基于Matlab使用GM-PHD跟踪器跟踪密集杂波中的点目标（附源码）

目录

一、设置方案

 二、设置跟踪器和指标

2.1 跟踪器

2.2 指标

三、运行模拟

 四、分析性能

五、总结

六、程序

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此示例说明如何使用使用恒定速度模型的高斯混合概率假设密度 （GM-PHD） 跟踪器跟踪密集杂波中的点目标。

一、设置方案

此示例中使用的方案是使用 创建的。该场景由五个以恒定速度移动的点目标组成。目标在静态二维雷达传感器的视野内移动。您可以使用 来模拟 2-D 传感器并将其安装在静态平台上。您可以使用传感器的属性来控制杂波的密度。属性的值表示在传感器的一个分辨率单元格中生成误报的概率。根据  的误报率和本例中定义的传感器分辨率，每步大约生成 48 个误报。

 二、设置跟踪器和指标

2.1 跟踪器

可以使用 GM-PHD 点对象跟踪器来跟踪目标。配置 PHD 跟踪器的第一步是设置传感器的配置。可以使用对象定义配置。配置设置为 1 以匹配模拟传感器的配置。由于传感器是点对象传感器，每次扫描每个对象最多输出一个检测，因此将配置的属性设置为 1。​定义传感器可以检测到轨迹的区域。定义将磁道状态 （x 磁道） 转换为传感器（x）用来定义可检测性的中间空间。计算检测概率的总体计算如下所示：

为了计算具有给定状态协方差的不确定状态的检测概率，跟踪器使用类似于无迹卡尔曼滤波器的西格玛点计算生成状态样本。请注意，签名类似于典型的测量模型。因此，可以使用类似，as函数。在此示例中，假设所有轨迹都是可检测的。因此，定义为传感器限制定义为适用于所有状态。 

配置的属性是指测量空间的单位体积的误报率。在此示例中，测量空间定义为在方案框架中报告检测结果时的笛卡尔坐标。由于传感器在笛卡尔坐标中的分辨率体积随方位角和分辨率范围而变化，因此可以在传感器的平均范围内计算近似值。

还可以定义 a，以指定筛选器的类型以及筛选器中组件的分布，由此传感器初始化。在此示例中，设置了 theto，这将创建一个等速 GM-PHD 滤波器，并从跟踪器的每个低似然检测添加 1 个分量。在没有检测的情况下调用时不添加任何组件。这意味着，在此配置下，仅当检测项位于多目标文件管理器之外时，才会将出生组件添加到筛选器中。

接下来，将通过系统对象™使用此配置创建跟踪器。配置跟踪器时，可以指定属性以定义单位时间内出现在视野中的目标数。与配置一起使用为每个未分配的检测添加一个组件。在每个时间步长，可以预期组件数大致等于误报和新目标的数量。跟踪器均匀地分配给所有这些组件。

2.2 指标

要评估跟踪器的性能，还可以设置性能评估指标。在此示例中，使用广义最优子模式分配 （GOSPA） 指标。GOSPA指标旨在通过为跟踪器分配单个成本值来评估跟踪器的性能。跟踪性能越好，GOSPA成本就越低。值为零表示完美跟踪。

三、运行模拟

接下来，推进方案，从方案中收集检测，并对模拟检测运行 PHD 跟踪器。

在此方案中，可以可视化 PHD 跟踪器跟踪了所有目标。这也可以使用GOSPA指标和相关组件进行定量评估。在下图中，请注意 GOSPA 指标在几个步骤后下降。由于每个轨道的建立延迟，GOSPA 指标的初始值更高。 

 四、分析性能

鉴定跟踪器性能的典型方法是对场景的不同实现运行多个模拟。蒙特卡罗模拟有助于消除随机事件的影响，例如误报位置、目标未命中事件和测量中的噪声。 在本节中，将运行具有不同误报率的场景和跟踪器的不同实现，并计算每个实现的系统的平均 GOSPA。运行场景和计算系统的平均 GOSPA 的过程包含在辅助函数助手运行蒙特卡洛分析为了加速蒙特卡罗模拟，您可以为模型生成代码以及使用 MATLAB® Coder™ 工具箱。若要为算法生成代码，请将代码组合到一个独立函数中。此示例中命名此函数。该函数被编写为支持四种误报率。

上图显示了跟踪器在此场景中的性能，为每个误报率运行 50 次蒙特卡罗实现。随着误报率的增加，产生错误轨迹的概率也会增加。在传感器附近，这种可能性甚至更高，其中分辨率单元的密度要高得多。由于误报间隔很近并且经常出现在该区域，因此它们可能会被错误地归类为低速误轨。跟踪器的这种行为可以在每次场景运行的 GOSPA 指标的平均“错误跟踪组件”中观察到。请注意，随着误报率的增加，图中的峰值数也会增加。这也会导致 GOSPA 总指标的增加。除一次运行外，所有“错过的目标组件”均为零。这种类型的事件是由传感器多次未命中目标引起的。 

五、总结

在此示例中，学习了如何配置和初始化 GM-PHD 跟踪器，以跟踪给定误报率的点目标。还学习了如何使用 GOSPA 指标及其相关组件评估跟踪器的性能。此外，学习了如何在不同的误报设置下运行场景的多个实现，以鉴定跟踪器的性能特征。

六、程序

使用Matlab R2022b版本，点击打开。

 

打开下面的“TrackingInClutterUsingGMPHDTrackerExample.mlx”文件，点击运行，就可以看到上述效果。

 

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