自適應閾值航跡關聯算法與實現

周曉安，高貴明

(1.南京信息工程大學 電子與信息工程學院，江蘇 南京 210044； 2.南京船舶雷達研究所，江蘇 南京 210003)

0 引言

分布式多傳感器環境中，一個重要的問題是如何判斷來自不同系統的兩條航跡是否代表同一個目標，這就是航跡關聯的問題。用于航跡關聯的算法通常可分為2類：一類是基于統計的方法；另一類是基于模糊數學的方法[1]。但是不論哪一種算法都需要計算航跡間的統計距離，因為這是判斷航跡是否關聯的主要手段。有了統計距離，閾值的概念自然也應運而生。比如最近鄰域(NN)法中提到了閾值矢量，統計雙門限法提出了閾值選擇的方法，模糊綜合函數法提出了基于閾值的去模糊判別準則等等。所以閾值的選取對航跡的關聯判斷起著非常關鍵的作用。傳統的關聯算法中閾值的選取往往是固定的，并沒有考慮到隨著狀態的變化閾值作相應的調整，以至于航跡關聯率達不到理想的效果。對于狀態估計用高斯分布描述的航跡來說，通過計算來自系統1的航跡和系統2的航跡正確關聯的最大后驗概率(MAP)[2-4]，便可以對固定閾值進行改進形成自適應閾值算法。

文獻[3]中的MAP算法是假定每個系統對航跡關聯的航跡正確測量并且沒有錯誤航跡的情況下得出的。假定真實目標的數目服從泊松分布并且目標的狀態是獨立同分布的，那么MAP關聯歸納到一個線性規劃模型問題的解決。目標狀態服從高斯分布的情況下，線性規劃模型的解決方式可以闡述為最小化代價函數[5]，其中代價函數是根據狀態分布的χ2距離定義的。找到MAP關聯航跡的關鍵在于找出航跡a*使得式(8)的值達到最大。相應地，要使正確關聯率達到最大，必須使式(13)中的值達到最大。

論文通過MAP算法來比較自適應閾值是否優于固定閾值的關聯算法。首先介紹了固定閾值的算法，包括χ2距離的計算。接著介紹了MAP模型以及MAP算法。通過對2種算法的比較提出了自適應閾值算法。最后通過對2種算法的仿真比較，驗證了自適應閾值算法的有效性。

1 固定閾值航跡關聯算法

為了方便描述下面的關聯算法，定義航跡關聯是一個子集Sub1(a)?1,2，…,I到另一個子集Sub2(a)?1,2,…,J的一一映射。對于i∈Sub1(a)，a(i)表示系統2中與系統1中航跡i關聯的那條航跡。在子集Sub1(a)?1,2,…,I的航跡不會與系統2中的任何航跡關聯。相應地，在子集Sub2(a)?1,2,…,J中的航跡不會與系統1中的任何航跡關聯。

1.1 χ2距離的計算

(1)

表示航跡i和j之間的χ2距離。式(1)假定了來自系統1和系統2的狀態估計誤差是相互獨立的。當航跡狀態估計誤差是相關的時候，這時的關聯矩陣可改寫為[6-7]

(2)

1.2 關聯算法

Cij=

(3)

(4)

2 自適應閾值算法

MAP算法相對于上面的固定閾值算法而言，需要關于研究問題的更加詳細的模型。因為這里必須詳述概率論的準則，這樣以便能夠用貝葉斯法計算最大后驗關聯概率問題[9-10]。

2.1 MAP模型

(5)

j=0意味著系統2中沒有航跡與系統1中的航跡關聯，同理，i=0意味著系統1中沒有航跡與系統2中的航跡關聯。令

(i,j)∈1,2，…,I×1,2，…,J.

(6)

(7)

2.2 MAP關聯

對于一個已經正確關聯的航跡a來說，其后驗概率為[12]

(8)

(10)

式中：

瓊脂糖水平電泳儀(北京六一生物科技有限公司)，F250經濟型加熱制冷循環器(優萊博技術(北京)有限公司)，ZWY-103B恒溫培養振蕩器、ZXGP-B2160隔水式恒溫培養箱(上海智城分析儀器制造有限公司)，全自動凝膠成像分析儀、HC高電流電泳儀、T100 Thermal Cycler梯度PCR儀、 Mini-PROTEAN Tetra電泳槽、 Mini-Trans-Blot電泳轉印槽(Bio-Rad生命科學有限公司)。

(11)

如果把Aij代入式(7)和(10)定義的代價函數，便會得到

(12)

2.3 正確關聯航跡數

比較航跡關聯算法的性能時，是根據下面定義的正確關聯航跡的對數來衡量的，對i∈1,2,…,I，j∈1,2,…,J，令：ψ(i,j)=1 (i和j正確關聯)，ψ(i,0)=1 (i和任何航跡都不關聯)，ψ(0,j)=1 (j和任何航跡都不關聯)。那么對集合a來說正確關聯的航跡對數為

(13)

假如對2.1的模型進行n次蒙特卡羅仿真，并且每次計算MAP關聯的a*和NC(a*)。那么NC(a*)的n次仿真均值就是對E[NC(a*)]的一個估計。從式(13)可以看出，E[NC(a*)]就是對可能成對關聯情況的一個求和。可以用固定閾值的算法進行同樣的計算，然后再和MAP算法進行比較。

3 計算機仿真

3.1 仿真模型

3.2 仿真結果

圖時自適應與固定閾值算法比較Fig.1 Comparison of the adaptive vs fixed threshold algorithms when

圖2 檢測概率不等時自適應與固定閾值算法比較Fig.2 Comparison of the adaptive vs fixed threshold algorithms when is not equal to

圖3 實時性關聯概率比較Fig.3 Comparison of real-time association probability

圖4 調整的自適應閾值算法Fig.4 Adjusted adaptive threshold algorithms

4 結束語

本文比較了MAP關聯算法和固定閾值算法的性能，并且根據正確關聯率調整了自適應閾值算法。這些比較是在目標狀態服從高斯分布的條件下進行的。在這種情況下，自適應閾值算法可以看成是帶有自適應閾值的固定閾值算法的一個模型。仿真結果表明，MAP關聯算法要優于固定閾值算法。同樣條件下，調整的自適應閾值并不能對關聯性能有大的改善。在高目標密度的情況下，調整的自適應閾值對性能的影響是后續要研究的問題。

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