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MHT算法及其在多传感器跟踪方面的问题
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1.1 MHT算法的介绍
多假设跟踪算法(MHT)是一种在数据关联发生冲突时,形成多种假设以延迟做决定的逻辑。与PDA合并多种假设的做法不同,MHT算法把多个假设继续传递,让后续的观测数据解决这种不确定性。举个例子,PDA对所有假设以对应的概率进行加权平均,然后再对航迹进行更新。因此,如果有10个假设,PDA会将这10个假设有效的合并只留下一个假设。而另一方面,MHT却是保持这10个假设的子集并延迟决定,这样可以利用之后的观测数据解决当前扫描帧的不确定性问题。
1.2关键术语及技术介绍
由于数据关联要保留所有可能的hypothesis,所以MHT的计算量会大大增加(如潜在的tracks和hypothesis数目),为了保证计算量的可行性,我们使用一些技术来保证MHT算法实现的合理性。如聚类clustering, hypothesis 和track 的剪枝(N-scan pruning),以及轨迹的合并(track merging)等。
这里先结合图1对MHT中的一些关键术语及技术进行介绍。
1)Track:在图1中圆圈表示一个观测点,圆圈内序号就表示该观测关联上的track号,当序号改变时就说明新起始了一条track。
2)Hypothesis:hypothesis是指一些兼容的tracks的集合;而兼容tracks定义互相没有共享观测点的tracks集合。这里一个分支就是一个hypothesis。
3)Target:图1中由于F1中的tracks至少共有一个节点(根节点),所以这些tracks都不兼容,所以最多代表一个目标target,即F1为一个target。
4)Cluster:所有共享观测的hypothesis的集合
5)N-scan 剪枝:在当前帧(scan=K)找出每个target中可能性最大的hypothesis(即probability最大的分支)。在图1中,假设track2是可能性最大的hypothesis。 然后我们就从scan=K的track2开始回溯进行N-scan剪枝(这里取N=2)以建立 新的根节点(New Root Node)。对于那
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