多目标跟踪算法简介

跟踪门判定模块、跟踪起始模块、跟踪终 结模块、跟踪维持模块 其中跟踪维持模块是多目标跟踪处理中的重 点，下面重点介绍。
二、数据关联算法简介
数据关联是跟踪维持的第一步，其过程可以 理解为：从相关波门内的候选回波中得到等效 回波。以此对状态进行更新。包括最近邻域法、 概率数据互联算法、联合概率数据互联算法等。
计算简单，但在多目标环境下离目标预测位置最近 的候选回波并不一定就是目标的真实回波，即有可 能出现误跟和丢跟目标的现象
2.2概率数据互联算法
❖ 原理 概率数据互联（PDAF）通过计算相关波门
内所有候选回波的概率，利用这些概率对候选 回波加权，各个候选回波的加权和即为等效回 波，并利用候选回波来对目标的状态进行更新。
8
(k
)

8 10
(k
)


8 20
(k
)

8 32
(k
)
❖ 关联概率
jt (k) P jt (k) / Z k
nk P

i
jt
(k
)
/
Z
k


nk
ˆ i jt (i (k))P i (k) / Z k
i1
i1
表示第 j 个量测与目标 t 互联的概率，其中
主要内容
❖ 多目标跟踪处理流程简介 ❖ 数据关联算法简介 ❖ 联合概率数据互联算法简介
一、多目标跟踪处理流程简介
雷达多目标跟踪即是将检测得到的实测数 据进行互联、滤波、跟踪、平滑等运算后， 最终得到各个目标的航迹。
从上图可以看出多目标跟踪主要可以分为三 种数据、四个模块。 即：实测目标数据、目标状态数据、轨迹数据
1 1 0
jt
1
1
1

1 0 1
❖ 联合事件
联合事件是由确认矩阵拆分得到，它表示
个量测与不同目标匹配的一种可能。拆分时必
须依据两个基本准则：
（1）互联矩阵每一行只有一个为0，即任意量测 不源于某一目标，则必源于杂波。
（2）互联矩阵中，除第一列外，每列最多只能 有一个非零元素。即每个目标最多有一个量测 以其为源
1 0 0
0 1 0
ˆ (3 (k)) 1
0
1

1 0 0
0 1 0 ˆ (4 (k)) 1 0 0
0 0 1
1(k) 101(k) 201(k) 301(k)
1 0 0 ˆ (5 (k)) 0 1 0
产生确认矩阵 拆成互联矩阵
联合事件概率 互联概率
得出组合新息
0 0 1
1 0 0 ˆ (7 (k)) 0 0 1
1 0 0
1 0 0 ˆ (8 (k)) 1 0 0
0 0 1
11(k) P 11(k) / Z k

P
8

i11(k) / Z
k


8
ˆ
i 11
(i
(k
))P

i
(k
)
/
Z
k

4
P i (k) / Z k
i1
i1
2
可以看出计算第 j 个量测与目标互联的概率的关键是
计算联合事件i (k)(i 1,2, , nk ) 的概率
由此可以得到联合概率数据互联算法的单次仿真循环图
A 在10倍
内产生杂波
v
k时刻目标所有量测 落入目标t 确认域
2.1最近邻域法
❖ 原理 若相关波门内的量测值只有1个，则该量测值直可 被用于航迹更新；但若有多个候选回波，则统计距 离最小的候选回波作为目标回波，即
d 2 (k) [z zˆ(k 1/ k)]' S 1(k 1)[ z zˆ(k 1/ k)]
最小，就用于对目标状态的更新。 ❖ 特点
基本概念 ❖ 确认矩阵
其中： jt 是二进制变量， 表示 量jt 测1
10 1T j( j 1,2, , mk ) 落入目标
jt


mk 0 mkT
t(t 1,2, ,T )的确认门内， 而 jt 0表示量测 j
❖ 特点 主要用于解决杂波环境下的单目标跟踪问题。
优点是误跟和丢失目标的概率较小，而且计算 量相对较小。
2.3联合概率数据互联算法
联合概率数据互联算法(JPDA)是BarShalom和他的学生在仅适合单目标跟踪的概率 数据互联算法的基础上提出来的，该方法是杂 波环境下对多目标跟踪进行数据互联的一种良 好的算法。
没有落入目标 t 的确认门内，t=0表示没 有目标，此时 对应的元素 全是1，因 为每个量测都可能源于杂波或者虚警
例：设两个目标航迹，以这两个航迹的量测预 测为中心建立波门，并设下一时刻扫描得到 三个回波，这三个回波和相关波门的位置如 图所示，写出其确认矩阵。
Z1 (k) V1
Z2 (k)
V2
Z3 (k)
1 0 0
0 1 0
ˆ (3 (k)) 1
0
1

1 0 0
0 1 0 ˆ (4 (k)) 1 0 0
0 0 1
1 0 0 ˆ (5 (k)) 0 1 0
1 0 0
1 0 0 ˆ (6 (k)) 0 1 0
1 1 0
jt
1
1
1

1 0 1
100
010
100
010
001
100
001
100
001
100
001
100
100
001
100
1 0 0 ˆ (1 (k)) 1 0 0
1 0 0
0 1 0 ˆ (2 (k)) 1 0 0
1 0 0
2
(k)

2 11
(k
)

202 (k)
302 (k)
1 0 0 ˆ (6 (k)) 0 1 0
0 0 1
3
(k
)

3 11
(k)

3 22
(k
)

来自百度文库 30
(k
)
4 (k)

4 11
(k
)

204 (k)
324 (k)
1 0 0 ˆ (7 (k)) 0 0 1
i jt (k) 表示量测 j 在第 i 个联合事件中源于目标 t(0≤t ≤T)的事件
i (k) 表示第 i 个联合事件， nk 表示联合事件的个数，而
ˆ
jt
i
( i
(k
))

1 0
若
i jt
i (k)
其他
表示在第 i 个联合实践中， 量测 j 是否源于目标t ，在 量测j 源于目标t 时为1，否 则为0。
1 0 0
1 0 0 ˆ (8 (k)) 1 0 0
0 0 1
5 (k) 105 (k)
5 21
(k)

5 30
(k
)
6 (k) 106 (k)

6 21
(k
)

326 (k)
7 (k) 107 (k) 227 (k) 307 (k)
jt (k) P jt (k) / Z k
nk P

i
jt
(k
)
/
Z
k


nk
ˆ i jt (i (k))P i (k) / Z k
i1
i1
1 0 0 ˆ (1 (k)) 1 0 0
1 0 0
0 1 0 ˆ (2 (k)) 1 0 0