1、引言
隨着CCD成像技術的應用，得到的數字圖像一般包括視場內所有目標和背景，使得圖像的複雜性和隨機性增加，經目標分割提取的目標塊就會增加，因此需要跟蹤系統在高雜波的環境中具有較強的跟蹤能力、較強的消除虛警能力。1978年，最先提出了一種在高雜波背景中跟蹤多個目標的多假設跟蹤算法(MHT)，此算法根據幀間數據匹配形成所有可能的軌跡，並構造假設對軌跡進行分析評價。雖然MHT算法給多目標跟蹤帶來了希望，但是MHT算法所產生的假設數目隨着虛警量、目標數以及所處理的數據幀數呈指數關係，它的計算量使得MHT算法在實時跟蹤處理中不大可能實現。近年來，國內外許多學者對MHT算法提出了改進，其中休斯公司提出並測試了一種新的MHT算法，被稱作是結構化分支多假設跟蹤SB/MHT(strueturedBranehingMHT)。SB/MHT和MHT相比，大大降低了計算量，提供了一種在高虛警率情況下，保持相當數t的假設的軌跡，增加了在專用計算機上實時處理的可能性。本文在此研究基礎上進行了新的改進和簡化，並利用現有計算機系統用軟件實現了算法，處理速度達到25c/s，在工程實踐中取得了良好的效果。
2、SB/MHT算法原理
SB/MHT算法對MHT算法改進後，計算量顯著降低，其流程如圖1所示。SB/MHT算法先構造目標軌跡，然後根據目標軌跡處在不同狀態的機率來構造不同的假設，隨着探測時間的推移，SB/MHT可以獲得並處理越來越多的潛目標數據，因此可以刪除不太可能的假設，而只保留一個最接近真實情況的假設.決定哪一個假設是最後需要的，直接方法就是比較所有的假設的概率值。但在高虛警的情況下，MHT的效率低下，因爲在多數情況下，幾乎所有的假設都是由虛普組成的。急劇爆炸的.假設數量，使得這種算法失去了實時應用的可能性，而改進的SB/MHT算法可以大大減小算法的計算量。
3、改進的MHT算法及其在工程上的應用
圖2爲改進的MHT算法流程圖。整個處理分成內外兩大循環，內部循環只是外部循環的軌跡初始化階段，而外部循環根據已得到初步確認的軌跡來構造假設並刪除假設，最後刪除那些不屬於任何保留下來的假設的軌跡。這樣透過減少初步確認軌跡的數量，假設構造的數盆得以大大減少。
3.1軌跡預側
軌跡預測是用一個標準的Kalman濾波模型來估值和預測，它是一個線性、無偏、最小方差統計估值方法。首先列出目標運動的狀態方程及系統測量方程，然後根據初始條件購t目標狀態的預測估值方程及濾波估值方程，進而組成Kalman濾波器。
3.2潛目標與軌跡數據關聯
潛目標與軌跡數據關聯是透過計算潛目標狀態值與預測的目標狀態值之間的歸一化距離來進行的。提高目標測量點落人對應數據關聯門限的概率和減小數據關聯門限面積既相互矛盾又相互聯繫。在實際應用中，採用自適應數據關聯門限選擇的方法，門限根據不同的情況適當的擴大或縮小，使目標跟蹤具有一定的自適應能力，可以跟蹤機動目標，並能克服目標在某些幀中丟失的情況。
3.3軌跡修正和軌跡工伯度修正
利用互相靠近的交叉目標和兩條軌跡分別相關，
4、結論
本文提出了一種在SB/MHT基礎上改進的MHT算法，結合應用環境，簡化了運算，提高了運算速度，並用軟件實現了算法，處理速度可達25c/s，在工程實踐中取得了良好的應用效果，實踐表明該算法是有效的。
參考文獻
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