王碧垚，王永齐，顾 鹏

（中国电子科技集团公司第二十九研究所，成都 610036）

0 引言

多目标跟踪是雷达、电子侦察、导航、空中交通管制等设备/系统数据处理中的重点内容之一，其跟踪性能的好坏对系统整体性能有着非常重要的影响。近年来，随机有限集（RFS）统计学理论作为一种友好的贝叶斯理论工具被广泛关注，基于RFS 的多目标跟踪方法成为研究热点［1］，该方法不同于传统的基于数据关联的多目标跟踪方法，对其进行性能评估时不适合采用均方根误差指标。

针对RFS 多目标跟踪评估问题，文献［2］率先给出了多目标系统下脱靶距离的定义与性质，提出使用Hausdorff 距离和最优质量转换（Optimal Mass Transfer，OMAT）距离对跟踪性能进行综合评估，并对比了两者在势不一致时的敏感程度。Schuhmacher等人［3］分析了文献［2］中两种距离的缺陷后提出了OSPA 距离，引入一个可调参数来控制位置误差和势误差的惩罚程度，提高了评估的灵活性。文献［4-5］注意到跟踪器输出的航迹通常为带标签的时间序列，于是引入航迹标签误差后，采用标签OSPA（Labeled OSPA，L-OSPA）距离进行评估。文献［6］强调了协方差信息在滤波中的重要性，提出在计算OSPA 距离时使用Hellinger 距离替代欧氏距离。文献［7］利用多目标状态估计器提供的航迹质量信息在OSPA 距离上改进得到了Q-OSPA 距离，并指出当分配每个估计器相同质量时Q-OSPA 就退化为OSPA 距离。文献［8］考虑了航迹错误、丢失、漏检等现象后，在OSPA 距离基础上提出了一种更完备的评估方法。Beard 等人基于OSPA 距离直接在航迹空间中引入时间权重，构造出OSPA（2）距离，证实了OSPA（2）完全满足公理化特性并能综合反映航迹断裂和航迹切换问题［9］，最后说明了OSPA（2）的优势和其局限性［10］。……