基于多假設的目標檢測跟蹤算法

文/樓曉祥

數據關聯算法是目標跟蹤處理的關鍵技術之一,尤其是雜波環境下的數據關聯技術一直是研究熱點。多假設(MHT)是D.B.Reid提出一種關聯延遲決策算法，被認為是解決雜波環境下數據關聯的最優算法。但是，MHT存在以下難點：一是算法實現所需的內存和計算量巨大；二是假設分支生成、假設合并和假設刪除等核心處理較復雜，難以工程實現。文獻[3]采用目標回波幅度概率分布模型來簡化MHT算法，但是實際應用中這種處理方法有一定的局限性。因此，本文提出了一種基于檢測前跟蹤技術(TBD)和航向穩定性的MHT優化方法，具有一定的工程應用意義。

1　基于TBD的多假設關聯算法

多假設算法(MHT)以“全鄰”最優濾波器為基礎，利用多個掃描周期的量測進行數據關聯，產生假設航跡分支。但是假設航跡分支數目與目標數、虛假數以及所處理的數據幀數呈指數關系遞增，為解決該問題，文獻[4]利用公式（1）計算每個假設航跡的概率從而控制假設航跡分支數。

式中，C為歸一化常數因子，μF、μN分別是假設量測數和新目標數的先驗PMF，PtD是航跡t的探測概率。但該假設概率計算復雜且某些參數工程中難以確定。本文提出采用檢測前跟蹤（TBD）原理來控制假設航跡分支數。TBD采用的是多幀檢測法，在幀與幀之間對假設路徑中包括的點作幾乎沒有信息損失的相關處理，經過多幀的積累，同時宣布檢測結果與目標航跡。其中，基于動態規劃的TBD數學模型如下：

表1：航向均方誤差表

設k階段，狀態和狀態集合分別為xk和Xk。每個掃描周期得到的點跡對應相應的決策定義決策過程的值函數，使值函數最大，即

（2）式中，

假設在第k幀時刻，目標預測范圍內出現多個點跡，依據MHT算法原理產生多個假設航跡分支。從第k+1幀開始，將新的點跡與假設航跡進行關聯。根據上述的TBD原理，對假設航跡分支的能量進行積累。同時，為控制假設航跡分支的個數，利用航向穩定性對不合理的假設航跡分支進行刪除。第N幀后，對于保留下的航向穩定假設航跡，選取滿足能量門限要求的航跡作為目標航跡輸出結果。

2　算法仿真

假設目標在雜波區中保持勻速直線運動。根據MHT算法，目標產生多個假設航跡分支如圖1所示。對每個假設航跡的能量做積累，同時計算每個假設航跡分支的航向穩定性參數如表1所示，將能量最大且航向穩定的假設航跡作為目標航跡輸出結果。圖2為該算法在雜波區目標跟蹤示意圖。

3　結論

本文利用檢測前跟蹤原理和航向穩定性參數來控制優化多假設的航跡分支。通過實際數據的分析驗證，這種方法可以改善目標在雜波區中的跟蹤效果。

圖1：基于航向均方根誤差的MHT仿真曲線

圖2：雜波區目標跟蹤示意圖