闭空间运动人体跟踪算法,在目标关联中结合量测幅度信息提高点迹-航迹成功匹配率,并应用多模型的思想对目标航迹进行滤波更新。实测数据及仿真数据结果说明算法能有效地对封闭空间内多个机动目标进行持续稳健跟踪。针对传统检测中弱目标丢失问题,研究了基于动态规划的封闭空间多运动人体目标检测前跟踪算法,实测数据证明算法能有效提高目标检测概率。3、研究了基于聚类的点迹-航迹关联算法。针对目标成像结果的多散射点特性,使用正定对称矩阵描述目标的扩展特性,研究了基于随机矩阵的多扩展目标跟踪算法,实测数据验证该算法在目标丢帧较少情况下有稳定的跟踪效果。针对跟踪波门内多个量测来自于同一个目标的关联问题,研究基于联合多量测概率密度的多扩展目标跟踪算法,实测数据及仿真数据验证算法在目标个数较少情况下有较高的跟踪精度。本文针对建筑物透视雷达实际应用场景中出现的问题,结合大量实验,对目标成像检测定位、多点目标跟踪、多扩展目标跟踪等问题展开相关研究,为后续展开建筑物透视雷达封闭空间运动人体跟踪相关研究奠定夯实的基础。

关键词：建筑物透视雷达目标检测定位多点目标跟踪多扩展目标跟踪

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基于PHD滤波的多目标跟踪技术研究

基于PHD滤波的多目标跟踪技术研究

作者：李云湘国防科学技术大学

学位级别：硕士

多目标跟踪技术因其在军事和民用领域发挥的巨大作用，一直是一个备受关注的研究领域，性能稳定且高效的跟踪滤波算法是多目标跟踪技术研究的核心，也是本课题研究的重点和难点。随着近些年来传感器技术的蓬勃发展，出现了一些传统的多... 详细信息

多目标跟踪技术因其在军事和民用领域发挥的巨大作用，一直是一个备受关注的研究领域，性能稳定且高效的跟踪滤波算法是多目标跟踪技术研究的核心，也是本课题研究的重点和难点。随着近些年来传感器技术的蓬勃发展，出现了一些传统的多目标跟踪算法难以解决的新问题，迫切需要探索新的多目标跟踪算法来解决这些问题。基于随机有限集(Random Finite Set, RFS)理论的概率假设密度(Probability Hypothesis Density, PHD)滤波算法是近年来发展起来的一种非数据关联多目标跟踪算法，可以克服传统数据关联算法带来的一系列问题，能解决复杂环境中目标个数变化的多目标跟踪问题，正受到各国学者的广泛关注。因此，本文从单传感器、多传感器以及多扩展目标跟踪应用三个方面，对基于PHD滤波的多目标跟踪算法及其应用展开深入地分析和研究。论文主要工作如下：第二章详细介绍基于PHD滤波的多目标跟踪理论基础，首先对多种跟踪条件下的多目标观测似然进行了深入地研究，然后对粒子滤波基本算法及其性能影响因素进行了详细地讨论，最后给出多传感器信息融合理论的基本内容，为本文后续章节的研究提供理论支撑。第三章针对先验采样分布和基于聚类的状态提取算法的使用导致单传感器条件下标准粒子PHD(Particle PHD, P-PHD)滤波多目标跟踪性能下降的问题，通过观测方程线性化以及粒子和观测集的匹配处理，提出了一种免聚类最优粒子PHD(Free Clustering Optimal Particle PHD, FCO-P-PHD)滤波算法，该方法可以得到粒子PHD滤波的最优采样分布解析形式，实现了最优粒子PHD滤波，并且不需要利用聚类算法即可提取多目标状态，避免了聚类算法的使用对粒子PHD滤波性能带来的不利影响。此外，由于FCO-P-PHD滤波中的免聚类多目标状态提取方法与最优采样分布解析形式的获取过程是耦合在一起的，通过解耦合处理，提出一种新的单传感器条件下的免聚类状态提取方法，该方法可作为状态提取算法独立使用，与标准的粒子PHD结合，即可得到免聚类粒子PHD(FC-P-PHD)滤波算法。最后通过仿真实验验证了所提算法的有效性和相比已有算法的性能优势。第四章首先对乘积多传感器PHD(Product Multi-sensor PHD, PM-PHD)滤波和序贯PHD(Sequential PHD, S-PHD)滤波的优缺点及其之间的关系进行讨论，得到S-PHD滤波是PM-PHD滤波的一个特例的结论。然后，针对目标距离较近时，聚类算法提取多目标状态性能较差的问题，提出多传感器条件下的免聚类状态提取方法，将其与乘积多传感器粒子PHD(PM-P-PHD)滤波结合，提出免聚类乘积多传感器粒子PHD(FC-PM-P-PHD)滤波算法。实验表明：提出的多传感器条件下免聚类状态提取方法优于聚类的状态提取方法，尤其是目标距离较近时，FC-PM-P-PHD滤波的跟踪滤波性能大幅优于PM-P-PHD滤波。第五章针对当前扩展目标PHD(Extended Target PHD, ET-PHD)滤波在处理非线性条件下多扩展目标跟踪问题时存在的性能下降以及计算效率不高的问题，提出一种新的基于PHD滤波的多扩展目标跟踪算法。首先，推导出能处理非线性问题的ET-PHD滤波的粒子滤波实现形式，即扩展目标粒子PHD(ET-P-PHD)滤波。然后，对ET-P-PHD滤波的计算复杂度进行分析，发现观测集的分割种数和观测子集系数的计算是影响ET-P-PHD滤波计算效率的主要因素，提出基于K-means聚类的观测集分割方法，减少了观测集的分割种数，同时提出基于观测与目标状态似然关系的状态空间加窗方法，简化了观测子集系数的计算。仿真实验表明，本文提出的算法能很好的处理非线性多扩展目标跟踪问题，且大幅提升了算法的计算效率。

关键词：随机有限集概率假设密度滤波多传感器多目标跟踪多扩展目标跟踪粒子滤波聚类算法多目标状态提取状态空间加窗多目标观测似然

基于箱粒子滤波的标签随机集多目标跟踪算法研究

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基于箱粒子滤波的标签随机集多目标跟踪算法研究

作者：苗雨西安电子科技大学

学位级别：硕士

多目标跟踪作为信息融合领域的关键技术,在军事国防与民用工程领域具有广阔的应用前景,受到了国内外相关学者的广泛关注。随着随机集滤波理论与标签随机集滤波理论的深入研究,多目标跟踪技术得到了快速发展。箱粒子滤波算法是一种非线... 详细信息

多目标跟踪作为信息融合领域的关键技术,在军事国防与民用工程领域具有广阔的应用前景,受到了国内外相关学者的广泛关注。随着随机集滤波理论与标签随机集滤波理论的深入研究,多目标跟踪技术得到了快速发展。箱粒子滤波算法是一种非线性滤波算法,结合了区间分析理论与序贯蒙特卡罗方法,具有所需粒子数目少,运算效率高,便于处理非传统量测等优点。本文在箱粒子滤波与标签随机集滤波的基础上,对多目标跟踪方法进行了深入研究,主要工作如下:在箱粒子和标签随机集滤波基础上,提出一种新的多目标跟踪算法,即箱粒子Delta广义标签多伯努利(BP-δ-GLMB)滤波算法。该算法不仅能够跟踪多目标状态和数目,还能够有效跟踪多目标航迹,并且算法的计算复杂度低,运算效率高。仿真实验表明,BP-δ-GLMB的跟踪精度与SMC-δ-GLMB滤波相似,但所需粒子数目少,运算时间大大缩短,提升了多目标跟踪效率。与BP-CBMeMBer滤波相比,BP-δ-GLMB滤波算法能够实现多目标航迹跟踪,在杂波率较高的场景下,其跟踪精度更高,对目标数目估计更准确。针对δ-GLMB滤波算法计算复杂度高的问题,结合箱粒子滤波与LMB滤波算法,提出箱粒子标签多伯努利(BP-LMB)滤波算法。BP-LMB滤波作为BP-δ-GLMB滤波算法的高效近似,提升了多目标跟踪的计算效率。仿真实验表明,在线性与非线性系统下,所提算法均能够高效跟踪多目标状态与航迹,与BP-δ-GLMB和SMC-LMB滤波相比,尽管BP-LMB滤波精度略有损失,但运行时间短,运算效率高。结合箱粒子滤波在扩展目标跟踪中的应用,本文还提出了多扩展目标δ-GLMB滤波与多扩展目标LMB滤波的箱粒子实现形式,即ET-BP-δ-GLMB滤波与ET-BP-LMB滤波。这两种算法继承了箱粒子滤波算法与标签随机集滤波算法的优势,在保证了良好滤波性能与航迹跟踪性能的同时,降低了扩展目标跟踪算法的计算复杂度。仿真实验表明,所提算法能够有效实现多扩展目标状态与航迹跟踪。

关键词：多目标跟踪多扩展目标跟踪标签随机有限集箱粒子滤波

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高斯过程回归模型多扩展目标多伯努利滤波器

控制理论与应用 2020年第9期37卷 1931-1943页

作者：陈辉李国财韩崇昭杜金瑞兰州理工大学电气工程与信息工程学院甘肃兰州730050 西安交通大学电子与信息工程学院综合自动化研究所陕西西安710049

针对复杂不确定性环境下不规则形状的多扩展目标跟踪问题,本文提出了一种基于高斯过程回归(GPR)模型的多扩展目标多伯努利(GPR–ETCBMeMBer)滤波算法.首先,在利用有限集统计理论(FISST)将多扩展目标的状态集与量测集分别建模为多伯努利... 详细信息

针对复杂不确定性环境下不规则形状的多扩展目标跟踪问题,本文提出了一种基于高斯过程回归(GPR)模型的多扩展目标多伯努利(GPR–ETCBMeMBer)滤波算法.首先,在利用有限集统计理论(FISST)将多扩展目标的状态集与量测集分别建模为多伯努利随机有限集(MBer RFS)和泊松随机有限集(Poisson RFS)的基础上,通过GPR方法建立多扩展目标随机超曲面的跟踪滤波模型.然后,基于容积卡尔曼滤波器(CKF)详细推导并提出GPR多扩展目标多伯努利滤波算法的高斯混合(GM)实现.最后,通过构造对星凸形多扩展目标和多群目标跟踪的仿真实验验证了本文所提算法的有效性.

关键词：多扩展目标跟踪随机超曲面高斯过程回归随机有限集多伯努利滤波器

基于星凸形随机超曲面模型多扩展目标多伯努利滤波器

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自动化学报 2020年第5期46卷 909-922页

作者：陈辉杜金瑞韩崇昭兰州理工大学电气工程与信息工程学院兰州730050 西安交通大学电子与信息工程学院综合自动化研究所西安710049

针对复杂不确定性环境下具有不规则形状的多扩展目标跟踪问题,提出了一种基于星凸形随机超曲面模型(Starconvex RHM)的多扩展目标多伯努利滤波算法.首先,在有限集统计(Finite set statistics,FISST)理论框架下,采用多伯努利随机有限集(M... 详细信息

针对复杂不确定性环境下具有不规则形状的多扩展目标跟踪问题,提出了一种基于星凸形随机超曲面模型(Starconvex RHM)的多扩展目标多伯努利滤波算法.首先,在有限集统计(Finite set statistics,FISST)理论框架下,采用多伯努利随机有限集(MBer-RFS)和泊松RFS(Possion-RFS)分别描述多扩展目标的状态和观测,并给出扩展目标势均衡多目标多伯努利(ET-CBMeMBer)滤波器.其次,利用RHM去描述任意星凸形扩展目标的量测源分布,提出了容积卡尔曼高斯混合星凸形多扩展目标多伯努利滤波器.此外,本文给出了一种多扩展目标不规则形状估计性能的评价指标.最后,通过多扩展目标和具有形状突变的多群目标的跟踪仿真实验验证了本文方法的有效性.

关键词：多扩展目标跟踪随机超曲面模型多伯努利滤波器容积卡尔曼

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多扩展目标混合粒子滤波器

控制工程 2019年第6期26卷 1112-1117页

作者：韩玉兰韩崇昭薛丽宁夏大学物理与电子电气工程学院宁夏银川750021 西安交通大学电子与信息工程学院陕西西安710049

针对线性高斯情况下的多扩展目标跟踪问题,提出了多扩展目标RB粒子滤波器(Rao-Blackwellised Particle Filter, RBPF),对数据关联和目标状态进行联合估计,采用粒子滤波思想解决数据关联问题,采用一组适用于线性高斯的基于随机矩阵的扩... 详细信息

针对线性高斯情况下的多扩展目标跟踪问题,提出了多扩展目标RB粒子滤波器(Rao-Blackwellised Particle Filter, RBPF),对数据关联和目标状态进行联合估计,采用粒子滤波思想解决数据关联问题,采用一组适用于线性高斯的基于随机矩阵的扩展目标滤波器解决目标状态和形状的估计问题。首先提出了多扩展目标RBPF的基本框架,定义了数据关联的建议分布函数,并完成了多扩展目标滤波器贝叶斯框架下的混合实现方式。仿真实验表明,与基于联合概率数据关联(JPDA)算法的多扩展目标滤波器以及基于概率假设密度的多扩展目标滤波器相比,多扩展目标RBPF的形状估计误差较小,并提高了目标相距较近时的位置估计性能。

关键词：多扩展目标跟踪 Rao-Blackwellised粒子滤波数据关联形状估计