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基于Rao-Blackwellized蒙特卡罗数据关联的检测跟踪联合优化

陈唯实 闫军 李敬

陈唯实, 闫军, 李敬等 . 基于Rao-Blackwellized蒙特卡罗数据关联的检测跟踪联合优化[J]. 北京航空航天大学学报, 2018, 44(4): 700-708. doi: 10.13700/j.bh.1001-5965.2017.0228
引用本文: 陈唯实, 闫军, 李敬等 . 基于Rao-Blackwellized蒙特卡罗数据关联的检测跟踪联合优化[J]. 北京航空航天大学学报, 2018, 44(4): 700-708. doi: 10.13700/j.bh.1001-5965.2017.0228
CHEN Weishi, YAN Jun, LI Jinget al. Joint optimization of detection and tracking with Rao-Blackwellized Monte Carlo data association[J]. Journal of Beijing University of Aeronautics and Astronautics, 2018, 44(4): 700-708. doi: 10.13700/j.bh.1001-5965.2017.0228(in Chinese)
Citation: CHEN Weishi, YAN Jun, LI Jinget al. Joint optimization of detection and tracking with Rao-Blackwellized Monte Carlo data association[J]. Journal of Beijing University of Aeronautics and Astronautics, 2018, 44(4): 700-708. doi: 10.13700/j.bh.1001-5965.2017.0228(in Chinese)

基于Rao-Blackwellized蒙特卡罗数据关联的检测跟踪联合优化

doi: 10.13700/j.bh.1001-5965.2017.0228
基金项目: 

国家自然科学基金委员会-中国民航局民航联合研究基金 U1633122

国家重点研发计划 2016YFC0800406

详细信息
    作者简介:

    陈唯实  男, 博士, 高级工程师。主要研究方向:低空空域安全监视、雷达目标检测与跟踪、机场安全运行技术

    通讯作者:

    陈唯实, E-mail: chenwsh@mail.castc.org.cn

  • 中图分类号: TN959.1

Joint optimization of detection and tracking with Rao-Blackwellized Monte Carlo data association

Funds: 

Joint Research Foundation of National Natural Science Foundation of China (NSFC) and Civil Aviation Administration of China (CAAC) U1633122

National Key R&D Program 2016YFC0800406

More Information
  • 摘要:

    提出了基于Rao-Blackwellized蒙特卡罗数据关联的雷达目标检测跟踪联合优化算法。Rao-Blackwellization方法将单目标跟踪与数据关联分开处理,将序贯蒙特卡罗方法(粒子滤波)用于数据关联,实现杂波与虚警量测中的多目标跟踪。同时,根据粒子的分布范围确定波门大小。在考虑粒子权重的前提下,利用检测单元与所有粒子的相对位置对检测门限进行修正,提高检测率。将本文算法与已经实现的基于空域特性的杂波抑制算法相结合,分别应用于仿真数据、S波段相参与非相参雷达实测数据。实验结果表明,本文算法能够在粒子数较少的情况下,实现对小弱目标的检测与跟踪。

     

  • 图 1  目标检测跟踪联合优化算法流程图

    Figure 1.  Flowchart of joint optimization algorithm for target detection and tracking

    图 2  雷达目标仿真运动轨迹

    Figure 2.  Simulation of radar target motion trajectory

    图 3  雷达目标仿真运动跟踪效果

    Figure 3.  Simulation results of radar target motion tracking

    图 4  S波段非相参雷达目标检测与跟踪结果

    Figure 4.  Target detection and tracking results of S-band incoherent radar

    图 5  S波段相参雷达无人机目标检测与跟踪结果

    Figure 5.  UAV target detection and tracking results of S-band coherent radar

    表  1  不同粒子数情况下模型1的RMSE值

    Table  1.   RMSE values of Model 1 with different numbers of particles

    θ RMSE
    N=10 N=50 N=100
    0.5 0.1287 0.1289 0.1294
    1.0 0.1314 0.1313 0.1318
    1.5 0.1342 0.1336 0.1347
    2.0 0.1375 0.1380 0.1375
    2.5 0.1406 0.1409 0.1408
    3.0 0.1437 0.1441 0.1446
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    表  2  不同粒子数情况下模型2的RMSE值

    Table  2.   RMSE values of Model 2 with different numbers of particles

    θ RMSE
    N=10 N=50 N=100
    0.5 0.1266 0.1265 0.1265
    1.0 0.1273 0.1270 0.1267
    1.5 0.1282 0.1279 0.1280
    2.0 0.1291 0.1296 0.1291
    2.5 0.1311 0.1305 0.1307
    3.0 0.1325 0.1328 0.1329
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    表  3  不同粒子数情况下模型3的RMSE值

    Table  3.   RMSE values of Model 3 with different numbers of particles

    θ RMSE
    N=10 N=50 N=100
    0.5 0.1266 0.1264 0.1264
    1.0 0.1264 0.1265 0.1264
    1.5 0.1268 0.1259 0.1267
    2.0 0.1270 0.1272 0.1271
    2.5 0.1284 0.1283 0.1282
    3.0 0.1291 0.1296 0.1285
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    表  4  不同粒子数情况下模型4的RMSE值

    Table  4.   RMSE values of Model 4 with different numbers of particles

    θ RMSE
    N=10 N=50 N=100
    0.5 0.1266 0.1269 0.1265
    1.0 0.1262 0.1258 0.1263
    1.5 0.1266 0.1265 0.1262
    2.0 0.1263 0.1265 0.1260
    2.5 0.1272 0.1266 0.1272
    3.0 0.1275 0.1275 0.1275
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    表  5  S波段非相参雷达目标检测结果对比

    Table  5.   Comparison of target detection results of S-band incoherent radar

    θ FT+MP CA-CFAR+MP SO-CFAR+MP 本文算法+MP
    Nd Nfa Nd Nfa Nd Nfa Nd Nfa
    30 119 16030 114 3320 119 16053 120 3504
    40 119 9357 114 2469 119 9368 120 1032
    50 116 5674 113 1886 116 5679 120 329
    60 114 3539 111 1492 114 3541 120 105
    70 112 2077 109 1124 112 2077 120 36
    80 112 1197 110 774 112 1197 119 16
    90 109 645 107 473 109 645 119 10
    100 108 331 107 284 108 331 119 6
    110 106 147 105 136 106 147 119 3
    120 104 44 104 41 104 44 119 1
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    表  6  S波段相参雷达无人机目标检测结果对比

    Table  6.   Comparison of UAV target detection results of S-band coherent radar

    θ FT算法 本文算法
    Nd Nfa Nd Nfa
    0.01 327 21 339 21
    0.02 273 21 339 21
    0.03 201 17 339 17
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出版历程
  • 收稿日期:  2017-04-13
  • 录用日期:  2017-07-21
  • 网络出版日期:  2018-04-20

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