交通信息采集雷达中目标跟踪算法的研究

现代交通系统的核心是对交通信息进行采集。使用雷达对交通信息采集具有效果好、不易受环境影响且寿命长等优点。交通信息采集的本质是对目标的状态信息进行动态检测。由于交通环境的复杂多样，因此采用合理的算法实现对目标的跟踪显得尤其重要。该文以转换测量卡尔曼滤波(CMKF)为基础，采用经验联合概率数据关联算法(CJPDA)与概率数据互联算法(PDA)相结合的数据关联方法，利用PDA对单目标或稀疏多目标进行数据关联，用CJPDA对复杂多目标进行数据关联，从而实现了雷达对目标的跟踪，进而实现了对交通信息的采集。文中首先介绍了CMKF滤波算法相关技术原理；其次描述了一些常用的数据关联算法实现过程；最后通过仿真分析验证了该种组合目标跟踪算法能够在满足交通信息采集雷达精度要求的同时有效的降低系统运算量，对系统的实时性有较好的提升。