Xây dựng phương pháp bám đa mục tiêu trên cơ sở kết hợp bộ lọc PHD và phương pháp kết hợp dữ liệu JPDA sử dụng bộ lọc phần tử trong hệ tọa độ hỗn hợp 3 chiều

304 lượt xem

Các tác giả

  • Nguyen Kieu Hung (Tác giả đại diện) Viện Điện tử, Viện Khoa học và Công nghệ quân sự
  • Pham Minh Thang Viện Điện tử, Viện Khoa học và Công nghệ quân sự
  • Tang Thanh Lam Học viện Kỹ thuật Quân sự
  • Nguyen Van Tien Học viện Kỹ thuật Quân sự
  • Pham Hoang Hung Học viện Kỹ thuật Quân sự

DOI:

https://doi.org/10.54939/1859-1043.j.mst.89.2023.124-132

Từ khóa:

Bám đa mục tiêu; Hệ tọa độ hỗn hợp; PHD kết hợp JPDA; Lọc phần tử; nhiễu phi Gaussian; Mô hình động học vận tốc không đổi.

Tóm tắt

Số mục tiêu thay đổi, mô hình đo lường phi tuyến và nhiễu phi Gaussian là những thử thách đối với bài toán bám đa mục tiêu; các yếu tố này ảnh hưởng đến độ chính xác, thời gian thực hiện và quyết định sự thành công của phương pháp. Trong bài báo này, tác giả trình bày một phương pháp để giải quyết các vấn đề trên. Trong phương pháp này chuyển động của mục tiêu được biểu diễn trong hệ tọa độ hỗn hợp 3 chiều trên cơ sở kết hợp bộ lọc PHD và phương pháp kết hợp dữ liệu JPDA. Phương pháp đề xuất có khả năng bám đa mục tiêu trong trường hợp tổng quát nhất, đó là: số mục tiêu thay đổi, mô hình hệ thống và mô hình đo lường là phi tuyến và nhiễu là phi Gaussian. Kết quả nghiên cứu của bài báo có thể áp dụng với những hệ thống đáp ứng theo thời gian thực, trong khi các mục tiêu chuyển động ở khoảng cách gần nhau và có tính cơ động cao.

Tài liệu tham khảo

[1]. X. R. Li and V. P. Jilkov, “A Survey of Maneuvering Target Tracking: Dynamic Models”, InProc. 2000 SPIE Conf. on Signal and Data Processing of Small Targets, vol. 4048, Orlando, Florida, USA, pp. 212-235, (2000).

[2]. X. R. Li and V. P. Jilkov, “A Survey of Maneuvering Target Tracking—Part III: Measurement Models”, In Proc. 2001 SPIE Conf. on Signal and Data Processing of Small Targets, vol. 4473, San Diego, CA, USA, (2001).

[3]. Anton Haug and Lauren Williams, “A Spherical Constant Velocity Model for Target Tracking in Three Dimensions”, IEEEAC Paper #1661, Version 1, (2011). DOI: https://doi.org/10.1109/AERO.2012.6187209

[4]. Thopas E. Fortmann, Yaakov Bar-Shalom and Molly Scheffe, “Multi-target tracking using joint probabilistic data association”, 0191-2216/80/0000-0807$00.75 0 1980 IEE.

[5]. Aliakbar Gorji Daronkolaei, Vahid Nazari, Mohammad Bagher Menhaj, and Saeed Shiry,”A Joint Probability Data Association Filter Algorithm for Multiple Robot Tracking Problems”, Amirkabir University of Technology, Tehran, Iran (2000)

[6]. Y. Bar-Shalom, T. Kirubarajan and X. Lin, “Probabilistic Data Association Techniques for Target Tracking with Applications to Sonar, Radar and EO Sensors”, Electrical and Computer Engineering Department, University of Connecticut, Storrs CT 06269-2157; Electrical and Computer Engineering Department, McMaster University Hamilton, Ontario, Canada L8S 4K1 (2003)

[7]. M. Jaward, L. Mihaylova, N. Canagarajah and D. Bull, “Multiple Object Tracking Using Particle Filters”, IEEEAC paper # 1280

[8]. Liming Chen, Zhe Chen, Fuliang Yin, “A Novel Merging Algorithm in Gaussian Mixture Probability Hyp othesis Density Filter for Close Proximity Targets Tracking”, Journal of Information & Computational Science 8: 12, pp. 2283–2299, (2011).

[9]. D. Smith, S. Singh, “Approaches to multisensor data fusion in target tracking: A survey”, IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 18(12), pp. 1696-1710, (2006). DOI: https://doi.org/10.1109/TKDE.2006.183

[10]. C. Rasmussen, G. D. Hager, “Probabilistic data association methods for tracking complex visual objects”, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 23(6), pp. 560-576, (2001). DOI: https://doi.org/10.1109/34.927458

[11]. S. S. Blackman, “Multiple hypothesis tracking for multiple target tracking”, IEEE Aerospace and Electronic Systems Magazine, 19(1), pp. 5-18, (2004). DOI: https://doi.org/10.1109/MAES.2004.1263228

[12]. J. Goutsias, R. Mahler, H. T. Nguyen, “Random Sets, Theory and Application”, Springer-Verlag, (1997). DOI: https://doi.org/10.1007/978-1-4612-1942-2

[13]. R. Mahler, “Multitarget Bayes filtering via first-order multitarget moments”, IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, 39(4), pp. 1152-1178, (2003). DOI: https://doi.org/10.1109/TAES.2003.1261119

[14]. Go o dman, R. Mahler, H. Nguyen, “Mathematics of Data Fusion”, Kluwer Academic Publishers, (1997). DOI: https://doi.org/10.1007/978-94-015-8929-1

[15]. Jaipal R. Katkuri Vesselin P. Jilkov X. Rong Li, “A Comparative Study of Nonlinear Filters for Target Tracking in Mixed Coordinates”, Department of Electrical Engineering University of New Orleans New Orleans, LA 70148, USA, (2010). DOI: https://doi.org/10.1109/SSST.2010.5442834

[16]. Nguyễn Thị Hằng, “Một thuật toán tối ưu bám quỹ đạo mục tiêu của bài toán quan sát đa mục tiêu trong trường hợp có mục tiêu bị che khuất”, Đại học Mỏ địa chất.

[17]. Nguyễn Thị Hằng, “Thuật toán viterbi cải tiến và bài toán xác định số mục tiêu trong mô hình quan sát đa mục tiêu”, Tạp chí nghiên cứu khoa học và công nghệ quân sự.

Tải xuống

Đã Xuất bản

25-08-2023

Cách trích dẫn

nguyen, H., Thang, Lam, T. Nguyen, và Hưng. “Xây dựng phương pháp bám đa mục Tiêu Trên Cơ sở kết hợp bộ lọc PHD Và phương pháp kết hợp dữ liệu JPDA sử dụng bộ lọc phần tử Trong hệ tọa độ hỗn hợp 3 chiều”. Tạp Chí Nghiên cứu Khoa học Và Công nghệ quân sự, vol 89, số p.h 89, Tháng Tám 2023, tr 124-32, doi:10.54939/1859-1043.j.mst.89.2023.124-132.

Số

Chuyên mục

Nghiên cứu khoa học

##category.category##

Các bài báo được đọc nhiều nhất của cùng tác giả

1 2 3 > >>