基于启发式逻辑的概率假设密度滤波高效航迹起始方法

doi:10.16183/j.cnki.jsjtu.2018.01.010

上海交通大学学报（自然版） ›› 2018, Vol. 52 ›› Issue (1): 63-69.doi: 10.16183/j.cnki.jsjtu.2018.01.010

基于启发式逻辑的概率假设密度滤波高效航迹起始方法

李坦坦，雷明

上海交通大学航空航天学院，上海 200240

出版日期:2018-01-01 发布日期:2018-01-01
基金资助:
国家自然科学基金面上项目（61271317），航天支撑技术基金项目（15GFZ-JJ02-07）

Heuristic Algorithm-Based Initiation Method of Probability Hypothesis Density Filter for Target Tracking

LI Tantan,LEI Ming

School of Aeronautics and Astronautics, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai 200240, China

Online:2018-01-01 Published:2018-01-01

摘要/Abstract

摘要： 提出基于启发式逻辑的概率假设密度(PHD)滤波航迹起始方法，即在固定长度滑窗内设置速度、加速度与角度等约束条件，对产生新生目标的潜在量测进行有效性检测和确认，以缩减虚假新生目标.模拟实验结果表明，与传统的基于全量测起始的PHD滤波相比，所提出的方法大幅提高了计算效率和目标数目的估计精度.

关键词: 目标跟踪, 航迹起始, PHD滤波器, 启发式算法

Abstract: The heuristic algorithm-based initiation method under the probability hypothesis density (PHD) framework is suggested, i.e., the constraints which involve velocity, acceleration and angle of maneuvering targets are adopted in a sliding window, and the most unwanted newborn intensity can be removed. Simulation results show that the proposed method can effectively reduce the intensity quantity of newborn targets, and the computational cost is reduced. Meanwhile, estimation accuracy involved state and target number is enhanced explicitly.

Key words: target tracking, track initiation, probability hypothesis density (PHD) filter, heuristic algorithm

中图分类号:

V 249.122

李坦坦，雷明. 基于启发式逻辑的概率假设密度滤波高效航迹起始方法[J]. 上海交通大学学报（自然版）, 2018, 52(1): 63-69.

LI Tantan,LEI Ming. Heuristic Algorithm-Based Initiation Method of Probability Hypothesis Density Filter for Target Tracking[J]. Journal of Shanghai Jiaotong University, 2018, 52(1): 63-69.

参考文献

［1］王震, 敬忠良, 雷明, 等. 基于 PHD 的多扩展目标联合检测、跟踪与分类算法［J］. 上海交通大学学报, 2015, 49(11): 1589-1596. WANG Zhen, JING Zhongliang, LEI Ming, et al. Joint detection, tracking and classification of multiple extended targets using PHD filter［J］. Journal of Shanghai Jiao Tong University, 2015, 49(11): 1589-1596. ［2］VO B N, MA W K. The Gaussian mixture probability hypothesis density filter［J］. IEEE Transactions on Signal Processing, 2006, 54 (11): 4091-4104. ［3］RISTIC B, CLARK D, VO B N. Improved SMC implementation of the PHD filter［C］∥13th Conference on Information Fusion (FUSION). Edinburg, England: IEEE, 2010: 1-8. ［4］RISTIC B, CLARK D, VO B N, et al. Adaptive target birth intensity for PHD and CPHD filters［J］. IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, 2012, 48(2): 1656-1668. ［5］BEARD M, VO B T, VO B N, et al. Gaussian mixture PHD and CPHD filtering with partially uniform target birth［C］∥15th Conference on Information Fusion (FUSION). Singapore: IEEE, 2012: 535-541. ［6］肖松, 谭贤四, 王红, 等.一种可行的临近空间高超声速目标航迹起始方法［J］. 空军工程大学学报(自然科学版), 2013, 14(1): 11-15. XIAO Song, TAN Xiansi, WANG Hong, et al. A feasible track initiation method for near space hypersonic target［J］. Journal of Air Force Engineering University (Natural Science Edition), 2013, 14(1): 11-15. ［7］吴静静, 尤丽华, 王瑶, 等. 基于自适应新生目标强度的概率假设密度滤波［J］. 系统仿真学报, 2015, 27(11): 2741-2747. WU Jingjing, YOU Lihua, WANG Yao, et al. Pro-bability hypothesis density filter based on adaptive target birth intensity［J］. Journal of System Simulation, 2015, 27(11): 2741-2747.

[1]	何子述, 苏洋, 程婷. 基于共址MIMO雷达组网系统的机会协同目标跟踪方法[J]. 空天防御, 2022, 5(1): 6-11.
[2]	李川, 聂熠文, 刘军伟, 孟凡钦, 沈晓静. 基于机器学习的多算法融合航迹稳健起始方法[J]. 空天防御, 2022, 5(1): 20-24.
[3]	侯煜冠, 韩远鹏, 谢金月, 毛兴鹏. 基于SDE模型的雷达组目标角度跟踪方法[J]. 空天防御, 2021, 4(1): 41-46.
[4]	孟令通，蒋祖华，陶宁蓉，刘建峰，李柏鹤. 船舶组合分段堆场调度方法[J]. 上海交通大学学报, 2019, 53(7): 780-788.
[5]	陈晓,李亚安,李余兴,蔚婧. 基于距离加权的概率数据关联机动目标跟踪算法[J]. 上海交通大学学报（自然版）, 2018, 52(4): 474-479.
[6]	李家强1a,2，赵春艳1b,2，陈金立1a,1b，赵荣华1b,2. WGS-84坐标系下改进的广义最小二乘配准算法[J]. 上海交通大学学报（自然版）, 2016, 50(05): 771-775.
[7]	张铁，马琼雄. 人机交互中的人体目标跟踪算法[J]. 上海交通大学学报（自然版）, 2015, 49(08): 1213-1219.
[8]	李晓旭1，戴彬1，曹洁1,2. 基于多特征融合的改进UPF目标跟踪算法[J]. 上海交通大学学报（自然版）, 2014, 48(10): 1473-1478.
[9]	李响，曹远国，张执南，谢友柏. 基于智能规划的自动化概念设计综合方法[J]. 上海交通大学学报（自然版）, 2014, 48(08): 1134-1141.
[10]	刘士荣1,2，吴楚1,3，张波涛1,2，章海兵1,2. 基于极线约束SIFT特征和粒子滤波的目标跟踪算法[J]. 上海交通大学学报（自然版）, 2014, 48(07): 1026-1032.
[11]	贾松敏1,王爽1,王丽佳1,2,李秀智1. CTF定位策略下基于多特征的智能机器人目标跟踪[J]. 上海交通大学学报（自然版）, 2014, 48(07): 1039-1045.
[12]	陈东岳，陈宗文. 基于特征显著性的均值漂移鲁棒目标跟踪[J]. 上海交通大学学报（自然版）, 2013, 47(11): 1807-1812.
[13]	刘天堂, 江志斌, 胡鸿韬, 刘冉. 加强的混合遗传算法求解能力约束弧路径问题[J]. 上海交通大学学报（自然版）, 2013, 47(04): 619-625.
[14]	刘天堂, 江志斌, 耿娜, 刘冉, 刘树军. 带有异质固定车队的能力约束弧路径问题[J]. 上海交通大学学报（自然版）, 2012, 46(11): 1759-1763.
[15]	张铁栋, 万磊, 王博, 曾文静. 基于改进粒子滤波算法的水下目标跟踪 [J]. 上海交通大学学报（自然版）, 2012, 46(06): 943-948.

基于启发式逻辑的概率假设密度滤波高效航迹起始方法

Heuristic Algorithm-Based Initiation Method of Probability Hypothesis Density Filter for Target Tracking

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