基于STF和加权改进的群目标跟踪算法

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1、2014年8月第40卷第8期北京航空航天大学学报JournalofBeijingUniversityofAeronauticsandAstronauticsAugust2014V01．40NO．8基于STF和加权改进的群目标跟踪算法李振兴刘进忙白东颖郭相科(空军工程大学防空反导学院，西安710051)摘要：为了进一步提高群目标交互多模型跟踪算法的估计性能，提出一种改进的群跟踪算法．首先，通过采用模型转换概率的自适应算法，优化模型与目标运动模式的实时匹配．并通过引入强跟踪滤波(STF，StrongTrackingFilter)中的渐消因子，提高机动阶段时

2、的群质心的状态估计精度．其次，分别利用概率加权法和标量加权法完成群质心状态和扩展状态的融合估计．最后在变分贝叶斯滤波的基础上，建立完整的跟踪算法流程．仿真实验结果表明，该方法不仅能够提高群质心状态和扩展状态的估计精度，还能有效降低机动阶段时的峰值误差．关键词：群目标；跟踪；强跟踪滤波；机动阶段；模型转换概率；融合估计；峰值误差中图分类号：TN95文献标识码：A文章编号：1001．5965(2014)08．1102D7Grouptargetstrackingalgorithmbasedonstrongtrackingfilterandimprovedwe

3、ightedmethodLiZhenxingLiuJinmangBaiDongyingGuoXiangke(AirandMissileDefenseCollege，AirForceEngineeringUniversity，Xi’an710051，China)Abstract：Toimprovetheestimationperformanceoftheexistinginteractivemultiplemodelstrackingalgo—rithmforgrouptargets，animprovedgrouptrackingalgorithmwas

4、proposed．Firstly，byusingtheadaptiveal—gorithmofmodeltransitionprobability，theoptimizationofreal—timematchingfortrackingmodelswiththeac—tualmotionpatternwasperformed．Andafadingfactorofstrongtrackingfilterwasusedtoimprovetheestima-tionaccuracyofthecentroidstateinthemaneuveringstag

5、e．Thenthefusionestimationofcentroidstateandextensionstatewereimplementedbyusingtheprobabilityweightedmethodandthescalarcoefficientsweightedmethod，respectively．Lastly，theimplementationstepsofthenewtrackingalgorithmwerepresentedindetail，whichwerebasedonvariationalBayesianfiltering

6、algorithm．Thecomputersimulationsshowthattheestima—tionaccuracyofthecentroidstateandextensionstateisimprovedinthenewalgorithm，andthisalgorithmcanreduceagreatdealofpeakerrorinthemaneuveringstage．Keywords：grouptargets；tracking；strongtrackingfilter；maneuveringstage；modeltransitionpr

7、oba—bility；fusionestimation；peakerror在海面目标监控、多目标编队跟踪等许多跟踪场景内，跟踪对象通常由一系列具有类似运动方式的空间临近目标组成，人们将此类问题归纳成群目标跟踪问题⋯．在对群目标进行跟踪时，如果单纯采用传统目标跟踪方法进行处理，将会遇到很大困难，主要包括2方面⋯：①由于传感器的分辨率限制和传感器一目标的位置变化等因素影响，群目标的量测数目出现剧烈波动，影响跟踪算法的正常进行；②“一个目标对应一个量测”的观测模式被打破，带来的量测～航迹关联的模糊性收稿13期：2013-11—14；网络出版时间：2014-0

8、5-0408：56；DOt：10．13700／j．bh．1001-5965．2013．0650