基于联合概率数据互联的多假设跟踪算法

闫 龙，王曙曜，黄 磊，姚 远

(中国船舶集团有限公司第八研究院，南京 211153)

0 引 言

多假设跟踪(Multiple Hypothesis Tracking，MHT)算法采用延迟决策逻辑，通过不断产生多种可能的假设，利用未来接收到的量测来帮助解决当前量测与航迹之间的关联问题。该算法提供了一个将航迹起始、航迹维持以及航迹终结等功能统一的多目标跟踪框架。在检测概率比较低、杂波和目标密集的跟踪环境下，MHT算法被认为是目前具有最优关联性能的数据关联算法。[1]Reid首先提出了面向假设的多假设跟踪(Hypothesis-Oriented MHT，HOMHT)算法，Cox等给出了面向假设的MHT的一种高效率实现方案，并提出了一种面向航迹的多假设跟踪(Track-Oriented MHT，TOMHT)方法[2]。目前，国外针对MHT算法的理论研究较为成熟，提出了许多改进的算法及快速实现的方法。国内高校也开展了针对MHT算法的研究，形成了一些著作和论文，并形成了相关的软件产品。

随着软硬件技术的发展和电磁环境的复杂化，应用MHT算法提高杂波环境中多目标跟踪性能的呼声越来越高。据此，本文提出了基于JPDA的TOMHT算法，采用预测波门连通分组的方法对多目标进行航迹分簇处理，采用序贯概率比检验(SPRT)、N-Scan剪枝法和K-Best全局最优法进行假设管理，对于簇内可能存在的不相容航迹树进行JPDA联合概率分配来保证不相容航迹树的互斥性，对杂波环境下的多目标稳定跟踪具有较大改善。目前，该算法已应用于舰载某三坐标预警雷达系统中，取得了较好的效果。

1 TOMHT算法

1.1 TOMHT算法处理框架

MHT算法的具体实现方案可分为HOMHT算法和TOMHT算法两种。……