王碧垚,王永齊,顧 鵬
(中國(guó)電子科技集團(tuán)公司第二十九研究所,成都 610036)
多目標(biāo)跟蹤是雷達(dá)、電子偵察、導(dǎo)航、空中交通管制等設(shè)備/系統(tǒng)數(shù)據(jù)處理中的重點(diǎn)內(nèi)容之一,其跟蹤性能的好壞對(duì)系統(tǒng)整體性能有著非常重要的影響。近年來,隨機(jī)有限集(RFS)統(tǒng)計(jì)學(xué)理論作為一種友好的貝葉斯理論工具被廣泛關(guān)注,基于RFS 的多目標(biāo)跟蹤方法成為研究熱點(diǎn)[1],該方法不同于傳統(tǒng)的基于數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的多目標(biāo)跟蹤方法,對(duì)其進(jìn)行性能評(píng)估時(shí)不適合采用均方根誤差指標(biāo)。
針對(duì)RFS 多目標(biāo)跟蹤評(píng)估問題,文獻(xiàn)[2]率先給出了多目標(biāo)系統(tǒng)下脫靶距離的定義與性質(zhì),提出使用Hausdorff 距離和最優(yōu)質(zhì)量轉(zhuǎn)換(Optimal Mass Transfer,OMAT)距離對(duì)跟蹤性能進(jìn)行綜合評(píng)估,并對(duì)比了兩者在勢(shì)不一致時(shí)的敏感程度。Schuhmacher等人[3]分析了文獻(xiàn)[2]中兩種距離的缺陷后提出了OSPA 距離,引入一個(gè)可調(diào)參數(shù)來控制位置誤差和勢(shì)誤差的懲罰程度,提高了評(píng)估的靈活性。文獻(xiàn)[4-5]注意到跟蹤器輸出的航跡通常為帶標(biāo)簽的時(shí)間序列,于是引入航跡標(biāo)簽誤差后,采用標(biāo)簽OSPA(Labeled OSPA,L-OSPA)距離進(jìn)行評(píng)估。文獻(xiàn)[6]強(qiáng)調(diào)了協(xié)方差信息在濾波中的重要性,提出在計(jì)算OSPA 距離時(shí)使用Hellinger 距離替代歐氏距離。文獻(xiàn)[7]利用多目標(biāo)狀態(tài)估計(jì)器提供的航跡質(zhì)量信息在OSPA 距離上改進(jìn)得到了Q-OSPA 距離,并指出當(dāng)分配每個(gè)估計(jì)器相同質(zhì)量時(shí)Q-OSPA 就退化為OSPA 距離。文獻(xiàn)[8]考慮了航跡錯(cuò)誤、丟失、漏檢等現(xiàn)象后,在OSPA 距離基礎(chǔ)上提出了一種更完備的評(píng)估方法。Beard 等人基于OSPA 距離直接在航跡空間中引入時(shí)間權(quán)重,構(gòu)造出OSPA(2)距離,證實(shí)了OSPA(2)完全滿足公理化特性并能綜合反映航跡斷裂和航跡切換問題[9],最后說明了OSPA(2)的優(yōu)勢(shì)和其局限性[10]。國(guó)內(nèi)學(xué)者也對(duì)該問題進(jìn)行了研究,文獻(xiàn)[11]在充分考慮虛假估計(jì)和漏檢目標(biāo)問題后,對(duì)OSPA 距離進(jìn)行了修正并驗(yàn)證了修正后指標(biāo)的合理性。文獻(xiàn)[12-13]通過實(shí)例詳細(xì)分析了圓丟失率、Wasserstein 距離、Hausdorff 距離、OMAT 距離、OSPA距離以及L-OSPA 距離等指標(biāo)的特點(diǎn)和適用場(chǎng)合。
上述文獻(xiàn)提出的OSPA 距離及其各種改進(jìn)/修正形式均沒有考慮目標(biāo)間可能存在的幾何形狀信息,而在部分多目標(biāo)跟蹤場(chǎng)景中,如編隊(duì)飛行目標(biāo)、協(xié)同作戰(zhàn)目標(biāo)等,這時(shí)目標(biāo)點(diǎn)組成的形狀信息對(duì)作戰(zhàn)意圖理解、威脅估計(jì)有著重要的意義,因而在性能評(píng)估時(shí),理應(yīng)考慮對(duì)該形狀差異的度量。為解決這一問題,提出了一種考慮形狀差異的改進(jìn)OSPA 距離,并基于傅里葉描述子給出了形狀差異度量的計(jì)算公式,仿真表明所提改進(jìn)方法提高了評(píng)估的完備性。
1)當(dāng)多目標(biāo)存在某種協(xié)同運(yùn)動(dòng)關(guān)系時(shí),其組成的形狀圖也是非常重要的信息,而濾波器B 在跟蹤時(shí)具有較高的形狀保持能力,根據(jù)它的跟蹤結(jié)果得到的態(tài)勢(shì)圖,更利于指揮員對(duì)作戰(zhàn)要素的行為意圖作出更加準(zhǔn)確的理解和判斷;
2)濾波器B 的跟蹤結(jié)果組成的幾何形狀相比真實(shí)形狀,幾乎可以認(rèn)為出現(xiàn)了整體偏移,那么濾波器B 就存在潛在的可矯正性,即借助其他傳感器或者信息引入某種誤差配準(zhǔn)算法對(duì)跟蹤結(jié)果進(jìn)行矯正,從而可以減小每個(gè)目標(biāo)的位置誤差。
因此,是否可以考慮引入某種形狀誤差的度量構(gòu)造新的OSPA 距離,使其在傳統(tǒng)OSPA 距離的基礎(chǔ)上,還能反映估計(jì)出的目標(biāo)幾何形狀與真實(shí)目標(biāo)幾何形狀之間的接近程度,對(duì)濾波器進(jìn)行全面評(píng)估或比較,為評(píng)估人員提供更加有效的結(jié)論。
圖1 目標(biāo)真實(shí)狀態(tài)和濾波器估計(jì)狀態(tài)
截止參數(shù)c 可以理解為用來決定勢(shì)誤差(目標(biāo)數(shù)估計(jì)誤差)部分相對(duì)于位置誤差部分的權(quán)重。c 越小,表示越關(guān)注位置誤差,c 越大,表示越關(guān)注勢(shì)誤差。文獻(xiàn)[3]論證了OSPA 距離作為度量指標(biāo)滿足3個(gè)度量公理,并且關(guān)于計(jì)算OSPA 距離的程序?qū)崿F(xiàn)給出了兩種具體方法,不再贅述。
為了解決第1 節(jié)描述的問題,構(gòu)造出式(2)的一種改進(jìn)形式:
顯然新構(gòu)造的F-OSPA 距離也存在局限性,并不適用于n≤2 的情況。
在模式識(shí)別、圖像處理領(lǐng)域,傅里葉變換作為頻域分析的重要手段,通常用來進(jìn)行形狀表示、形狀分析和特征識(shí)別、形狀分類以及形狀檢索[14-15],而傅里葉描述子(Fourier Descriptors,F(xiàn)D)作為形狀邊界曲線的傅里葉變換系數(shù),可以描述多邊形的形狀邊界,通過計(jì)算兩個(gè)形狀FD 的相似距離就可以表示其差異程度[16]。
將多目標(biāo)位置組成的多邊形邊界表示為順序連接的點(diǎn),每個(gè)點(diǎn)K 用復(fù)數(shù)表示為弧長(zhǎng)s 的函數(shù)[15]:
假定邊界有M 個(gè)點(diǎn),則邊界可視為M-1 個(gè)線段的連續(xù)累加。令sk為點(diǎn)K 沿邊界到參考點(diǎn)之間的弧長(zhǎng),則
其中,An和Bn分別表示為
表1 F-OSPA 和OSPA 距離計(jì)算結(jié)果
由表1 中的計(jì)算結(jié)果可知,兩個(gè)濾波器的OSPA 距離非常接近,幾乎沒有可分辨性,得出的結(jié)論自然是兩個(gè)濾波器估計(jì)效果相當(dāng),但考慮形狀差異后通過對(duì)比F-OSPA 距離可知,濾波器B 的性能明顯優(yōu)于濾波器A,這個(gè)評(píng)估結(jié)論更符合直觀理解。F-OSPA 距離可以反映出濾波器在目標(biāo)間形狀估計(jì)方面的優(yōu)勢(shì)。
上式中新生目標(biāo)的狀態(tài)均值x1=[-600,10,500,0]T,x2=[-400,10,1 500,0]T,新生協(xié)方差陣Pγ=diag([400,400,400,400]T),采用GM-PHD 濾波算法完成跟蹤過程。具體的目標(biāo)運(yùn)動(dòng)信息如表2 所示,目標(biāo)運(yùn)動(dòng)真實(shí)軌跡見圖2,顯然即使此處是針對(duì)點(diǎn)目標(biāo)的跟蹤估計(jì)問題,但這些點(diǎn)目標(biāo)形成的形狀信息依然對(duì)態(tài)勢(shì)理解有著重要意義。
表2 目標(biāo)運(yùn)動(dòng)想定信息
圖2 目標(biāo)運(yùn)動(dòng)軌跡
圖3 各分誤差結(jié)果
圖4 F-OSPA 和OSPA 距離對(duì)比分析
結(jié)果分析:圖3 給出了目標(biāo)真實(shí)數(shù)目和估計(jì)數(shù)目比較結(jié)果以及F-OSPA 的3 部分誤差,對(duì)于該仿真場(chǎng)景參數(shù)取為10 時(shí),形狀誤差部分與其他兩部分誤差數(shù)量級(jí)相當(dāng)。圖4 比較了F-OSPA 距離和OSPA 距離,觀察虛線框選出的部分可知,F(xiàn)-OSPA距離的變化趨勢(shì)與OSPA 距離的變化趨勢(shì)有時(shí)并不一致,因?yàn)镕-OSPA 的變化趨勢(shì)由3 類誤差共同決定,而OSPA 距離的變化趨勢(shì)只由兩類誤差決定,可見F-OSPA 距離可以提供更加完備的評(píng)估結(jié)論。需要說明,此處基于某單次仿真的結(jié)論分析,僅是為了方便闡述采用F-OSPA 距離進(jìn)行評(píng)估的具體實(shí)施流程,并不是研究GM-PHD 濾波算法本身的優(yōu)劣,而如果是研究算法性能,應(yīng)該計(jì)算多次蒙特卡洛仿真下的平均F-OSPA 距離才有意義。
本文針對(duì)隨機(jī)有限集框架下多目標(biāo)跟蹤算法的性能評(píng)估問題,如協(xié)同作戰(zhàn)目標(biāo)等,提出了一種考慮形狀差異的綜合度量指標(biāo),即F-OSPA 距離。首先結(jié)合跟蹤場(chǎng)景描述了采用OSPA 距離進(jìn)行評(píng)估時(shí)可能不完備的情況,然后利用傅里葉描述子對(duì)形狀的表達(dá)特性,提出了包含形狀差異度量的F-OSPA 距離,并基于傅里葉描述子歐氏距離給出了形狀差異度量的計(jì)算公式。仿真結(jié)果表明,F(xiàn)-OSPA 距離引入形狀誤差度量,彌補(bǔ)了僅包含位置誤差和勢(shì)誤差的OSPA 距離的不足,針對(duì)部分跟蹤評(píng)估需求可以提供更加完備的評(píng)估效果。