trackerJPDA
联合概率数据关联跟踪器
描述
的trackerJPDASystem object™是一种跟踪器，能够处理来自多个传感器的多个目标的检测。跟踪器使用联合概率数据关联来分配检测到每个轨道。跟踪器应用软分配，其中多个检测可以贡献到每个跟踪。跟踪器初始化、确认、纠正、预测(执行滑行)和删除轨道。跟踪器的输入是由生成的检测报告<一个href="//www.tatmou.com/es/es/help/fusion/ref/objectdetection.html">objectDetection，<一个href="//www.tatmou.com/es/es/help/fusion/ref/fusionradarsensor-system-object.html">fusionRadarSensor，<一个href="//www.tatmou.com/es/es/help/fusion/ref/irsensor-system-object.html">irSensor,或<一个href="//www.tatmou.com/es/es/help/fusion/ref/sonarsensor-system-object.html">sonarSensor对象。跟踪器估计每个轨迹的状态向量和状态估计误差协方差矩阵。每个检测被分配到至少一个轨道。如果检测不能分配给任何现有的轨道，跟踪器创建一个新的轨道。
任何新的轨道开始于试探性的状态。如果有足够多的探测被分配给一个暂定轨道，它的状态将变为确认(见ConfirmationThreshold属性)。如果检测已经有一个已知的分类(即ObjectClassID返回轨道的字段为非零)，则立即确认相应的轨道。当一个轨迹被确认时，跟踪器认为该轨迹代表一个物理对象。如果在指定数量的更新内未将检测分配给音轨，则删除音轨。
类型可以启用不同的JPDA跟踪模式<一个href="//www.tatmou.com/es/es/help/fusion/ref/trackerjpda-system-object.html" class="intrnllnk">TrackLogic而且<一个href="//www.tatmou.com/es/es/help/fusion/ref/trackerjpda-system-object.html" class="intrnllnk">MaxNumEvents属性。
设置<一个href="//www.tatmou.com/es/es/help/fusion/ref/trackerjpda-system-object.html" class="intrnllnk">TrackLogic财产
“集成”启用联合集成数据关联(JIPDA)跟踪器，其中航迹确认和删除是基于航迹存在的概率。设置<一个href="//www.tatmou.com/es/es/help/fusion/ref/trackerjpda-system-object.html" class="intrnllnk">MaxNumEvents属性为有限整数，以启用k-最佳联合集成数据关联(k-最佳JPDA)跟踪器，该跟踪器在每个集群中生成最多k个事件。
使用此对象跟踪目标。
创建
trackerJPDA对象并设置其属性。使用参数调用对象，就像调用函数一样。
有关系统对象如何工作的详细信息，请参见<一个href="//www.tatmou.com/es/es/help/matlab/matlab_prog/what-are-system-objects.html" class="a">什么是系统对象?
创建
描述
跟踪器= trackerJPDAtrackerJPDA具有默认属性值的系统对象。
跟踪器= trackerJPDA (名称,值）trackerJPDA (FilterInitializationFcn, @initcvukf MaxNumTracks, 100)创建一个多目标跟踪器，使用恒定速度，无味卡尔曼滤波器，并允许最多100个轨道。将每个属性名用引号括起来。
属性
使用
要处理检测和更新轨道，使用参数调用跟踪器，就好像它是一个函数一样(在这里描述)。
语法
描述
confirmedTracks=跟踪器(<一个href="//www.tatmou.com/es/help/fusion/ref/#mw_81a916cd-b7ae-4e99-8ae2-e81a544adc01" class="intrnllnk">检测，<一个href="//www.tatmou.com/es/help/fusion/ref/#sysobj_tracker_jpda_sep_mw_e1317a82-d69c-41a6-a73e-03809968aff8" class="intrnllnk">时间）时间．
confirmedTracks=跟踪器(<一个href="//www.tatmou.com/es/help/fusion/ref/#mw_81a916cd-b7ae-4e99-8ae2-e81a544adc01" class="intrnllnk">检测，<一个href="//www.tatmou.com/es/help/fusion/ref/#sysobj_tracker_jpda_sep_mw_e1317a82-d69c-41a6-a73e-03809968aff8" class="intrnllnk">时间，<一个href="//www.tatmou.com/es/help/fusion/ref/#mw_7842d596-1c50-4759-9d6c-12c919b796d3" class="intrnllnk">costMatrix）
要启用此语法，请设置HasCostMatrixInput财产真正的．
confirmedTracks=跟踪器(___，<一个href="//www.tatmou.com/es/help/fusion/ref/#mw_4c24db32-8c06-499d-b3c9-a559956a32cb" class="intrnllnk">detectableTrackIDs）detectableTrackIDs．此参数可用于前面的任何输入语法。
要启用此语法，请设置HasDetectableTrackIDsInput财产真正的．
［<一个href="//www.tatmou.com/es/help/fusion/ref/#sysobj_tracker_jpda_sep_mw_50ddd73c-5a0e-4c3f-aeae-ae169b2a1ae4" class="intrnllnk">还返回暂定曲目列表和所有曲目列表。您可以使用前面语法中的任何输入参数。confirmedTracks，<一个href="//www.tatmou.com/es/help/fusion/ref/#sysobj_tracker_jpda_sep_mw_53235a2d-4540-463a-b589-a5bf13dbc6c7" class="intrnllnk">tentativeTracks，<一个href="//www.tatmou.com/es/help/fusion/ref/#sysobj_tracker_jpda_sep_mw_f8d81000-3499-493d-a597-c9f627ee803e" class="intrnllnk">allTracks=跟踪器(___）
［<一个href="//www.tatmou.com/es/help/fusion/ref/#sysobj_tracker_jpda_sep_mw_50ddd73c-5a0e-4c3f-aeae-ae169b2a1ae4" class="intrnllnk">还返回可用于跟踪分析的分析信息。您可以使用前面语法中的任何输入参数。confirmedTracks，<一个href="//www.tatmou.com/es/help/fusion/ref/#sysobj_tracker_jpda_sep_mw_53235a2d-4540-463a-b589-a5bf13dbc6c7" class="intrnllnk">tentativeTracks，<一个href="//www.tatmou.com/es/help/fusion/ref/#sysobj_tracker_jpda_sep_mw_f8d81000-3499-493d-a597-c9f627ee803e" class="intrnllnk">allTracks，<一个href="//www.tatmou.com/es/help/fusion/ref/#mw_deb21687-bb96-4709-baa4-1ccd04a297ba" class="intrnllnk">analysisInformation=跟踪器(___）
输入参数
输出参数
对象的功能
要使用对象函数，请将System对象指定为第一个输入参数。例如，释放system对象的系统资源obj，使用这种语法:
发行版(obj)
例子
使用trackerJPDA跟踪两个对象
构造一个trackerJPDA对象具有默认的等速扩展卡尔曼滤波器和“历史”轨道逻辑。集AssignmentThreshold到100，允许音轨联合关联。
追踪器=追踪器“TrackLogic”，“历史”，“AssignmentThreshold”, 100,.．.“ConfirmationThreshold”， [4 5]，.．.“DeletionThreshold”， [10 10]);
指定两个物体的初始位置和速度。
Pos_true = [0 0;40 -40;0 0];V_true = 5*[cosd(-30) cosd(30);Sind (-30);0 0];
创建一个戏剧情节，以可视化的轨道和探测。
tp = theaterPlot(“XLimits”150年[1],“YLimits”, 50 [-50]);trackP = trackPlotter(tp，“DisplayName的”，“跟踪”，“MarkerFaceColor”，‘g’，“HistoryDepth”, 0);detectionP = detectionPlotter(tp，“DisplayName的”，“检测”，“MarkerFaceColor”，“r”）;
要获得位置和速度，请创建位置和速度选择器。
positionSelector = [1 0 0 0 0 0 0;0 0 1 0 0 0;0 0 0 0 0 0];% [x, y, 0]velocitySelector = [0 1 0 0 0 0 0;0 0 0 1 0 0;0 0 0 0 0 0];% [vx, vy, 0]
使用检测更新跟踪器，显示关联信息的成本和边际概率，并将检测的轨迹可视化。
Dt = 0.2;为时间= 0:dt:30更新对象的真实位置。pos_true = pos_true + V_true*dt;创建两个带有噪声的对象的检测。detection(1) = objectDetection(time,pos_true(:，1)+1*randn(3,1));detection(2) = objectDetection(time,pos_true(:，2)+1*randn(3,1));跟踪器随着时间的推移进行检测。[confirmed, temporarily,alltracks,info] =跟踪器(检测，时间);提取位置，速度和标签信息。[pos,cov] = getTrackPositions(confirmed,positionSelector);vel = gettrackvelocity (confirmed,velocitySelector);meas = cat(2，检测。测量);measCov = cat(3,detection.MeasurementNoise);%如果有任何轨道更新情节。如果编号>0标签= arrayfun(@(x)num2str([x. trackid])，确认，“UniformOutput”、假);trackP.plotTrack (pos、或者、浸、标签);结束measCov detectionP.plotDetection(量);drawnow;每8次显示一次成本和边际分布概率%秒。如果时间>0 && mod(时间，8)== 0在时间t =时num2str(时间)“秒”,]);disp (“分配的成本是:”) disp (info.CostMatrix);disp (['簇数:'num2str(元素个数(info.Clusters))));如果numel(info.Clusters) == 1 disp(“这两条轨迹在同一个集群中。”) disp (“关联的边际概率:”) disp (info.Clusters {1} .MarginalProbabilities)结束disp ('-----------------------------'）结束结束
在时间t = 8秒时，
外派费用为:
1.1523 1.2277 0.0053
集群数:2个
-----------------------------
在时间t = 16秒时，
外派费用为:
1.3968 4.5123 2.0747 1.9558
集群数:1
这两条轨道在同一个集群中。
关联的边际概率:
0.8344 0.1656 0.1656 0.8344 0.0000 0.0000
-----------------------------
在时刻t = 24秒时，
外派费用为:
1.2962 1.2664 0.0013
集群数:2个
-----------------------------
算法
可行联合事件
在跟踪系统的典型工作流程中，跟踪器需要确定检测是否可以与任何现有的跟踪相关联。如果跟踪器只维护一条轨道，则可以通过评估预测测量值周围的验证门来完成分配，并确定测量值是否在范围内验证门．在测量空间中，验证门是一个以预测测量为中心的空间边界，例如2-D椭圆或3-D椭球。验证门是使用现有轨道的概率信息(例如，状态估计和协方差)来定义的，这样正确或理想的检测就有很高的可能性(例如，97%的概率)落在这个验证门之内。
然而，如果跟踪器维护多个轨道，数据关联过程将变得更加复杂，因为一个检测可能处于多个轨道的验证门内。例如，在下面的图中，轨道T1而且T2都在跟踪器中积极维护，并且每个都有自己的验证门。自从发现D2是否在两者验证门的交集T1而且T2，两条轨道(T1而且T2)相连，形成一个集群．集群是一组相互连接的磁道及其相关的检测。
为了表示聚类中的关联关系，通常使用验证矩阵。验证矩阵的每一行对应一个检测，每列对应一个轨迹。为了说明每次检测都是杂波的可能性，添加了第一列，通常称为“轨道0”或T0．如果检测D我是否在轨道验证门内Dj，则(j，我验证矩阵的+1)项为1。否则，它为零。对于图中所示的集群，验证矩阵Ω为
请注意，Ω的第一列中的所有元素都是1，因为任何检测都可能是杂波或假警报。联合概率数据关联(JPDA)逻辑的一个重要步骤是获取聚类中所有可行的独立联合事件。可行联合事件的两个假设是:
一个检测不能由多个磁道发出。
在一次扫描过程中，传感器不能多次检测到一个轨道。
基于这两个假设，可以建立可行联合事件(fje)。每个FJE映射到一个FJE矩阵Ωp从初始验证矩阵Ω。例如，使用验证矩阵Ω，可以得到8个FJE矩阵:
作为这两个假设的直接结果，Ωp矩阵每行只有一个“1”值。此外，除了第一列映射到杂波之外，每列最多只能有一个“1”。当集群中连接的磁道数量增加时，FJE数量迅速增加。的jpdaEvents函数使用一种高效的深度优先搜索算法来生成所有可行的联合事件矩阵。
参考文献
[1]福特曼，T.， Y.巴-沙洛姆，M.谢弗。使用联合概率数据关联的多目标声纳跟踪。IEEE海洋工程杂志。第8卷，第3期，1983，第173-184页。
Musicki, D.和R. Evans。联合综合概率数据协会:JIPDAIEEE航空航天与电子系统汇刊。卷40，第3期，2004年，第1093-1099页。
扩展功能
另请参阅
功能
对象
您也可以从以下列表中选择一个网站:
