1 research outputs found
Adaptivne tehnike u sistemima za praćenje pokretnih ciljeva
The most critical and challenging task in the algorithms of multiple target tracking in the
presence of false observations is the correct assignment of measurements to tracks the so-called
data association task. That is the core component of all target tracking systems. Regardless of the
particular method used, the efficiency of any target tracking system depends on the understanding
of the background or clutters “certain parameters that describe the environment”, and the
parameters that describe the detection properties of the objects. The character of these parameters is
statistical, and not only they are usually unknown in practice, and they are also time-invariant.
Moreover, the statistics that describe the environment are spatially dependent.
The most important among these are the probability of target detection and the density of false
alarm. These parameters are usually unknown as well as variable, and even though there are many
algorithms for estimation of these parameters, the usefulness of these estimates is quite limited.
Successful implementation of any target tracking system depends on the precise knowledge of the
statistical quantities such as the probability of target detection and density of false alarm.
This thesis proposes one approach for estimating the time-varying probability of detection of
each tracked object individually and the density of false alarm in the immediate vicinity of the
current position of an object. The proposed approach is based on the generalized maximum
likelihood (GML) approach, assuming the tracking of a single target. To reduce the numerical
complexity, the proposed technique reduces the number of the formulated hypotheses based on the
calculation of their likelihood.
The obtained estimators have a very simple form, but as shown, this simplicity comes with a
significant bias, which is present in most similar techniques, and relatively large variance of the
estimators. The research presented in the thesis coped with these two problems and resulted in an
algorithm with significantly reduced bias and error variances.
This thesis also analyses the influences of the unknown measurement noise covariance on an
estimation of the probability of target detection and density of false alarm and proposes an
improvement in the case of noise covariance matrix uncertainty.
The thesis presents the applicability and constraints of the proposed solution. The results are
illustrated by simulations and present a fair analysis of the proposed algorithm. Finally, the ideas for
further improvement of the method are given.Vrlo izazovan i kritičan zadatak u algoritmima praćenja pokretnih ciljeva uz prisustvo
lažnih alarma jeste pravilna asocijacija pristiglih opservacija takozvanim tragovima. To je osnovni i
verovatno najvažniji deo svakog sistema za praćenje više pokretnih ciljeva. Bez obzira na to koja se
metoda pridruživanja podataka koristi, efikasnost bilo kog takvog sistema itekako zavisi od
poznavanja statističkih parametara koji karakterišu okruženje i parametara koji karakterišu
ponašanje praćenih objekata, u smislu njihove detektibilnosti. Nažalost, u praksi, ovi podaci nikada
nisu poznati, i gore od toga, vremenski su promenljivi, a parametri prisustva takozvanih lažnih
alarma sui prostorno zavisni. Najvažniji od tih parametara su verovatnoća detekcije cilja i gustina
lažnog alarma. Sama činjenica da postoje različiti pristupi za estimaciju ovih parametara govori,
kako o njihovom značaju, tako i o kompleksnosti procedura za njihovu estimaciju. Lako se
pokazuje da uspešna primena bilo kog algoritma za praćenje itekako zavisi od kvaliteta i nivoa
neodređenosti u poznavanju ovih statističkih parametara kakvi su verovatnoća detekcije cilja i
gustina lažnih alarma.
U ovoj doktorskoj disertaciji je predložen novi pristup za procenu vremenski promenljive
verovatnoće detekcije ciljeva kao i gustine lažnog alarma ali u naposrednom okruženju objekta koji
se prati. Predloženi pristup je zasnovan na dobro poznatom metodu maksimalne verodostojnosti, pri
čemu je pretpostavljeno da se u prostoru od interesa nalazi samo jedan pokretni objekat. Kako bi se
minimizovala numerička složenost predloženog algoritma, minimizovan je i broj hipoteza za koje
se računaju odgovarajuće verodostojnosti.
Dobijeni estimatori imaju vrlo jednostavnu formu. Međutim, kao što se i očekivalo, statističke
osobine dobijenih estimatora su vrlo slične onim estimatorima koji su dostupni u literature. Naime,
pokazalo se da izvedeni estimatori imaju značajan pomeraj u proceni kao i nedopustivo veliku
varijansu. Zato je posebna pažnja u disertaciji posvećena postupcima za eliminaciju pomeraja i
smenjenje varijanse. Pokazano je da se uz minimalno povećanje numeričke složenosti algoritma
značajno popravljaju njegove statističke performanse.
U ovoj doktorskoj disertaciji je takođe razmatran uticaj nepoznavanja statistika mernog šuma na
kvalitet estimatora verovatnoće detekcije ciljeva i gustine lažnih alarma. Pokazano je da ova
neodređenost može značajno da degradira kvalitet celokupnog postupka, tako da je predložena
dodatna adaptacija koja u kontekstu primenjenog Kalmanovog filtra estimira kovarijacionu matricu
mernog šuma.
Konačno, u tezi su ilustrovani primenjivost kao i ograničenja predloženog rešenja. Svi zaključci i
pretpostavke su potkrepljeni iscrpnim simulacijama koje su kroz Monte Carlo simulacije sa više od
20.000 ponavljanja uspevale da potisnu uticaj nesavršenosti generatora slučajnih brojeva. Na kraju
teze su date i ideje za dalje unapređenje predložene metode