电子学报 ›› 2018, Vol. 46 ›› Issue (6): 1371-1377.DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2018.06.014

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三维空间纯方位多目标跟踪PHD算法

熊志刚, 黄树彩, 苑智玮, 赵炜   

  1. 空军工程大学防空反导学院, 陕西西安 710051
  • 收稿日期:2016-04-24 修回日期:2016-12-14 出版日期:2018-06-25 发布日期:2018-06-25
  • 作者简介:熊志刚,男,1992年8月出生,湖北英山人.2014年于空军工程大学防空反导学院获工学学士学位.现为空军工程大学防空反导学院硕士研究生,从事空天协同目标跟踪与拦截引导方面研究.E-mail:xiongzgzm@163.com;黄树彩,男,1967年1月出生,湖北黄梅人.教授博士生导师.2005年在空军工程大学防空反导学院获工学博士学位,现为空军工程大学防空反导学院教授.主要研究方向为空天协同目标探测与跟踪.E-mail:hsc67118@126.com;苑智玮,男,1993年2月出生,内蒙古通辽人.2014年于长春理工大学获工学学士学位.现为空军工程大学防空反导学院硕士研究生,主要研究方向为红外目标检测.E-mail:YuanzhiweiSachiel@163.com;赵炜,男,1990年1月出生,河北沧州人.2012年和2014年在空军工程大学防空反导学院分获工学学士学位、工学硕士学位.现为空军工程大学防空反导学院博士研究生,主要研究方向为空天协同目标跟踪.E-mail:shnxshdny@163.com
  • 基金资助:
    国家自然科学基金(No.61573374,No.61503408);航空科学基金(No.20130196004)

Bearings-Only Multi-targets Tracking PHD in the Three Dimensional Space

XIONG Zhi-gang, HUANG Shu-cai, YUAN Zhi-wei, ZHAO Wei   

  1. Air and Missile Defense College, Air Force Engineering University, Xi'an, Shaanxi 710051, China
  • Received:2016-04-24 Revised:2016-12-14 Online:2018-06-25 Published:2018-06-25

摘要: 针对基于概率假设密度算法(Probability Hypothesis Density,PHD)的高维纯方位多目标跟踪,提出了新型的PHD算法-新型采样准则的基于无迹变换的粒子PHD算法(Unscented Particle PHD based on New Sampling Rule,NSRUP-PHD).新算法对每个目标设计了基于无迹变换(Unscented Transform,UT)的粒子滤波器,不仅解决了非线性滤波估计的问题,而且还通过高斯混合的方式实现了非高斯噪声估计.此外粒子滤波器提出了一种新型的采样手段,通过基于三阶容积准则(Cubature Rule,CR)的粒子方位选择和概率累加的距离延伸,使得采样粒子遍布整个空间的同时保障了粒子概率分布的问题,提高了粒子使用的效率.仿真结果表明NSRUP-PHD能够实现多目标有效跟踪,相比于传统的算法和伪随机采样,新型滤波器和采样手段可改善跟踪效果.

关键词: 多目标跟踪, 概率假设密度, 无迹变换, 三阶容积准则

Abstract: Aiming at high dimensional bearings-only multi-target tracking,unscented particle PHD based on new sampling rule (NSRUP-PHD) is proposed.For NSRUP-PHD,a particle filter based on unscented transform is designed,which successfully fulfills the states estimation of non-linear system,and realizes the noise update by mixture of a series of Gauss parts.Besides,NSRUP-PHD provides a new sampling method to accomplish the particles angular resolution with the three cubature rule (CR),and the distance between the certain particle and the expectation is the upper limit of probability integration,certainly,the particles can be spread through the whole sampling space by obtaining the relative probability and getting the distance,which results in enhancing the particles efficiency.Simulation results on NSRUP-PHD prove that new filter and sampling method are more effective for bearings-only multi-target tracking in comparison with traditional filter and pseudo random sampling.

Key words: multi-target tracking, probability hypothesis density, unscented transform, three cubature rule

中图分类号: