基于環(huán)境感知技術(shù)的海面目標(biāo)跟蹤算法

樓曉祥

摘要 針對(duì)VTS系統(tǒng)在強(qiáng)雜波、密集目標(biāo)區(qū)等復(fù)雜環(huán)境下，目標(biāo)跟蹤不穩(wěn)定現(xiàn)象，提出了一種基于環(huán)境感知技術(shù)的目標(biāo)跟蹤算法。通過(guò)點(diǎn)跡密度統(tǒng)計(jì)和船舶避碰量測(cè)模型獲取跟蹤目標(biāo)的環(huán)境信息。在不同環(huán)境下采用不同的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法提高目標(biāo)跟蹤穩(wěn)定性。通過(guò)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)驗(yàn)證，表明基于環(huán)境感知技術(shù)的海面目標(biāo)跟蹤算法可改善VTS系統(tǒng)在復(fù)雜環(huán)境下的目標(biāo)跟蹤性能。

【關(guān)鍵詞】環(huán)境感知 點(diǎn)跡特征

1 引言

船舶交通管理系統(tǒng)f簡(jiǎn)稱VTS）提供海面船只或者浮標(biāo)等目標(biāo)點(diǎn)跡或者航跡供用戶使用。在復(fù)雜海況條件下，如雜波區(qū)或者目標(biāo)會(huì)遇、交叉時(shí)，由于點(diǎn)跡密集和點(diǎn)跡質(zhì)量可信度的下降，會(huì)增加目標(biāo)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的難度，導(dǎo)致目標(biāo)跟蹤不穩(wěn)定。Reid提出的多假設(shè)算法（MHT）被認(rèn)為是雜波環(huán)境下的最優(yōu)算法，但MHT算法所產(chǎn)生的假設(shè)航跡分支數(shù)目與虛警率、目標(biāo)數(shù)和所處理的多個(gè)掃描周期數(shù)呈指數(shù)上升關(guān)系，所以工程應(yīng)用存在難度。本文構(gòu)建了基于環(huán)境感知的跟蹤模型算法來(lái)改善復(fù)雜環(huán)境下的目標(biāo)跟蹤性能。

2 基于環(huán)境感知的目標(biāo)跟蹤算法

2.1 雜波環(huán)境下的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法

將雷達(dá)探測(cè)范圍按方位，距離量化劃分成網(wǎng)格單元。若干掃描周期后，利用相鄰點(diǎn)跡網(wǎng)格單元中的點(diǎn)跡計(jì)數(shù)、點(diǎn)跡分布特性來(lái)識(shí)別區(qū)域的屬性。點(diǎn)跡密集區(qū)域?qū)儆陔s波區(qū)，點(diǎn)跡稀疏區(qū)域?qū)儆诜请s波區(qū)。雜波區(qū)內(nèi)，利用目標(biāo)點(diǎn)跡和雜波點(diǎn)跡在方位寬度、距離寬度、點(diǎn)跡幅度的差異性過(guò)濾雜波點(diǎn)跡，降低目標(biāo)關(guān)聯(lián)虛警點(diǎn)跡的概率，提高目標(biāo)跟蹤穩(wěn)定性。

2.2 密集目標(biāo)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法

VTS系統(tǒng)中，目標(biāo)時(shí)常出現(xiàn)會(huì)遇、追越或者交叉等密集目標(biāo)運(yùn)動(dòng)現(xiàn)象。利用船舶避碰模型的最小會(huì)遇時(shí)間Tcpa來(lái)描述目標(biāo)間運(yùn)動(dòng)態(tài)勢(shì)。圖1為目標(biāo)O和目標(biāo)A交叉運(yùn)動(dòng)模型。

由幾何關(guān)系可推導(dǎo)出目標(biāo)A相對(duì)目標(biāo)O的Tcpa計(jì)算公式：

2.3 算法驗(yàn)證

圖2為雜波環(huán)境下分別采用最優(yōu)鄰近關(guān)聯(lián)和基于環(huán)境感知的點(diǎn)跡特征輔助關(guān)聯(lián)得到的關(guān)聯(lián)點(diǎn)跡能量分布圖。通過(guò)比較發(fā)現(xiàn)，利用雜波圖信息目標(biāo)降低了關(guān)聯(lián)雜波的概率。圖3為目標(biāo)SA和目標(biāo)SB回波重疊跟蹤過(guò)程中目標(biāo)點(diǎn)跡的特征分布曲線。從圖中可以看出，多目標(biāo)回波重疊后，檢測(cè)點(diǎn)跡特征在能量、輪廓與目標(biāo)歷史關(guān)聯(lián)點(diǎn)跡的特征的確存在明顯變化。可見(jiàn)，環(huán)境信息在目標(biāo)跟蹤過(guò)程中發(fā)揮了一定先驗(yàn)知識(shí)信息。

3 結(jié)論

通過(guò)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)驗(yàn)證，基于環(huán)境感知的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)技術(shù)可以改善目標(biāo)在復(fù)雜環(huán)境下的跟蹤效果。

參考文獻(xiàn)

[1] Donald B.Reid， An Algorithm forTracking Multiple Target. IEEETransctions on Automatic Control，Vol. AC-24， NO. 6， December 1979.

[2]Masamichi Kojima.A Study of TargetTracking Using Track-orientedMultiple Hypothesis Tracking.SICE，1998， 5： 29-31.