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在众多领域,比如军事上的战场监视、防空系统,民用上的交通管制、机器智能、医疗器械,目标跟踪都是一个基本的或重要的问题。随着应用的推广,各种新的技术被应用到目标跟踪中来适应更加复杂的环境。而目标跟踪中的一个核心部分就是滤波算法,本文重点研究了卡尔曼滤波在目标跟踪中的应用。本文首先介绍了目标跟踪的基本原理,重点分析了基于卡尔曼滤波的经典跟踪方法,此类跟踪方法对于线性或者弱机动性的目标有很精确的跟踪性能,但是在非线性或者强机动性的目标的情况下的跟踪性能会下降。其次介绍了多目标跟踪的基本原理,随后重点研究了常用多目标数据关联算法:“最近邻”算法、概率数据关联算法(PDA)、联合概率数据关联算法(JPDA)以及广义概率数据关联算法(GPDA)。
本文最后给出了一种改进的快速卡尔曼滤波算法,并将快速卡尔曼滤波应用到多目标跟踪中。该算法用统计模型(时间序列)来代替状态方程,大大减少了算法的复杂度,在速度估计的时候采用时间序列模型方法进行速度估计,通过Matlab仿真,证明在一定情况下此方法有效、可行。