第 卷第 期增 刊 年 月 仪 器 仪 表 学 报 多传 感 器 数 据 融合机 动 目标 跟 踪 算法 杨 盘 洪 朱军祥 赵 建安 杨 静 太 原 理 工 大学 信息 工 程 学 院 太原 。 摘 要 机 动 目标 的运 动特性具 有 复杂性 、 多变性 、 无先验性 多传感器信息融 合 的机 动 目标跟 踪 问题 可 以描述 为数据关联 和状态估计两个 相 关功 能 的最 优化问题 。 本文分析 了 运 用 于 多传感 器 数据 融 合机 动 目标 跟 踪 的数据 关 联 和 状态估计 算法 , 。 此 外 , 并 分 别介 绍 了 模 糊数 据关联算法 和 相 似棋 得 出 了 高效费 比 的模糊 数据关联 算法 和 变结 构多模 算 法 型 集 的变结构多模 算法 。 将模糊数据关 联 算法 和 变结 构多模 算法 结合起来 , 从 而 提高对机动 目标跟 踪的性能 。 关挂词 机 动 目标 模 糊数据关联 变结构多模算法 多传感器 数据 融合 夕 夕 少 , 少 元 , ’ , , 一 , 一 迹 进 行 滤 波 和 预 测 , 是 多 目标 跟 踪 的关 健 。 本 文 将 结 合采 用模 糊 数据关 联 与变结构 多模算 法 来 解 决 多 传 感 器数 据 融 合 的机 动 目标 跟 踪 。 一 , 川 引 言 多传感 器 数 据 融 合 的 目标 跟 踪 在 军 事 上 和 许 多 民 用 领域 有 着 重 要 的意义 。 机 动 目标 跟 踪 是 现 代 武 器 装 算 法 概 述 备 的 控 系 统 的 一 个 重 要 环 节 , 对 民 用 领 域 应 用 中 的空 中交 通 管 制 和 港 口 管 理 等 有 很 大 帮助 。 “ 机 动 ”表 示 事 数据 关联 算 法 先不 知道 目标 的 运 动 轨 迹 , 并 且 具 有 不 确 定 的 变 化 。 数据 关联 是 多 目标 跟 踪 中 的关 键 技 术 之 一 , 其 目 机 动 目标 跟 踪 就 是通 过含 噪 声传感器 的量 测 实 现 对 目 的在 于 建 立 一 种 量 测 值 与 目标 之 间 的 关 系 , 以 确 定 各 标 运 动状 态 位 置 、 速 度 、 加 速 度 的 估 计 , 对 在 作 机 动 量 测 数据 是 否 来 源 于 同一 目标 。 数据关 联 的 结 果 直 接 的 目标 进 行 实 时 跟 踪 。 多 传 感 器信 息融 合 的机 动 目标 影 响 到对 目标 状 态 的 估 计 , 因 此 倍 受 人 们 的关 注 目 跟 踪 问题 可 以 描 述 为 数 据关 联 和 状 态估计 两 个 相 关 功 前 已 有 最 近 邻 方 法 、 多 假 设 方 法 、 概 率 数 据 关 联 法 、 联 能 的最 优 化 间题 。 数 据 关 联 是 多 目标 跟 踪 的 前 提 , 是 合概 率数 据 关 联 法 等 方法 , 这 些 方法各 有 特 点 , 也 存 在 将 量测 数 据 正 确 合 理 地 分 配 给各 个 已 知 确 认 的 目标 。 一 定 的不 足 。 为 了 提 高关联 效率 , 降低 计 算 , 人 们 用 估 计 的核 心 是 滤 波算 法 , 是对 多传感 器信息 如 点 迹 、 航 模 糊 逻 辑 、神 经 网 络 等 来 解 决 数 据关 联 间题 。 下 面 重 

仪 器 仪 表 学 报 第 卷 点介 绍 几 种 常 用 的数据 关联 , 并分 析各 关 联 算法 的优 的 。 但 是 , 随着 目标机动性 的复杂 , 必 然 需 要 设计更 多 缺点 。 概 率数 据关 联 是 由 和 于 的模 型 集 。 而 随 着模 型 集 的增 多 , 计 算 量 将 随 着 模 型 集 的增 多 呈 指 数 增 长 , 跟 踪 的 性 能 并 不 能 得 到 提 高 。 年提 出 的 。 该 算 法 的 思 想 是 所 有 的有 效 回波 源 也 就是说 , 交 互 多模 算法 有 固定结 构 的 缺 陷 。 但 对 环 于 回波 的概 率有 所不 同 。 它利用 了跟踪 门 内的所 有 回 境 不 复杂 的跟踪 系统 中 , 只要 模 型 集设 计 的恰 当 , 交互 波 以 获 得 可 能 的后 验 信 息 , 并 根 据 大 量 的相 关 计 算 给 多模算 法依然 是 性 费 比相 当高的算法 。 出 了各概 率加权 系数 及 其权 和 , 然 后 用 它 更 新 目标 状 第 三代多模 算法称 为变结构多模 型 算法 , 是 由 于 卜 年提 出的 。 但 真正 引 起 人 们 关 注 的 是 他 在 一 篇关 于变结构 多模 算法 的论 文川 。 经 过 他 的多年研 年 发 表 的 态 。 该算法 的优 点 是 计 算 量 不 大 , 缺 点是 跟 踪 多 个 目 标 时 会 发 生 目标 的 偏 移 和 聚 合 现 象 , 在 低 信 噪 比 时跟踪 效果 不 好 。 联合概 率数 据 关 联 〔, 〕 方 法 是 卜 究 , 已 经 发展 了 多种 变 结 构 的多模 算法 。 算 法 等人 对 算法 的基 础 上 提 出 的 。 它 并 不 需 要 任 何 的基本思 想 是 在 不 同 的时 刻选 用不 同的模 型 集 。 本 文 关 于 目标 和 杂 波 的先 验信 息 。 在理 论 上 是 一 种 有 效算 将在第 节 介绍 一 种 变结 构多模算法 。 法 , 目前 是 公认 的在 杂 波 环 境 中对 多 目标 进 行 跟 踪 的 最 理 想 的方 法 之 一 。 该 算 法 跟 踪 性 能 好 , 但 由于 其 在 模糊 数据 关联 密 集 回波 环 境下 计算量 和存储 量 巨 大 而 难 于 在 实 际 中 应 用 。 数据关联 问题 是 数 据 融 合 中最 重 要 的 问 题 之 一 , 模糊 数 据关联 是 以模糊 均值 聚 类 算 法 为 基 也 是 实现 多传感 器 多 目标跟 踪 的前 提 。 在 密集 杂波 干 础 的 。 该算法把 给 定 的数 据 划 分 为 许 多 类 , 通 过 使 目 扰 环 境 中 , 目标 跟 踪 的 困难 在 于 众 多 量 测 与 目标 航 迹 标 函 数最 小 , 找 出最 佳 隶 属 度 和 最 佳 模 糊 聚 类 中 心 。 关 联 的不 确定 性 。 确 定 哪 一 个 量 测 来 自真 实 的 目标 , 它在 信噪 比不 高的情 况 下 , 仍然 能精确地 跟 踪 目标 , 而 其 核心 内容是 数 据关 联 。 且 计 算 和 相 差 不 大 。 应 用 在 要 求 计 算 量 大 的 模 糊逻 辑 可 以 解 决数据关 联 问题 本 身 的不 确定 性 航 迹 关联 中时 , 模 糊 数 据 关 联 更 加 有 优 势 。 第 节 将 即模糊 性 。 另 外 , 应 用 模 糊 逻 辑 可 以 快 速 建 立 目标 详 细 介绍 这 种算 法 。 状 态 估计 算法 特 征 空 间 与 关 联 度 空 间 之 间 的 非 线 性 映 射 关 系 的 模 型 。 该 模 型 可 以 融 合 数 字 、 语 言 、 专 家 经 验 等 多 种 信 状 态估计算法 是 跟踪 系统 的最 基 本 的要 素 算 法 息 , 具有 良好 的鲁棒性 。 种类 很 多 , 如 单 模 的 维 纳 滤 波 、 加 权 最 小 二 乘 滤 波 、 这 里 给 出 的 模 糊 数 据 关 联 是 以 模 糊 均 值 聚 类 滤 波 、 一归滤 波 等 , 多 模 的静 态 多 模 、 交 互 多 模 , 算法 为基 础 的 。 在 多传感 器 多 目 以及 变结 构 多模 算 法 。 在 实 际 跟 踪 过 程 中 , 由于 目标 标 跟 踪 系统 中 , 。 为 目标 的 数 目 , 为 所 接 收 的 观 察 总 的机 动性 , 采 用 单 模 算 法 无 法 获 得 良好 的 跟 踪 性 能 。 数 , 凡 是 维 的观 察 矢 量 , , … , , 是 目标 目前 国 内外 研 究 的 热 点 是 多模 算 法 , 下 面 将 介 绍 多模 的 维 的预测矢 量 一 , , … , 。 本文 的 目的就 是 在 算法 。 在 每条 航 迹 的预测值 已 知 的情况 下 , 利 用 方 文 献 〕将 多模算 法 分 为 代 , 第 一 代 称 为 自治 多 。 相 比单 模 算 法 , 模 算 法 法 把 每个 观 测 、 跟 。 个 可 能 航 迹 之 一 联 系 起 来 。 为 了简单 起 见 , 我们假 定 最 佳 模 糊 聚 类 中心 为 固 定数 它 从 各个 滤 波 器单 元 产 生 一 个 总体 的估 计 , 能够 得 到 值 , 具 体步骤 如下 优化 的愉 出 处 理 结 果 。 但 是 总 体 的 估 计 结 果 精 确 度 利用 算法 求 分割矩 阵 不 高 。 第 二 代 多模 算 法 称 为 协 作 多 模 型 算 法 , 特 别 是 由 和 提 一一 出 的交互 多模 算 法闭 , 是 多模 算 法 发 展 的 里 程 碑 。 这 口 … 珑忍 … 珑 。 。 …队陆匡︸曰阮 吐 ’ ’ 种 方 法 使 用 多个 不 同 目标 的模 型 , 然 后 对 各 目标 模 型 分割矩 阵 中心 的 每 个 元 素 二 , , … 二 , 的估 计 值 及 其估 计 误 差 的方 差 进 行 概 率组 合 , 而 用 于 , … , 代表航 迹 和 观 测 之 间 的 关 联 度 量 , 是 最 佳 组 合 的概 率值是 通过 马 尔科夫 链 的转移 概率 计算 而 来 隶 属 度 , 可 由下 式计 算 得 到 

第 期增 刊 多传感 器 数据融合机动 目标跟 踪算法 、 一 一一丰, 厂 厂劝 玉 、一 ’ 胃 氏、 、, 该矩 阵包 含 了所 有 航 迹 和所 有 观 测 的隶 属 值 。 相 似性 度 量 由下 式确定 丫 丸 一 尹 ‘ 一 、 分 割矩 阵式观 测 和 航 迹 之 间 的 赋 值 基 础 , 因 此 它 实 际上 是 一 个 赋值 矩 阵 。 对 最 大 的 隶 属 值 , 进 行 搜 索 , 将 观 测 赋 给航 迹 。 由赋值 矩 阵 消 去 上 述 观 测 航 迹 对 , 得 到 一 个 降 阶矩 阵 。 对 其余 的观测 和 航 迹 , 重 复 、 步骤 , 一 直 到 个 观 测 均赋 给 。 个 当前 的航 迹 。 获 得 最 后 的观测 对 航 迹 的赋值 结 果 。 模糊 数 据 关 联 运 用 了模 糊 推 理 技 术 , 使 关 联 的计 算 量 得 到 降低 。 模糊 数 据 关 联 的计算 量概 率数 据 关 联 的相 差 不 大 , 但 是 它 的性 能 却 达 到联 合 概 率 数 据 关 联 的性 能 。 因此 , 模 糊 数 据 关 联 是 一 种 高 效 费 比 的关 联 算 法 。 变 结构 多模 算 法 变结 构 多模 算 法 一 个 自然 的方 法是 递 归 自适 应模 型 集 合 方 法 。 它 由两 个 功 能 部 分 组 成 模 型 集合 自适应 和 模 型 集合 序列 条件估 计 。 模 型 集 合 自适 估 计 器 使 用 哪个 模 型 集 合 , 它使 应 确定 每一 时 刻 用 前 验 知 识 和 包含 在量 测序列 中的验 后 信息 。 模 型 集 合 自适 应 可 以 分 解 成 两 个 功 能性 任 务 确 定 候 选 模 型 集合 和 从候 选 模 型 集 合 中选 择最 好 的模 型 集合 。 ’ 模 型 集 合 自适 应 主 要有 如下 方 法 激 活 有 向 图 激 活模 型 集 合 方 法 , 有 向图切 换 模 型 集 合 切换 和 自适 应 网 格 方 案 。 本 文 介 绍 一 种 相 似 模 型 集 算 法 困 , 属 于 激 活 有 向 图 方 法 。 算 法 的 基 本 思 想 是 在 任何 时 刻 使 用 整 个 模 型 集 合 的 可 能 起 作 用 的 模 型 子 集 。 将 模 型 分成 类 不 太 可 能 、重 要 和 主 要 。 一 个 合 理 的模 型 集 合 自适 应规 则 为 抛 弃 不 太 可 能 的模 型 保 留重要 的模 型 激 活 与 主 要 模 型 毗 邻 的 模 型 。 如 果 模 型 。 到 模 型 的转 移 概 率 不 为零 , 则 称模 型 , 与 毗邻 。 其 中的模 型 集合 自适 应具 有 下 面 的递 归关 系 从 一 呱 一 这 里 卜 , 为 一 , 中不 太 可 能 的模 型 集合 , 二, 为 ” 叭 咬 工 人 卜 , 中 的 主 要 模 型 , 戈 为 与 模 型 。 毗 邻 的 模 型 集 合 , 定义 为 、 “ 任 ’ 、 卜 , 护 的工 作过程 包 括一 下 个 步骤 模 型 分 类 将 卜 中 的每个 模 型 分 成 不 太 可 能 如果 其概 率低 于 、 主要 如果 其概 率 大 于 、或 重 要 其 概 率位 于 和 之 间 , 得 到不 大 可 能模 型 集 、 主 要 模 型 集 、重 要 模 型集 。 模 型 集合 自适 应 根据 获得 、 , 简单 的说 它 包 含 下 面 两 步 排 除不 太 可 能 模 型 , 删 掉 卜 , 中 的所 有 不太 可 能 的模 型 , 激 活 可 能 的模 型 , 激 活 、 中 的 一 些 与 主 要 模 型 毗 邻 的模 型 。 初 始 化 获 得 、 中每 个 模 型 的 预 测 概 率 , 初 始化 那 些 基 于 新 激 活模 型 的滤 波器 。 模 式 匹 配 估 计 同 估 计 器 使 用 ‘ 一 样 , 对 于 、 中 的 每 个 模 型 在 假设 模 型 与 起 作 用 的 系 统 模 式 精 确 匹 配 的情 况 下 获 得 其估计 , 可 以 得 到 模 型 概 率估计 、整 体估计 及 其方 差 。 模 式 集 合 减 少 除去 不 太 可 能 的模 型 通 过 删 除 、 中的所 有 不 太 可 能 的模 型 组 合 ‘、 。 由 的工 作 过 程 可 以 总 结 出 它 的工 作 流 程 图 如 下 图 所示 。 初初始化化 运运行 , , , 一 分分类得 出 、 、 门 的补集 运运行 伽 、, 翰翰出估计 、 误差方差 、 棋式报率率 图 算法 流 程 图 

仪 器 仪 表 学 报 第 卷 计算 并 集 、的 估 计 、 误 差 方 差 和 模 式 概 率 分 别 变结构 多模 算 法 结 合 起 来 , 运 用 到 对 机 动 目标 的跟 踪 如下 中 , 对 机 动 目标 的跟踪性 能将 有很 大 的提 高 。 。 一 公粤笋 。 。 乙 从 拌‘ 卜 叭 〔 城 爪‘ 一 习 礼、风 叭 〔峡 、 一 习 〔氏、 遥‘ 一 元』、 又、 一 元、 ‘ 〕风 上 面 的 式 中 , 估 计 叙、 、 误 差 方 差 盆、 、 可 能 性 盆 和 预 测 概 率 疏、是 从 上 面 的 、 , 卜 , 〕 。 , 卜 , 周 期 中得 到 。 参 考文 献 〔 压卜 印妞 , 沈 。 拓飞 一 。 回 近 、刃了、产门了﹄︺了‘、了‘、 , , 〕 雌 一 , , 刀 〔 , 算法 在 不 同 时 刻 选 择 了 较 优 的模 型 集 来 进 行 交互 混 合 。 实 际工 作模 型 集 的模 型 数 量 少 而 且 相 关 性好 , 总体计算 量 较 低 , 跟 踪 精 度 高 , 是 一 种 效 费 比 很 〔 〕 一 , 压 。 高 的算 法 。 特别使 用 于非 常 复杂 的混 合 系统 。 切叱 , 〕 以 , 结 论 本 文 对 运 用 于 多传感器 数据融 合 的动 目标 跟 踪 的 数 据 关 联 和 状 态 估计 算 法 进 行 了探讨 , 总 结 出 了效 费 比高 的模 糊数 据关 联算法 和 变结 构 多模算法 。 模 糊 数 据关 联 算 法 具 有 运 算 低 , 关 联 精 度 高 的 优 点 。 变 结 构 多 模 算 法 将 是 近 几 年 研 究 的热 点 , 效 费 比高 于 交 互 多模 算法 。 目前 对模 型 集 的转换 以 及 模 型 集 的设 计 方 法 还 有待进 一 步研 究 和改 进 。 将模糊数据 关 联 算 法 和 一 〕 , , , , 〔〕 〔〕 , 卜 , , 犷 一 〔 〕 杨万 海 多传感 器数据融 合及 其应用 〔 〕西 安 电 子 科 技 大学 出版社 , 口旧 沪 , 卜 曰 如 产 州训州 , 训 , , 州 ,, 曰月 匆尸 , 沪 帐沪翎 尸曰知 口洲 尸州 ‘ 创 肠 沪 , 洲 , , 目 月 沪阳 尸州 肠洲户 , 司叫 户曰 , 卜 州闷 创口月伽 创门 场沪 州 , 创洲 伽沪 知 , 沪州 枷 甲 司周加洲嘛 ·尸知 尸 , 产知 二洲 产 知 沪阳一叫 , 叫 护叫 , 创 月 如 团目 侧 州 日阅 州 口门 声州 蝙声 产 声婉 上 接 第 页 ﹁,翻八尸 王 群 , 吴 宁 , 王 兆安 一 种基 于 人 工 神经 网络 的谐波 测 得 到 其 幅度 和频 率 , 而 且 还 能较 好 分 析 非 平 稳 信号 的 量方法 〕 电网技术 , , 一 间谐 波 含 量 , 得 到 间谐 波成 分 的幅度和 频 率 、对 应 的发 生 时 刻 , 为 电力 系统 中的 间谐 波检 测 提 供 了一 种 有 效 途径 。 但是 , 当被 检 测 信号 中含 有 频 率很 相 近 谐 波 分 时 , 间谐 波分 析精度 会有 所 降低 , 这 也 是该 法 进 一 步 研究 藉 考 虑 的内容 参 考 文 献 〕 祁才君 , 王 小海 羞 于 擂 值 算法 的 间谐 波参 数 估 计 〕 电工 技术学报 , , 一 , 蛋 、 , 一 一一一 薛慈 , 杨 仁 刚 墓 于 连续 小 波 变换 的 非 整 数 次谐 波 测 最方 法 〔〕 电力 系统 自动化 , , 一 , 〕 , 一