基于随机集理论的被动多传感器多目标跟踪技术的中期报告一、研究背景被动多传感器多目标跟踪技术是指利用多个传感器对目标进行被动观测（如雷达、光学传感器等），并通过数据融合算法实现目标的跟踪定位。在实际应用场景中，由于目标的多样性、复杂性和不确定性，单一传感器的观测数据往往无法满足精确跟踪的需求，而多传感器的数据融合可以弥补不同传感器的缺点，提高目标跟踪定位的准确性和鲁棒性。目前，已经有一些基于概率数据融合理论的被动多传感器多目标跟踪算法被广泛应用，如卡尔曼滤波、粒子滤波、扩展卡尔曼滤波等。然而，传统的基于概率论的数据融合算法存在概率计算复杂度高、不适用于非高斯分布情况等问题。为了克服这些问题，近年来，随机集理论作为一种新兴的数据融合方法逐渐被引入到被动多传感器多目标跟踪领域中。和概率论一样，随机集理论也是一种统计模型，其基本思想是用随机集表示目标真实状态的不确定性程度。通过随机集的运算和融合可以实现多传感器数据的联合跟踪，避免了传统算法中的一些问题。近年来，国内外学者在随机集理论的应用上做出了很多有益的探索，如基于DS证据理论的多目标跟踪算法、基于PDA（ProbabilisticDataAssociation）算法的随机集多目标跟踪算法等。二、研究目标本研究旨在基于随机集理论，研究被动多传感器多目标跟踪技术，解决传统算法在高斯特性等方面的不足，提高目标跟踪定位的准确性和鲁棒性。具体的研究目标如下：1.系统分析被动多传感器多目标跟踪算法的基本流程和主要的难点。2.探究随机集理论的基本概念和运算规则，以及其与概率论的关系。3.设计基于DS证据理论的多目标跟踪算法，并与基于概率论的算法进行对比分析。4.设计基于PDA算法的随机集多目标跟踪算法，并与传统PDA算法进行对比分析。5.在多传感器数据融合框架下，验证所设计算法的跟踪性能，评估其准确性和鲁棒性。三、研究内容本研究的主要内容包括：1.系统梳理被动多传感器多目标跟踪算法的核心理论和应用领域，分析不同算法之间的优劣。2.介绍随机集理论的基本概念、运算规则和相关应用，研究其与概率论的关系，探讨其适用性和优势。3.设计基于DS证据理论的多目标跟踪算法。基于分数函数和证据合成原理，实现传感器数据的联合跟踪，提高多目标跟踪的准确性和鲁棒性。4.设计基于PDA算法的随机集多目标跟踪算法。将概率数据融合和随机集数据融合相结合，提高目标跟踪定位的精度和实时性。5.在多传感器数据融合框架下，验证所设计算法的跟踪性能。利用仿真实验和实际场景测试，评估算法的准确性、实时性和鲁棒性。四、研究成果本研究的主要成果包括：1.系统分析被动多传感器多目标跟踪算法的核心理论和应用领域，总结不同算法之间的优劣。2.探究随机集理论的基本概念、运算规则和相关应用。研究其中的DS证据理论和PDA算法，并分别设计相应的多目标跟踪算法。3.在多传感器数据融合框架下，验证所设计算法的跟踪性能，评估其准确性、实时性和鲁棒性。同时，以论文形式发表研究成果，为该领域的相关研究提供参考。