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    面向目標(biāo)跟蹤的濾波器設(shè)計(jì)方法評(píng)述

    2014-11-07 05:19:54楊昭胡玉梅魏鳳麗
    科技創(chuàng)新導(dǎo)報(bào) 2014年19期
    關(guān)鍵詞:目標(biāo)跟蹤非線性

    楊昭++胡玉梅++魏鳳麗

    摘 要:該文針對(duì)目標(biāo)跟蹤發(fā)展的總體背景做出簡(jiǎn)要介紹,闡述了目標(biāo)運(yùn)動(dòng)的特性分類的定義和濾波算法的發(fā)展歷史及現(xiàn)狀。根據(jù)典型濾波器的設(shè)計(jì)原理進(jìn)行分類,重點(diǎn)介紹了采樣型非線性濾波的實(shí)現(xiàn)。最后,分析了目標(biāo)跟蹤中濾波器設(shè)計(jì)中亟待解決的問(wèn)題,并提出了初步的解決思路。

    關(guān)鍵詞:目標(biāo)跟蹤 濾波器設(shè)計(jì) 系統(tǒng)建模 非線性

    中圖分類號(hào):TN713 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A 文章編號(hào):1674-098X(2014)07(a)-0053-01

    戰(zhàn)爭(zhēng)是推動(dòng)科技發(fā)展的雙刃劍,目標(biāo)跟蹤理論就是起源于軍事領(lǐng)域的一門科學(xué)技術(shù),經(jīng)過(guò)幾十年的發(fā)展,目標(biāo)跟蹤技術(shù)已經(jīng)不僅僅局限于軍事領(lǐng)域,而且廣泛應(yīng)用到涉及國(guó)計(jì)民生的各個(gè)方面如雷達(dá)、汽車(飛機(jī))導(dǎo)航、車輛跟蹤、可移動(dòng)設(shè)備定位、圖像處理等[1]。伴隨著相應(yīng)科技水平的不斷進(jìn)步,諸如高性能計(jì)算機(jī)的出現(xiàn),基礎(chǔ)物理硬件設(shè)施等方面的不斷提升,以及社會(huì)對(duì)應(yīng)需求的提高,目標(biāo)跟蹤在相應(yīng)領(lǐng)域獲得一定的成就,在被人們重視的同時(shí)也是國(guó)內(nèi)外科研人員研究的熱點(diǎn),也促使其不斷向前發(fā)展。

    1 目標(biāo)跟蹤原理與分類

    目標(biāo)跟蹤涉及多方面的內(nèi)容,主要為系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型的構(gòu)建、對(duì)應(yīng)運(yùn)動(dòng)特性的濾波算法設(shè)計(jì)、信息融合、傳感器數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)等幾方面[2]。就目標(biāo)跟蹤領(lǐng)域來(lái)說(shuō),最初研究是對(duì)具有簡(jiǎn)單運(yùn)動(dòng)特性的目標(biāo)進(jìn)行跟蹤的問(wèn)題跟蹤問(wèn)題,通常是以線性運(yùn)動(dòng)高斯噪聲為背景。系統(tǒng)模型根據(jù)目標(biāo)運(yùn)動(dòng)特性分為以下兩類:非機(jī)動(dòng)目標(biāo)跟蹤和機(jī)動(dòng)目標(biāo)跟蹤。非機(jī)動(dòng)目標(biāo)是指標(biāo)做具有簡(jiǎn)單運(yùn)動(dòng)特性的直線運(yùn)動(dòng),速度或速度變化率改變幅度不大,目標(biāo)實(shí)際運(yùn)動(dòng)跟蹤特性較好或者誤差較小。機(jī)動(dòng)目標(biāo)是指目標(biāo)做不規(guī)則運(yùn)動(dòng),如變速運(yùn)動(dòng)、曲折運(yùn)動(dòng)甚至于無(wú)規(guī)則的運(yùn)動(dòng)。此時(shí)目標(biāo)實(shí)際運(yùn)動(dòng)趨勢(shì)(速度的大小和方向)變化較大,原始的基本跟蹤算法,將產(chǎn)生一個(gè)比較大的跟蹤誤差甚至濾波發(fā)散,如何解決這個(gè)問(wèn)題并提高機(jī)動(dòng)目標(biāo)的跟蹤性能是國(guó)內(nèi)外專家學(xué)者研究的主要方面之一。

    2 目標(biāo)跟蹤中經(jīng)典濾波器的實(shí)現(xiàn)原理

    目標(biāo)跟蹤的基本概念是在20世紀(jì)50年代由Wax在應(yīng)用物理雜志上正式提出,目標(biāo)跟蹤研究在理論上被正式確立起來(lái)。Wiener等人提出了維納濾波理論,且應(yīng)用于二戰(zhàn)中的火控雷達(dá),標(biāo)志著現(xiàn)代濾波理論的誕生[3]。

    1960年,Kalman在其博士論文中提出了卡爾曼濾波理論,首次將狀態(tài)空間法引入到估計(jì)理論,分別用狀態(tài)方程和量測(cè)方程描述系統(tǒng)的狀態(tài)模型和量測(cè)模型,根據(jù)系統(tǒng)狀態(tài)的均方誤差估計(jì)得到系統(tǒng)狀態(tài)在下一時(shí)刻的最優(yōu)估計(jì)。在卡爾曼理論提出后,被推廣到目標(biāo)跟蹤領(lǐng)域,引起大量專家學(xué)者通過(guò)對(duì)其研究,拓寬了目標(biāo)跟蹤領(lǐng)域的發(fā)展。然而由于算法應(yīng)用條件限制,卡爾曼濾波僅適用于處理線性高斯噪聲下的目標(biāo)跟蹤問(wèn)題。為解決此類問(wèn)題,擴(kuò)展卡爾曼濾波通過(guò)將非線性函數(shù)在濾波值附近進(jìn)行泰勒級(jí)數(shù)展開并忽略二階以上項(xiàng)進(jìn)行線性化,在高斯噪聲背景下處理弱非線性問(wèn)題具有較好的效果。但是此算法具有一個(gè)較大的問(wèn)題,即許多實(shí)際問(wèn)題難以得到非線性函數(shù)的雅可比矩陣,并且在強(qiáng)非線性或非高斯條件下濾波精度不高,致使其應(yīng)用受到限制。

    3 目標(biāo)跟蹤中采樣型非線性濾波的實(shí)現(xiàn)原理

    針對(duì)系統(tǒng)非線性對(duì)濾波器的不利影響,提出了采樣型非線性濾波方法,通過(guò)采樣加權(quán)融合策略處理非線性問(wèn)題,避免了計(jì)算復(fù)雜的雅可比矩陣過(guò)程以及由線性化導(dǎo)致的跟蹤誤差,提高了計(jì)算效率。根據(jù)其性質(zhì)、原理及采樣的方式的不同將濾波算法定義細(xì)化,又分為確定性采樣和非確定(隨機(jī))性采樣濾波器。根據(jù)采樣點(diǎn)的位置和權(quán)重都是確定的特性,確定性采樣非線性濾波器的典型實(shí)現(xiàn)有以下幾種[4]。

    不敏卡爾曼濾波器采用卡爾曼濾波為框架,同樣具有預(yù)測(cè)更新過(guò)程,引入U(xiǎn)T變換避免了對(duì)模型進(jìn)行線性化,通過(guò)采用一些確定權(quán)值的樣本點(diǎn)來(lái)對(duì)狀態(tài)向量的后驗(yàn)概率密度函數(shù)進(jìn)行近似化,將它們的均值和方差經(jīng)過(guò)加權(quán)處理,以此求出狀態(tài)估計(jì)的最佳值。不敏卡爾曼濾波的計(jì)算量與擴(kuò)展卡爾曼濾波相當(dāng),但是性能優(yōu)于擴(kuò)展卡爾曼濾波算法。

    高斯-厄米特濾波器采用Gauss-Hermite數(shù)值積分的為手段,規(guī)則選取高斯點(diǎn)及其權(quán)值,然后這些高斯點(diǎn)帶入系統(tǒng)方程進(jìn)行計(jì)算,最后將它們的均值和方差根據(jù)一定的規(guī)則進(jìn)行加權(quán)處理,求出相應(yīng)的最優(yōu)估計(jì)值。

    中心差分濾波器同樣是一種基于卡爾曼濾波框架下的改進(jìn)算法,其引入了多項(xiàng)式插值擬合技術(shù)近似狀態(tài)后驗(yàn)最優(yōu)估計(jì)值。中心差分濾波在參數(shù)上和保證協(xié)方差正定性上比不敏卡爾曼濾波應(yīng)用簡(jiǎn)單,但是不敏卡爾曼濾波濾波精度的提升空間及適應(yīng)性要優(yōu)于中心差分濾波。

    然而以上所述的采樣型非線性濾波算法都要受到高斯假設(shè)的限制,即系統(tǒng)模型背景噪聲為高斯白噪聲。隨著計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)處理速度和實(shí)時(shí)處理能力的提高,Gordon等提出了粒子濾波來(lái)解決非線性和非高斯系統(tǒng)的最優(yōu)估計(jì)問(wèn)題。粒子濾波算法[5-6]采用蒙特卡羅模擬實(shí)現(xiàn)遞推貝葉斯估計(jì),通過(guò)計(jì)算每個(gè)粒子的權(quán)值,引入重要性采樣技術(shù)和重采樣技術(shù)得到目標(biāo)狀態(tài)下一時(shí)刻的最優(yōu)估計(jì)。粒子濾波在其粒子選取過(guò)程就像將大量細(xì)小粒子灑在狀態(tài)值周圍,粒子的位置是不確定的,而且每個(gè)粒子對(duì)應(yīng)權(quán)值是互異的,我們將這類濾波器稱之為非確定性采樣非線性濾波器。

    4 結(jié)語(yǔ)

    非線性濾波理論作為目標(biāo)跟蹤的重要組成部分,也是國(guó)內(nèi)外專家研究的熱點(diǎn)。以本文提出的算法為例探討所需解決的問(wèn)題和研究的方向:首先,研究多傳感器信息融合策略,并將研究范圍擴(kuò)展到異質(zhì)傳感器、多目標(biāo)、量測(cè)缺失等方面,以獲得傳感器量測(cè)最優(yōu)估計(jì)值。其次,群智能融合算法的研究。研究群智能算法中高效的數(shù)學(xué)模型,針對(duì)非線性濾波自身存在的問(wèn)題和缺點(diǎn)進(jìn)行對(duì)應(yīng)的融合,建立更加精確的系統(tǒng)模型。使改進(jìn)和完善后的算法具有更高的系統(tǒng)精度。最后,非線性濾波算法之間的相互改進(jìn)。針對(duì)濾波算法存在的問(wèn)題,通過(guò)引用或融合其他濾波算法的部分機(jī)理來(lái)改善和提高算法的精確度和魯棒性。

    參考文獻(xiàn)

    [1] 何友,修建娟,張晶煒,等.雷達(dá)數(shù)據(jù)處理及應(yīng)用[M].北京:電子工業(yè)出版社,2006.

    [2] 劉勝,張紅梅.最優(yōu)估計(jì)理論及其在導(dǎo)航中應(yīng)用[M].科學(xué)出版社,2011.

    [3] 卡爾曼濾波與維納濾波[M].哈爾濱工業(yè)大學(xué)出版社,2001.

    [4] 潘泉,楊峰,葉亮,等.一類非線性濾波器—— UKF綜述[J].控制與決策, 2005,20(5):481-489.

    [5] 胡士強(qiáng),敬忠良.粒子濾波原理及其應(yīng)用[M].科學(xué)出版社,2010.

    [6] 楊小軍,潘泉,王睿,等.粒子濾波進(jìn)展與展望[J].控制理論與應(yīng)用,2006,23(2): 261-267.endprint

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