基于隨機集理論的被動多傳感器多目標跟蹤技術的中期報告一、研究背景被動多傳感器多目標跟蹤技術是指利用多個傳感器對目標進行被動觀測（如雷達、光學傳感器等），并通過數(shù)據(jù)融合算法實現(xiàn)目標的跟蹤定位。在實際應用場景中，由于目標的多樣性、復雜性和不確定性，單一傳感器的觀測數(shù)據(jù)往往無法滿足精確跟蹤的需求，而多傳感器的數(shù)據(jù)融合可以彌補不同傳感器的缺點，提高目標跟蹤定位的準確性和魯棒性。目前，已經(jīng)有一些基于概率數(shù)據(jù)融合理論的被動多傳感器多目標跟蹤算法被廣泛應用，如卡爾曼濾波、粒子濾波、擴展卡爾曼濾波等。然而，傳統(tǒng)的基于概率論的數(shù)據(jù)融合算法存在概率計算復雜度高、不適用于非高斯分布情況等問題。為了克服這些問題，近年來，隨機集理論作為一種新興的數(shù)據(jù)融合方法逐漸被引入到被動多傳感器多目標跟蹤領域中。和概率論一樣，隨機集理論也是一種統(tǒng)計模型，其基本思想是用隨機集表示目標真實狀態(tài)的不確定性程度。通過隨機集的運算和融合可以實現(xiàn)多傳感器數(shù)據(jù)的聯(lián)合跟蹤，避免了傳統(tǒng)算法中的一些問題。近年來，國內外學者在隨機集理論的應用上做出了很多有益的探索，如基于DS證據(jù)理論的多目標跟蹤算法、基于PDA（ProbabilisticDataAssociation）算法的隨機集多目標跟蹤算法等。二、研究目標本研究旨在基于隨機集理論，研究被動多傳感器多目標跟蹤技術，解決傳統(tǒng)算法在高斯特性等方面的不足，提高目標跟蹤定位的準確性和魯棒性。具體的研究目標如下：1.系統(tǒng)分析被動多傳感器多目標跟蹤算法的基本流程和主要的難點。2.探究隨機集理論的基本概念和運算規(guī)則，以及其與概率論的關系。3.設計基于DS證據(jù)理論的多目標跟蹤算法，并與基于概率論的算法進行對比分析。4.設計基于PDA算法的隨機集多目標跟蹤算法，并與傳統(tǒng)PDA算法進行對比分析。5.在多傳感器數(shù)據(jù)融合框架下，驗證所設計算法的跟蹤性能，評估其準確性和魯棒性。三、研究內容本研究的主要內容包括：1.系統(tǒng)梳理被動多傳感器多目標跟蹤算法的核心理論和應用領域，分析不同算法之間的優(yōu)劣。2.介紹隨機集理論的基本概念、運算規(guī)則和相關應用，研究其與概率論的關系，探討其適用性和優(yōu)勢。3.設計基于DS證據(jù)理論的多目標跟蹤算法。基于分數(shù)函數(shù)和證據(jù)合成原理，實現(xiàn)傳感器數(shù)據(jù)的聯(lián)合跟蹤，提高多目標跟蹤的準確性和魯棒性。4.設計基于PDA算法的隨機集多目標跟蹤算法。將概率數(shù)據(jù)融合和隨機集數(shù)據(jù)融合相結合，提高目標跟蹤定位的精度和實時性。5.在多傳感器數(shù)據(jù)融合框架下，驗證所設計算法的跟蹤性能。利用仿真實驗和實際場景測試，評估算法的準確性、實時性和魯棒性。四、研究成果本研究的主要成果包括：1.系統(tǒng)分析被動多傳感器多目標跟蹤算法的核心理論和應用領域，總結不同算法之間的優(yōu)劣。2.探究隨機集理論的基本概念、運算規(guī)則和相關應用。研究其中的DS證據(jù)理論和PDA算法，并分別設計相應的多目標跟蹤算法。3.在多傳感器數(shù)據(jù)