多传感器目标检测跟踪与分类算法-论文.pdf

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1、第31卷第9期计算机仿真2014年9月文章编号：1006—9348(2014)09—0364—05多传感器目标检测跟踪与分类算法秦彦源，敬忠良，雷明(上海交通大学航空航天学院，上海200240)摘要：在目标准确检测优化的研究中，单传感器联合检测、跟踪和分类算法是一种新型算法，可以同时对目标进行检测、状态估计和类别判断。然而上述算法估计目标数目、状态与类别性能较差。采用多传感器方法对目标进行观测，可以显著提高目标检测、跟踪与分类效果。提出基于粒子概率假设密度(PFPHD)滤波器的多传感器联合检测、跟踪和分类算法。首先通过对各传感器信号进行建模，提取

2、目标的属性量测，然后引入目标的属性信息对目标状态空间进行重新建模，从而得到目标综合状态，最后利用多个传感器的量测对综合状态进行序贯处理。仿真结果表明，与单传感器联合算法相比，上述算法能够更准确判断多目标类别，目标数目估计精度和跟踪精度均提高20％以上，验证了算法的有效性和可行性。关键词：联合检测、跟踪与分类；概率假设密度滤波器；多传感器融合中图分类号：TN301文献标识码：BMulti-sensorTargetDetectionTrackingandClassificationQINYan-yuan，JINGZhong-liang，LEIMing

3、(SchoolofAeronauticsandAstronautics，ShanghaiJiaoTongUniversity，Shanghai200240，China)ABSTRACT：Inthestudyofoptimizationofaccuratetargetdetection，jointdetection，trackingandclassificationwithsingle-sensorisanovelalgorithm，whichisabletodetecttargets，estimatethestateanddecidethecla

4、ssesatthesametime．However，thisalgorithmisweakinestimatingthetargetsnumber，statesandtypes．Byobservingthetar—getwithmultiplesensors，theperformanceoftargetdetection，trackingandclassificationimprovedmarkedly．Thispaperpresentsaparticlefilterprobabilityhypothesisdensityfilter(PFPHD

5、)forjointdetection，trackingandclassifi—cation．First，modelingthesignalforeachsensorandextractingandmeasuringthefeatures．Then，incorporatingthefeaturevectortotargetstate，gettingthetargetintegratedstate．Finally，theintegratedstateareupdatedbysequentialfusionmethod．Thesimulationres

6、uhsconfirmthat，comparedwithsinglesensorjointalgorithm，theproposedalgo—rithmnotonlyobtainscorrecttargetidentification，butalsoshows20％improvementofperformanceinboththeesti—matedaccuracyandtrackingoftargetstate．Theeffectivenessandfeasibleoftheproposedalgorithmareverified．KEYWORD

7、S：Jointdetection，trackingandclassification；Probabilityhypothesisdensityfilter；Multi—sensorfusion1引言机集对目标状态和量测进行建模，Mahler提出多目标贝叶斯在侦察系统中，目标检测是指检测目标是否存在并对目滤波器，实现了目标联合检测和跟踪。在基于随机集的PF—标数目进行估计，目标跟踪是对目标状态信息进行估计，而PHD滤波器中加入目标属性特征，文献[4]提出了适用于目标分类是对目标所属类别进行判断。通常情况下，传感器单传感器的多目标联合检测、跟踪和分类

8、算法(PFPHD—不仅能从杂波中检测到目标数目、测量目标方位和距离，而JDTC)。然而该算法估计目标数目、状态与类别性能较差。且能得到不