×

被动声纳系统中基于两级PF技术的无约束水下多目标跟踪。 (英语) Zbl 1307.93418号

摘要:针对被动声纳系统,提出了一种基于鲁棒粒子滤波(PF)的多目标跟踪解决方案,该方案能够跟踪未知时变数量的多个目标,同时保持这些目标的连续跟踪。PF是一种非线性滤波技术,可以适应任意传感器特性、运动动力学和噪声分布。采用了PF的增强版本,称为混合PF。常用的采样/重要性从先验重要性密度对PF样本进行重新采样,而混合PF则从先验和观测似然度中进行采样。为了能够跟踪未知时变数量的多目标,使用了两个混合PF,一个用于目标检测,另一个用于跟踪多个目标,并且在第一个滤波器之后使用了基于密度的聚类技术。本文证明了所提技术对被动问题的适用性,该问题存在测量不足和浮标的探测范围小的问题,尤其是对微弱信号。使用接触级仿真生成不同的场景,并使用仅方位测量或方位和多普勒测量来检验称为集群混合PF的拟议技术的性能,证明了其高性能。

MSC公司:

93E11号机组 随机控制理论中的滤波
93E10型 随机控制理论中的估计与检测
93C55美元 离散时间控制/观测系统
93立方厘米 控制理论中的非线性系统
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
全文: 内政部

参考文献:

[1] 内政部:10.1109/78.978374·doi:10.1109/78.978374
[2] Ballatyne,D J.Hailes,J.,Kouritzin,M.A.,Long,H.和Wiersma,J.H.(2003),“用于多目标跟踪的混合加权交互粒子滤波器”,摘自《SPIE信号处理、传感器融合和目标识别学报》第十二卷(第5096卷),编I.Kadar,Bellingham,WA:SPIE,第244–255页
[3] Blanding,W.Willet,P.和Bar-Shalm,Y.(2008年),“ML-PDA:进展和新的多目标方法”,《欧洲信号处理进展杂志》,2008年,开放存取文章ID 260186·Zbl 1184.94154号
[4] Blanding,W.Willet,P.和Corallupi,S.(2007),“多基地声纳跟踪的序列ML”,摘自2007年IEEE海洋会议论文集,第1-6页
[5] Chen Y-M,《国际系统科学杂志》32第205页–(2001)·doi:10.1080/00207720120037
[6] 内政部:10.1109/JOE.2005.862117·doi:10.1109/JOE.2005.862117
[7] Coraluppi,S.和Grimmett,D.(2003),“多基地声纳跟踪”,载于SPIE信号处理、传感器融合、目标识别会议论文集XII,第399–410页
[8] Daun,M.和Ehlers,F.(2008),“多假设跟踪:环境适应性和高精度状态估计”,第11届信息融合国际会议,第1815-1822页
[9] de Theije,P AM。(2008),“评估参数变化对多传感器跟踪的影响”,第11届信息融合国际会议,1953-1960页
[10] Dellaert,F.Fox,D.、Burgard,W.和Thrun,S.(1999),“移动机器人的蒙特卡洛定位”,摘自IEEE机器人与自动化国际会议记录(ICRA-99),第1322-1328页·Zbl 0971.68162号
[11] 数字对象标识码:10.1023/A:1008935410038·doi:10.1023/A:1008935410038
[12] Du W,ICAPR 2005,LNCS 3687第701页–(2005)
[13] Du,W.和Piater,J.(2005b),“使用混合粒子滤波器对特征点进行聚类分析进行跟踪”,摘自IEEE高级视频和基于信号的监控会议记录(AVSS 2005),第165-170页
[14] Erdinc,O.Willett,P.和Bar-Shalm,Y.(2005),“多目标多传感器跟踪的概率假设密度滤波器”,《第七届信息融合国际会议论文集》,第146-153页
[15] DOI:10.1007/s10291-010-0186-4·doi:10.1007/s10291-010-0186-4
[16] 内政部:10.1109/TVT.2009.2034267·doi:10.1109/TVT.2009.2034267
[17] DOI:10.10109/天.2010.2052805·doi:10.1109/TITS.2010.2052805
[18] 内政部:10.1109/TSMCC.2011.2154329·doi:10.1109/TSMCC.2011.2154329
[19] DOI:10.1049/ip-f-2.1993.0015·doi:10.1049/ip-f-2.1993.0015
[20] Hue,C.Le Cadre,J.和Pérez,P.(2001),“跟踪多个对象的粒子过滤器”,摘自IEEE多对象跟踪研讨会论文集,第61-68页
[21] 内政部:10.1109/78.978386·doi:10.1109/78.978386
[22] Idler,C.Schweiger,R.、Paulus,D.、Mahlisch,M.和Ritter,W.(2006),“汽车应用中基于实时视觉的多目标跟踪与粒子过滤器”,摘自IEEE智能车辆研讨会,第188-193页
[23] Jensfelt,P.(2001),《室内环境中移动机器人定位方法》,瑞典皇家技术学院传感器、信号和系统系博士论文
[24] Jensfelt,P.Wijk,O.,Austin,D.,and Andersson,M.(2000),“移动机器人定位中增加冷凝的实验”,摘自IEEE机器人与自动化国际会议论文集(ICRA-2000),第2518-2524页
[25] Johansson,K.Jöred,K.和Svensson,P.(1997),“使用多传感器融合和被动声纳浮标定位反应式规划进行潜艇跟踪”,摘自《1997年Hydroakustik会议记录》,编辑N.Hörnqvist和E.Norrbrand,瑞典斯德哥尔摩:国防研究机构
[26] Johansson,K.和Svensson,P.(1997),“利用被动声纳浮标进行潜艇跟踪-位置估计和浮标部署规划”,方法报告SE-581 11,指挥控制作战技术部,瑞典林雪平
[27] Kim,S.Kouritzin,M.A.,Long,H.,McCrosky,J.和Zhao,X.(2004),“多目标跟踪的随机网格滤波器”,《SPIE信号处理、传感器融合和目标识别学报》第十三卷(第5429卷),编辑I.Kadar,华盛顿州贝林厄姆:SPIE,第245-253页
[28] La Cour,B.(2006),“贝叶斯多站跟踪:多站跟踪工作组模拟数据的结果”,《第九届信息融合国际会议论文集》,第1-7页
[29] La Cour,B R.(2008),“贝叶斯目标跟踪的静态先验”,第11届信息融合国际会议,1969-1974页
[30] Lang,T.和Dunne,D.(2008),“粒子滤波器在分层数据融合系统中的应用”,第11届信息融合国际会议,第1980-1986页
[31] Lang,T.和Hayes,G.(2007年),“利用模拟多基地声纳数据评估MHT-Enabled跟踪器”,摘自2007年IEEE海洋会议论文集,第1-6页
[32] Marrs,A D.(2001),“使用贝叶斯序贯蒙特卡罗方法在传感器位置不确定的杂波中进行异步多传感器跟踪”,《IEEE航空航天会议论文集》(第5卷),第2171–2178页
[33] Okuma,K.Taleghani,A.,de Freitas,N.,Little,J.J.,and Lowe,D.G.(2004),“增强型粒子过滤器:多目标检测和跟踪”,收录于《计算机视觉–ECCV 2004》(第3021卷),编辑T.Pajdla and J.Matas,LNCS,柏林/海德堡:施普林格出版社,第28–39页·Zbl 1098.68832号
[34] 内政部:10.1109/78.978377·Zbl 1369.94250号 ·doi:10.10109/78.978377
[35] Qu W,EURASIP信号处理进展杂志(2007)
[36] DOI:10.1016/j.inffus.2005.09.009·Zbl 05423059号 ·doi:10.1016/j.inffus.2005.09.009
[37] 内政部:10.1080/00207720512331338085·Zbl 1085.93506号 ·doi:10.1080/0207720512331338085
[38] DOI:10.1016/S0004-3702(01)00069-8·Zbl 0971.68162号 ·doi:10.1016/S0004-3702(01)00069-8
[39] 内政部:10.1080/00207729608929259·Zbl 0854.93137号 ·doi:10.1080/00207729608929259
[40] Vermaak,J.Doucet,A.和Perez,P.(2003),“通过混合跟踪维护多模态”,《第九届IEEE国际计算机视觉会议论文集》(ICCV 2003),第2卷,第1110-1116页
[41] Willet,P.和Corallupi,S.(2005),“MLPDA在双基地声纳中的应用”,《IEEE航空航天会议论文集》,第2063-2073页
[42] Willet,P.Corallupi,S.和Blanding,W.(2006),“多站数据上软任务和硬任务ML跟踪器的比较”,《IEEE航空航天会议论文集》,第12页
[43] Xue,Y.和Runolfsson,T.(2011),“混合系统的有效估计及其跟踪应用”,国际系统科学杂志,DOI:10.1080/00207721.2011.566641·Zbl 1305.93190号 ·doi:10.1080/00207721.2011.566641
此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配,可能包含数据转换错误。在某些情况下,zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献,而不要求完整或完全匹配。