区域杂波估计的多目标跟踪方法

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1、航空学报ActaAeronauticaetAstrOnauticaSinicaApr．252014V01．35No．41091．1101ISSN1000—6893ON11—1929／Vhttp：／／hkxb．buaa．edu．cnhkxb@buaa．edu．CR区域杂波估计的多目标跟踪方法瑚成祥，刘贵喜*，董亮，王明，张菁超西安电子科技大学机电Z-程学院，陕西西安710071摘要：高斯粒子概率假设密度(PHD)滤波往往假定杂波密度参数已知，这种做法对于实际应用是不现实的。此外，杂波的参数值通常依赖于环境条件，可能随时间发生变化。因此，多目标跟踪算法中需要实时准确估计

2、杂波密度的参数。基于此，提出了一种多目标跟踪的区域杂波估计方法。首先根据量测信息在线估计出场景中的杂波数目，然后估计落入目标附近感兴趣区域的杂波数，并估计每个目标感兴趣区域杂波强度。仿真结果表明，在复杂场景下算法的跟踪性能明显优于未进行杂波估计的多目标跟踪算法，提高了跟踪的实时性和跟踪精度。关键词：概率假设密度；目标跟踪；粒子滤波；杂波估计；随机有限集中图分类号：V249；TN953文献标识码：A文章编号：1000—6893(2014)04—1091—11多目标跟踪是根据传感器探测到的多个运动目标和环境噪声产生的量测序列来估计多个目标的目标数目和运动状态。由于实际环

3、境的复杂性和传感器探测性能的局限性，尤其是来自环境噪声和杂波的干扰，跟踪目标容易出现虚警、漏跟和状态估计不准确等现象。早期关于目标跟踪的方法主要是基于数据关联，多数情况下假设环境噪声为高斯白噪声、假设杂波服从均匀分布，很少对噪声和杂波做出系统的估计，在强噪声和杂波背景下其跟踪鲁棒性和稳定性起伏较大。近些年，概率假设密度(ProbabilityHypo—thesisDensity，PHD)滤波，在降低计算量的同时避免了数据关联难题，在多目标跟踪领域得到广泛的研究和应用[1]。PHD滤波中Bayes递推公式包含多个积分，很难得到闭合解，高斯混合PHD滤波和粒子PHD滤波

4、方法解决了这个难题[2‘3]。这些算法一定程度上解决了未知数目的多目标跟踪的问题，但是对于复杂背景下的多目标跟踪可能出现漏跟现象，很难保证目标跟踪的持续性。经典的高斯混合粒子PHD滤波方法和序贯蒙特卡罗PHD方法通常假设噪声是零均值的高斯白噪声[3]、杂波个数服从泊松分布、杂波分布在整个跟踪区域为同一均匀分布。这种假设在低杂波环境下或许不会有大的问题，但在复杂噪声和杂波环境下难以获得良好的跟踪性能。目前解决这类问题的主要方法有运用最大似然估计技术估计杂波空间强度函数n]，或者假设杂波在验证门中是均匀分布、运用样本的杂波强度估计空间的杂波强度[5]。前一种方法适合解决

5、杂波场景变化缓慢的多目标跟踪，对于杂波场景变换快的多目标跟踪会出现发散现象。后一种方法依赖验证门，并且没有把验证门的源目标量测考虑进去，往往导致估计是有偏的。在文献[6]和文献E7]中，假设几个未知目标为杂波生成器，杂收稿日期：2013·05·30；退修B期：2013-08．02；录用日期：2013—10—30；网络出版时间：2013-11．0714：53网络出版地址：WWWcnki．net／kcms／detail／11．1929．V．201311071453．001html基金项目：国家级项目(9140A******13DZ01)*通讯作者．Tel．：137002

6、96049E-mail：gxliu@xidian．edu．cn朝角耱武lHucX。LiuGX，DongL．eta1．Regionclutterestimationmethodformulti-targettracking!J]．ActaAeronauticaetAstronauticaSinicat2014，35(4)：109I·1101瑚成祥．孰责喜，董亮．等．区域杂波估计的多目标跟踪方法!J]航空学报．2014．35(4)：109，．110，．1092航空学报Apr252014V01．35No．4波样本由杂波生成器产生，利用贝叶斯逼近估计杂波生成器密度的方法，但

7、是该方法在实际实现中有较大困难。文献E83针对未知杂波环境问题提出一种利用有限混合模型和期望极大化算法对杂波模型进行估计的方法。此方法解决了杂波模型未知且复杂时的多目标跟踪问题，但是杂波模型估计时需要给定初始值，若初始值不合理，将影响估计精度。另外此算法增加了计算负担，在特别复杂杂波背景下跟踪目标不满足实时性要求。文献[9]在未知测量噪声分布情形下提出一种基于风险评估的PHD滤波，算法假设杂波是泊松过程且服从均匀分布，虽然有效解决多目标跟踪问题，但是对复杂杂波背景多目标跟踪还是存在偏差偏大的问题。在文献[10]中，针对多目标跟踪中的未知杂波强度，提出了基于熵分布