THUẬT TOÁN VITERBI CẢI TIẾN VÀ BÀI TOÁN XÁC ĐỊNH SỐ MỤC TIÊU TRONG MÔ HÌNH QUAN SÁT ĐA MỤC TIÊU

92 lượt xem

Tóm tắt

Trong bài báo này chúng tôi trình bày kết quả nghiên cứu đối với bài toán quan sát quỹ đạo đa mục tiêu MTT (Multiple Target Tracking). Cụ thể là phương pháp tiếp cận: dùng mô hình Markov ẩn HMM (Hidden Markov Model) để xác định mục tiêu trong MTT. Để xác định mục tiêu trong tập dữ liệu quan sát trong môi trường có nhiễu (có cả mục tiêu thực và mục tiêu giả), bài báo đã sử dụng ý tưởng thuật toán Viterbi (Viterbi Algorithm) trong HMM để xác định phần ẩn của mô hình, phần mục tiêu trong tập quan sát có nhiễu. Tuy nhiên, trong MTT chỉ có thông tin quan sát trong quá khứ cho đến thời điểm hiện tại, bởi vậy biến lùi không tồn tại và do đó thuật toán “Tiến – Lùi” (Forward – Backward Algorithm) không thể áp dụng. Trong bài báo này chúng tôi đưa ra thuật toán Tiến (Forward Algorithm) và thuật toán Viterbi cải tiến (Modified Viterbi Algorithm) và trên cơ sở các kết quả đó áp dụng để giải quyết vấn đề xác định mục tiêu trong MTT.