ЖУРНАЛ РАДИОЭЛЕКТРОНИКИ. ISSN 1684-1719. 2023. №7
Оглавление выпуска

DOI:https://doi.org/10.30898/1684-1719.2023.7.8

УДК: 621.396.965.8

Нелинейная фильтрация СИГНАЛОВ

РАСПРЕДЕЛЕННОЙ ДВИЖУЩЕЙСЯ ЦЕЛИ

ПРИ ТРАЕКТОРНОЙ ОБРАБОТКЕ

Ле Ба Тхань

Московский Физико-Технический Институт
(Национальный исследовательский университет)
141700, Россия, Московской обл., г. Долгопрудный, Институтский пер., 9

Статья поступила в редакцию 30 июня 2023 г.

Аннотация. На основе методов статистического вероятностного моделирования разработан алгоритм фильтрации состояния протяженной цели. Алгоритм позволяет предсказывать и обновлять кинематические и протяженные состояния цели, используя как линейные, так и нелинейные модели и измерения, включая радиальную скорость от датчиков высокого разрешения, таких как автомобильные радары или лидары. Путем проведения экспериментов с использованием метода имитационного моделирования в программной среде MATLAB оценена эффективность алгоритма.

Ключевые слова: траекторная обработка, нелинейная фильтрация, распределенная цель.

Автор для переписки: Ле Ба Тхань, thanhlb@phystech.edu

Текст заключения

Литература

1. Кичерова А. Д., Медведев Е. Р. Программная реализация вторичной обработки сигналов в автомобильном радаре //Навигация и управление движением. – 2021. – С. 277-279.

2. Buhren M., Yang B. Simulation of automotive radar target lists using a novel approach of object representation //2006 IEEE Intelligent Vehicles Symposium. – IEEE, 2006. – С. 314-319. https://doi.org/10.1109/IVS.2006.1689647

3. Gunnarsson J. et al. Tracking vehicles using radar detections //2007 IEEE Intelligent Vehicles Symposium. – IEEE, 2007. – С. 296-302. https://doi.org/10.1109/IVS.2007.4290130

4. Hammarstrand L. et al. Extended object tracking using a radar resolution model //IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems. – 2012. – Т. 48. – №. 3. – С. 2371-2386. https://doi.org/10.1109/TAES.2012.6237597

5. Gilholm K. et al. Poisson models for extended target and group tracking //Signal and Data Processing of Small Targets 2005. – SPIE, 2005. – Т. 5913. – С. 230-241. https://doi.org/10.1117/12.618730

6. Gilholm K., Salmond D. Spatial distribution model for tracking extended objects //IEE Proceedings-Radar, Sonar and Navigation. – 2005. – Т. 152. – №. 5. – С. 364-371. https://doi.org/10.1049/ip-rsn:20045114

7. Ristic B., Sherrah J. Bernoulli filter for detection and tracking of an extended object in clutter //2013 IEEE Eighth International Conference on Intelligent Sensors, Sensor Networks and Information Processing. – IEEE, 2013. – С. 306-311. https://doi.org/10.1109/ISSNIP.2013.6529807

8. Granström K., Lundquist C. On the use of multiple measurement models for extended target tracking //Proceedings of the 16th International Conference on Information Fusion. – IEEE, 2013. – С. 1534-1541. https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/6641184

9. Granström K. et al. PHD extended target tracking using an incoherent X-band radar: Preliminary real-world experimental results //17th International Conference on Information Fusion (FUSION). – IEEE, 2014. – С. 1-8. https://ieeexplore.ieee.org/document/6916272

10. Granström K. et al. Gamma Gaussian inverse Wishart probability hypothesis density for extended target tracking using X-band marine radar data //IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. – 2015. – Т. 53. – №. 12. – С. 6617-6631. https://doi.org/10.1109/TGRS.2015.2444794

11. Knill C., Scheel A., Dietmayer K. A direct scattering model for tracking vehicles with high-resolution radars //2016 IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV). – IEEE, 2016. – С. 298-303. https://doi.org/10.1109/IVS.2016.7535401

12. Lian F. et al. Unified cardinalized probability hypothesis density filters for extended targets and unresolved targets //Signal Processing. – 2012. – Т. 92. – №. 7. – С. 1729-1744. https://doi.org/10.1016/j.sigpro.2012.01.009

13. Petrovskaya A., Thrun S. Model based vehicle detection and tracking for autonomous urban driving //Autonomous Robots. – 2009. – Т. 26. – №. 2-3. – С. 123-139. https://doi.org/10.1007/s10514-009-9115-1

14. Scheel A., Reuter S., Dietmayer K. Using separable likelihoods for laser-based vehicle tracking with a labeled multi-Bernoulli filter //2016 19th International Conference on Information Fusion (FUSION). – IEEE, 2016. – С. 1200-1207. https://ieeexplore.ieee.org/document/7528021

15. Koch J. W. Bayesian approach to extended object and cluster tracking using random matrices //IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems. – 2008. – Т. 44. – №. 3. – С. 1042-1059. https://doi.org/10.1109/TAES.2008.4655362

16. Feldmann M., Fränken D., Koch W. Tracking of extended objects and group targets using random matrices //IEEE Transactions on Signal Processing. – 2010. – Т. 59. – №. 4. – С. 1409-1420. https://doi.org/10.1109/TSP.2010.2101064

17. Orguner U. A variational measurement update for extended target tracking with random matrices //IEEE Transactions on Signal Processing. – 2012. – Т. 60. – №. 7. – С. 3827-3834. https://doi.org/10.1109/TSP.2012.2192927

18. Ardeshiri T., Orguner U., Gustafsson F. Bayesian inference via approximation of log-likelihood for priors in exponential family //arXiv preprint arXiv:1510.01225. – 2015. https://doi.org/10.48550/arXiv.1510.01225

19. Lan J., Li X. R. Tracking of extended object or target group using random matrix—Part I: New model and approach //2012 15th International Conference on Information Fusion. – IEEE, 2012. – С. 2177-2184. https://ieeexplore.ieee.org/document/6290568

20. Vivone G., Braca P., Errasti-Alcala B. Extended target tracking applied to X-band marine radar data //OCEANS 2015-Genova. – IEEE, 2015. – С. 1-6. https://doi.org/10.1109/OCEANS-Genova.2015.7271630

21. Vivone G. et al. Converted measurements Bayesian extended target tracking applied to X-band marine radar data. – 2019.

22. Vivone G. et al. Multistatic Bayesian extended target tracking //IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems. – 2016. – Т. 52. – №. 6. – С. 2626-2643. https://doi.org/10.1109/TAES.2016.150724

23. Schumann O. et al. RadarScenes: A real-world radar point cloud data set for automotive applications //2021 IEEE 24th International Conference on Information Fusion (FUSION). – IEEE, 2021. – С. 1-8. https://doi.org/10.23919/FUSION49465.2021.9627037

24. Gelman A. et al. Bayesian data analysis. – CRC press, 2013. https://doi.org/10.1201/b16018

25. Granström K., Orguner U. Estimation and maintenance of measurement rates for multiple extended target tracking //2012 15th International Conference on Information Fusion. – IEEE, 2012. – С. 2170-2176. https://ieeexplore.ieee.org/document/6290567

26. Li X. R., Zhao Z., Jilkov V. P. Practical measures and test for credibility of an estimator //Proc. Workshop on Estimation, Tracking, and Fusion—A Tribute to Yaakov Bar-Shalom. – Citeseer, 2001. – С. 481-495. https://citeseerx.ist.psu.edu/document?repid=rep1&type=pdf&doi=1c1f6c864789630d8cd37d5342f67ad8d480f077

27. Su J. et al. Underwater 3d doppler-angle target tracking with signal time delay //Sensors. – 2020. – Т. 20. – №. 14. – С. 3869. https://doi.org/10.3390/s20143869

28. Bar-Shalom Y., Li X. R., Kirubarajan T. Estimation with applications to tracking and navigation: theory algorithms and software. – John Wiley & Sons, 2001.https://doi.org/10.1002/0471221279.ch11

Для цитирования:

Ле Ба Тхань. Нелинейная фильтрация сигналов распределенной движущейся цели при траекторной обработке. Журнал радиоэлектроники [электронный журнал]. 2023. №7. https://doi.org/10.30898/1684-1719.2023.7.8