面向集群目标的分布式异类传感器融合跟踪算法

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集群目标指以一定方式协调运动且相对距离较近的多个个体目标组成的一类目标。由于集群目标内个体密集,难以对每个个体目标单独跟踪,集群目标跟踪的重点是获取其位置、规模和轮廓。为满足对集群目标的稳定、持续探测需求,分布式异类传感器融合技术以不同类型传感器信息互补的优势受到关注。分布式异类传感器融合包含本地滤波和分布式融合两个步骤,两个步骤均面临着诸多问题与挑战。在本地滤波阶段,集群内个体目标密集导致量测不可分辨,使得个体数量难以准确估计。在分布式融合阶段,除去不同类型传感器本身存在的时间异步、信息异构等问题,分布式融合算法还将面临集群内个体目标数量庞大导致的计算负担重问题。本文在随机集框架下面向集群目标研究了单雷达跟踪算法、多雷达分布式快速融合算法和雷达-红外分布式异类融合算法,主要工作如下:1.针对单雷达集群目标跟踪问题,提出了基于概率假设密度(PHD)滤波器的单雷达集群目标(Swarm)跟踪算法(SPHD),建立分辨率有限的雷达量测模型,利用雷达量测的幅度信息构建不可分辨量测对应目标源数目的假设,基于多假设更新集群目标PHD,能够实现对集群目标个体数量、质心状态和外形轮廓的同时估计,为分布式融合算法的研究奠定了基础。2.针对多雷达分布式融合跟踪集群目标问题,提出了广义协方差交集(GCI)准则下基于目标分组的SPHD快速(Fast)分布式融合算法(F-GCI-SPHD),通过多雷达后验PHD以集群为单位分组和组内并行融合降低GCI-SPHD的计算负荷,该算法能够有效且快速地融合各雷达本地滤波结果,为分布式异类传感器融合算法的研究奠定了基础。3.针对雷达-红外分布式融合跟踪集群目标问题,GCI准则下基于目标分组的SPHD快速分布式异类(Heterogeneous)传感器融合算法(HF-GCI-SPHD),利用C-K方程一步预测实现各后验分布时间校准,利用无迹变换实现目标状态的坐标系统一,该算法使得雷达和红外的本地滤波结果能够有效且快速地融合,提高集群目标信息估计精度。以上工作,已通过仿真实验验证了其可行性和有效性。
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