一种IMM和JPDA混合型多目标跟踪算法研究.pdf

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1、第22卷第5期电子设计工程2014年3月Vo1．22NO．5ElectronicDesignEngineeringMaE2014一种IMM和3PDA混合型多目标跟踪算法研究孟欢欢，静大海(河海大学计算机与信息学院，江苏南京211100)摘要：本文研究基于IMMJPDA算法的多机动目标跟踪，并对IMMJPDA算法中聚矩阵的构成进行了改进。当目标采用不同模型时，将产生多个相互独立的聚矩阵和可行矩阵，同时得到相应的可行矩阵的条件概率。最后利用模型概率对上述条件概率进行加权求和得到关联概率。改进后的IMMJPDA算法在RMSE超调性能上

2、有了一定的提高。关键词：多机动目标跟踪；联合概率数据关联算法；交互式多模型算法；仿真中图分类号：TN911．7文献标识码：A文章编号：1674—6236(2014)05—0099一o3ResearchofIMMandJPDAhybridmulti—targettrackingalgorithmMENGHuan—hnan，JINGDa—hai(InstituteofComputerandInformation，HohaiUniversity，Nanjing211100，China)Abstract：hisstudyisbasedo

3、nIMMJPDAMultipleManeuveringtargettracking，andconstitutionofpolymermatrixofIMMJPDAalgorithmhasbeenimproved．Whenthetargetusingdifferentmodels，itwillgenerateapluralityofmutuallyindependentofviablematrixandpolymermatrix，whilegeneratingthecorrespondingtheconditionalprobab

4、ilityofviablematrix．Finally，usingmodelprobabilityweightedandsummedtheaboveconditionalprobabilitygenerateassociationprobability．TheimprovedIMMJPDAalgorithminRMSEovershootperformancehasimprovedtosomeextent．Keywords：multi-maneuveringtargettracking；JPDA；IMM；simulation目标跟

5、踪领域的一个研究重点就是如何解决在密集并有对于所有的目标轨迹，模型的跳变规律服从已知转移概轨迹交叉的目标进行跟踪的问题。较有代表性的算法是联合率的马尔科夫链即概率数据关联算法(JPDA)⋯和交互式多模型算法(IMM)。PIM(k)=M]IM(k-1)=M~}=Po(3)在IMM和JPDA结合的问题上，文献【3—4】提出了一种非耦状态估计误差协方差阵为¨，模型概率为¨。合的固定延迟平滑滤IMMJPDA算法。文献(5】给出了用于多2IMMJPDA算法主要步骤传感器多机动目标跟踪的IMMJPDA耦合滤波算法。传统的IMMJPDA算法在

6、模型进行交互的时候会出现较大的超调，即11数据输入交互u，H^在模型交互时所预计的位置与实际位置有较大的偏差。然而^XkIlk-=E{一。l，一。}=芝(4)改进后的IMMJPDA算法跟踪效果较好，并且在模型交互的时l一ll一lJ^J^Oj^J^oj候未出现较大的超调，交互过程平滑。。，、jII=一兰p+{[—l一】一一一][一IJk-I-Xk-J~-I]’}(5)t=lk—ll～l1问题描述是混合概率假设有个Ⅳ机动目标f，若每个目标七时刻的运动21状态估计模型都可以用已知模型集{Mi}中的一个模型表示，即k时^oj(。6)刻第

7、r个目标的运动模型可表示为X，则对于第个模型，第Xklk一。I：=1Xk1pk=．p一。’+’(7)r个目标的运动方程和量测方程分别为。xk=U1一1+G，1l(1J一对于目标r，模型，第i个测量的新息为：J，()Jzk=lTkxG，I(2)Zk=”一njX雄(8)一1其中是目标r在尼时刻的状态向量，是目标．i}在时刻的相应的协方差：观测向量，。和分别是1时刻目标r使用模型的状{=Hj舭J—lHi+f(9)态转移矩阵和输入矩阵，是测量矩阵。和是互不当且仅当相关的零均值高斯自噪声，其协方差矩阵分别为和。。。]y(10)收稿日期：2

8、013—07—27稿件编号：201307199作者简介：孟欢欢(1987-)，男，安徽宿州人，硕士研究生。研究方向：数字信号处理。．99．