题目：多目标概率多假设跟踪技术研究

多目标跟踪技术在民用和军事领域都具有广泛的应用。数据关联是多目标跟踪的关键技术，数据关联算法性能的优劣直接影响跟踪系统的整体性能。传统数据关联算法的计算量随着目标数目的增加呈指数增加，概率多假设跟踪方法是一种基于期望最大化的算法，其计算量随着目标数目增加呈线性增长。本文深入研究了基于概率多假设跟踪的多目标跟踪方法，主要工作如下所述： （1）针对Hough变换航迹起始方法不利于快速航迹起始的问题，提出了改进的Logic—Hough变换航迹起始方法。采用逻辑法中的速度约束关联前两帧量测作为可能航迹，减少虚假航迹的数目，通过Hough变换检测直线来起始新航迹，同时增加约束条件，在杂波环境下，减少航迹的误关联。仿真实验结果表明改进方法具有更好的航迹起始性能。 （2）针对标准概率多假设跟踪方法不能处理数目可变的多目标跟踪问题，提出了一种概率多假设跟踪航迹管理方法。该方法将目标航迹分为三类：确认航迹、候选航迹和新航迹，并设计了确认航迹子模块、候选航迹子模块和新产生航迹子模块分别管理上述航迹。数目可变视频多目标跟踪结果表明了该方法的有效性。 （3）针对非线性多目标跟踪问题，提出粒子滤波和概率多假设跟踪相结合的方法，采用粒子滤波器作为概率多假设跟踪方法的滤波器对非线性目标进行预测和估值。仿真实验表明了该方法的有效性。