柳 超 王月基

(海军航空大学 烟台 264001)

1 引言

多目标跟踪(Multi-Target Tracking,MTT)的目的是从被噪声污染的传感器量测中估计出目标的数目和运动状态[1]。自从上世纪60年代在美国航天工程中开始应用以来，在半个多世纪的发展过程中，多目标跟踪技术已被广泛应用于人类生活和工业生产的方方面面。尤其是过去的十多年中，随着传感器技术和计算机技术的飞速发展，多目标跟踪在理论上取得了大量新的突破，并被应用于诸如空中交通管制、自动驾驶、计算机视觉、生物医学以及国土防空、海洋监控等诸多领域。

构建布局严密、功能强大的海洋监控体系是巩固国防、维护国家海上安全的重要举措。在复杂的海洋监控体系中，雷达由于在目标探测方面的独特优势而发挥着不可替代的重要作用。在当前日益严峻的海上安全形势下，雷达对海探测的重要性不断上升，作用进一步突出。因此，加强对海上多目标跟踪技术的研究，实现更加准确、高效的海上态势感知具有十分重要的现实意义。

多目标跟踪方法有很多，但目前应用最为广泛的主要包括多假设跟踪[2](Multiple Hypothesis Tracking,MHT)算法、联合概率数据关联[3](Joint Probability Data Association,JPDA)滤波器和基于随机有限集[4](Random Finite Set,RFS)的多目标滤波器。MHT和JPDA是两种经典的多目标跟踪方法，其基本处理步骤是先进行数据关联，再进行单目标滤波。数据关联是将量测分配给目标或虚警的过程；单目标滤波则是利用分配的量测进行状态估计的过程。卡尔曼滤波器(Kalman Filter,KF)、扩展卡尔曼滤……