群目标由多个相互协作的目标组成,并且保持着一定结构进行运动。随着传感器技术的不断发展,原来不可分辨的群目标呈现出可分辨的属性,群目标跟踪算法的研究也越来越重要。跟踪估计主要包括获得目标的量测,并对量测进行滤波和估计。因此,需要对群目标进行动态建模,并采用合适的算法对群目标进行跟踪估计。现在对群目标的动态建模主要是将群目标中的各成员的状态进行简单的结合,但是该方法不能充分体现出群目标各成员之间的依赖关系。目前的群目标跟踪研究主要集中在不可分辨群目标或者部分可分辨群目标上,如果将不可分辨群目标的跟踪方法应用于可分辨群目标,会导致估计过于粗糙从而丢失许多结构信息。为了解决上述问题,本文使用图理论结合标签随机有限集(L-RFS)理论,并且引进目标的可分辨系数,给出在可分辨情况下群目标新的动态建模方法和跟踪估计方法,主要工作包括:(1)可分辨群目标的动态建模。根据群结构与图结构的相似性,利用描述有向图的方法对群进行描述,即使用邻接矩阵来描述群。再通过邻接矩阵判断群中各成员的依赖关系。由于头结点起到领导作用,因此可以对头结点进行独自建模。再建立其它依赖于头结点的子结点的动态模型,并依次建立其它结点的动态模型。(2)群目标可分辨系数。由于雷达的分辨率会随着探测距离的增大而变低,使获得的量测误差变大。假设该误差服从正态分布,而正态分布的均值到边缘的距离大概为标准差?的3倍,因此,本文令群目标的可分辨距离i,jr为3 3i j?(10)?,其中i和j表示目标i和目标j。当群目标中各对成员的距离大于i,jr时,认为群目标是可分辨的。(3)可分辨群目标的跟踪算法的研究。第一步,由于起始阶段群目标之间的协作关系未知,因此假设群目标之间是独立的并采用广义标签多伯努利(GLMB)滤波算法获得各目标的状态估计和轨迹估计以及目标的个数估计。第二步,在获得群目标中各成员的状态估计基础上,通过计算每时刻的偏差矩阵估计获得邻接矩阵估计,并通过邻接矩阵得到群的结构关系。再利用图论中连通图的概念获得各时刻子群的个数估计。