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算法的基本原理及探索
目标跟踪技术现今已被广泛应用于军事防空系统、战场监视,民航空中管制,汽车导航等领域。随着精确跟踪定位需求的增加,以及各类高速、高机动飞行器的不断涌现,目标跟踪技术的研究己经成为当今科研工作的热点。
本文着重介绍了采用变结构多模型算法( VSMM )的必要性及其基本原理,针对单机动目标跟踪问题,提出了几种变结构多模型算法,又针对多机动目标跟踪问题,结合了 VSMM 算法,致力于将变结构的思想利用到多机动目标的跟踪问题上,初步提出了变结构多模型联合概率数据关联VSMMJPDA 算法,针对该算法的缺陷提出几点改进建议,作为今后继续进行研究的方向。
目标跟踪的概念
目标跟踪是利用探测器(雷达、声纳、红外等)所获得的运动目标(飞机、坦克、舰艇等)量测,对目标的运动状态(位置、速度、加速度等)进行估计和跟踪的方法。
由于量测数据中含有大量的干扰成分,有必要对量测信息进行处理,因此目标跟踪过程也是一个消除误差的处理过程。
2)目标跟踪分类
广义上来说,目标跟踪可以分为非机动目标跟踪和机动目标跟踪。
非机动目标跟踪指的是被跟踪的目标做匀速或匀加速直线运动,这时最基本的跟踪算法就能满足跟踪要求。
机动目标跟踪是指目标速度的大小和方向
都发生变化时的跟踪,如果用一般的
跟踪算法会产生很大的误差。
3)军用和民用领域的应用
在民用领域,机动目标跟踪用于空中和地面交通管制、GPS 导航等;
在军用领域,为达到目标被摧毁或失效的目的,要求准确快速地对目标进行跟踪,以便给武器系统提供准确、实时的目标状态,是实现武器控制的前提,它可用于
弹道导弹防御、空防预警、空中
攻击、战场监视等。
4)目标跟踪算法分类
目标跟踪算法可以分为两类:单模型(Single Model, SM)算法和多模型(Multiple Model, MM)算法。
由于机动目标跟踪涉及到的是不确定性混合估计问题,单模型算法会由于事先建立的目标运动模型与实际目标运动模型不匹配而导致滤波发散,从而降低跟踪精度甚至完全跟踪丢失。
多模型算法是在同一时刻同时使用
多个模型,各模型基于其匹配滤波器
同时并行工作,最终的整体估计值是
对各个滤波器的估计值进行加权得到的。
因此,多模型算法比单模型算法有更好的适应能力。
5)变结构多模型(VSMM)算法
大多数的多模型算法都使用同一个模型集合,即固定结构(Fixed Structure, FS)。
当目标强机动的运动模式一旦超出固定结构模型集合的范围,就会造成模型失配而影响估计精度。解决这个问题的一个方法就是扩大模型集合,但这就带来了一个新的问题,算法需要大量的模型
来保证跟踪精度,但是一个庞大的模型
集合必然会使得算法的计算量大大增加,
并且来自过多模型的不必要的竞争也会
使算法的性能下降。
要解决这个矛盾,一个自然的想法就是在拥有一个庞大模型集合的同时,算法会根据目标当前的状态在其中选择合适的子模型集合。这就是变结构(Variable Structure, VS)思想
下面通过一个框图来理解变结构思想