基于高斯過程的航跡片段關聯算法*

周 碩，郭云飛，何苗苗，申屠晗

（杭州電子科技大學自動化學院通信信息傳輸與融合技術國防重點學科實驗室，杭州 310018）

0 引言

在目標跟蹤過程中，航跡中斷是一個經常發生的問題。航跡中斷會使得航跡連續性降低，大量的航跡片段造成傳感器存儲負擔，使得長期跟蹤管理不善，進而威脅資源分配，影響傳感器跟蹤性能。為克服航跡中斷帶來的挑戰，亟需一種能夠有效處理中斷航跡的方法。

航跡片段關聯（track segment association，TSA）方法是一種常見的處理中斷航跡的方法。文獻［1］最早提出TSA 概念，即通過保持一致的航跡標識來減少中斷軌跡的數量并提高整體跟蹤器性能。文獻［2］提出了一種結合交互式多模型的TSA 方法以提高機動目標航跡的連續性。文獻［3］進一步改進TSA 算法，解決了目標停-走情況下的航跡中斷問題。針對彈道目標航跡中斷的問題，文獻［4］提出了一種實時的離散最優TSA 算法。文獻［5］對發生航跡中斷的場景進行深入研究，提出了目標的類別信息篩選的TSA 方法，將其應用于多普勒盲區下的航跡中斷問題。文獻［6］進一步考慮新舊航跡的實際終止和起始時間，利用多維分配方法解決航跡片段多義性的問題。

上述TSA 算法都是基于先驗模型對目標運動進行預測和回溯，其效果很大程度上依賴于假設的先驗模型和未知實際運動模式的匹配程度。當假設的先驗模型與實際運動模式不匹配時會導致TSA算法產生較大誤差，航跡片段關聯正確率下降，關聯效果變差。……