12、目标跟踪与入侵检测技术研究

目标跟踪与入侵检测技术研究

目标跟踪算法

在目标跟踪领域，存在着众多用于单独和群组目标跟踪的算法，这些算法能在不同场景下实现可靠的目标跟踪。下面将介绍几种流行的目标跟踪算法，主要从无标签输入数据（数据关联问题）的角度进行阐述。

1. 卡尔曼滤波器（Kalman Filter）
   卡尔曼滤波器是几乎所有跟踪算法的基础。对于具有高斯噪声的线性马尔可夫动态系统，卡尔曼滤波器是最优估计器。当不满足上述条件时，就需要使用该滤波器的改进版本。

2. 扩展卡尔曼滤波器（Extended Kalman Filter - EKF）
   EKF 是卡尔曼滤波器的一种变体，可用于估计非线性系统。它通过泰勒级数近似非线性系统，使用雅可比矩阵而非转移矩阵进行线性近似，若需要更精确的近似，还可使用更高阶的导数。不过，如今 EKF 虽被认为是非线性系统估计的不错选择，但并非最优。在系统具有强非线性的情况下，其结果可能不准确。

3. 概率数据关联（Probabilistic Data Association - PDA）和联合概率数据关联（Joint PDA - JPDA）
   PDA 和 JPDA 旨在解决在门限内发现多个测量值时的数据关联问题。PDA 用于解决存在大量虚警的轨迹问题，而 JPDA 则在目标交叉或彼此靠近时找到最合理的解决方案。

4. 交互多模型（Interacting Multiple Models - IMM）