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一种新型多雷达多目标粒子滤波检测前跟踪算法
2021年电子技术应用第1期
潘 凯,陈 霄
杭州电子科技大学 通信信息传输融合技术国防重点学科实验室,浙江 杭州310018
摘要: 针对多雷达多目标检测跟踪中,当目标间距较近时,易出现的目标点迹偏移问题,提出了一种新型多雷达多目标粒子滤波检测前跟踪算法(NM-PF-TBD)。算法采用双层粒子滤波结构,在目标跟踪层中对某一目标跟踪时,首先基于上周期其他目标点迹,重新计算传感器探测信息,其次,基于修正后的传感器探测信息计算粒子权值,然后,基于粒子群中不同权重粒子的分布情况,删除有害粒子,补充有益粒子,避免重采样后的跟踪粒子群中心偏移,从而保证目标点迹不发生偏移。仿真结果表明,与其他算法相比,本文所提算法能够在远距离观测多个较近目标时,准确关联目标点迹,提高目标精度。
中图分类号: TN95
文献标识码: A
DOI:10.16157/j.issn.0258-7998.200585
中文引用格式: 潘凯,陈霄. 一种新型多雷达多目标粒子滤波检测前跟踪算法[J].电子技术应用,2021,47(1):108-112.
英文引用格式: Pan Kai,Chen Xiao. A new type of multi-radar multi-target particle filter tracking before detection algorithm[J]. Application of Electronic Technique,2021,47(1):108-112.
A new type of multi-radar multi-target particle filter tracking before detection algorithm
Pan Kai,Chen Xiao
National Defense Key Discipline Laboratory of Communication and Information Transmission and Fusion Technology, Hangzhou Dianzi University,Hangzhou 310018,China
Abstract: Aiming at the problem of target track offset that easily occurs in multi-radar multi-target detection and tracking when the target distance is close, this paper proposes a new type of multi-radar multi-target particle filter tracking before detection algorithm(NM-PF-TBD). The algorithm uses a two-layer particle filter structure. When tracking a target in the target tracking layer, the sensor detection information is recalculated based on other target points in the previous cycle. Secondly, the particle weight is calculated based on the corrected sensor detection information, and then. Based on the distribution of particles with different weights in the particle swarm, it deletes harmful particles, supplements beneficial particles, and avoids the shift of the center of the tracking particle swarm after re-sampling, so as to ensure that the target point trace does not shift. Simulation results show that, compared with other algorithms, the algorithm proposed in this paper can accurately correlate target traces and improve target accuracy when observing multiple closer targets at a long distance.
Key words : particle filter;track-before-detect;multiple target;long distance;echo signal

0 引言

    基于粒子滤波检测前跟踪方法(Particle Filter Track-Before-Detect,PF-TBD)是一种常用的检测前跟踪算法,是一种基于蒙特卡洛实验的递归贝叶斯滤波算法[1-2]。由于该算法不受系统是否线性的条件限制,不仅能够有效解决目标检测跟踪中存在的线性高斯问题[3],而且对于非线性,非高斯问题[4-6],近年来,随着多传感器网络的广泛应用,研究者们将PF-TBD算法用于多传感器对多个距离较近目标的检测跟踪问题,并取得了很多研究成果。文献[7]提出了多目标粒子滤波PSFIP双层算法,该算法用于目标距离较近的多目标跟踪,比IP双层算法有更好跟踪能力,其估计目标数目也相对准确。文献[8]提出了基于并行分区状态采样的粒子滤波改进算法,该算法用于目标临近条件下的多目标跟踪,降低了目标相互邻近时的干扰,提高了跟踪精度。

    尽管研究者们取得了很多成果,但是多数成果主要用于目标距离传感器较近的检测跟踪问题,利用目标的运动状态信息差异进行目标点迹的区分。而当目标距离传感器较远且目标运动信息差异不大时,由于一个目标的粒子群跟踪范围内包括多个目标的探测信息,可能引起该粒子群中边缘粒子权重异常增大,进而导致目标点迹偏移,甚至错误关联至其他较近目标的航迹。

    针对此类问题,本文提出了一种新型多雷达多目标双粒子滤波检测前跟踪算法(A New Type of Multi-radar Multi-target Tracking Before Detection Algorithm,NM-PF-TBD),该算法在目标跟踪层中对某一目标进行跟踪时,通过传感器探测信息修正和目标跟踪粒子群修正,避免重采样后的跟踪粒子群中心偏移,从而降低了目标跟踪点迹发生偏移概率。




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作者信息:

潘  凯,陈  霄

(杭州电子科技大学 通信信息传输融合技术国防重点学科实验室,浙江 杭州310018)

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