IPDA filteri u smislu Gausovog mešovitog proizvoda PHD algoritma

 

Zvonko Radosavljević

 

Integrisani filter pridruživanja podataka po verovatnoćama (IPDA) daje procene verovatnoća postojanja cilja, potrebne za održavanje stanja traga. U svakom okretaju antene radara, IPDA rekurzivno izračunava verovatnoću postojanja cilja u svrhu rešavanja neizvesnosti oko postojanja cilja. Na sličan način, metoda slučajnog konačnog skupa (RFS) namenjena je za praćenje jednog ili više ciljeva. Koristeći Bajesova pravila, rekurzivno izračunava distribuciju konačnog skupa više ciljeva. Praktična primena ovog sistema praćenja je veoma teška. Analitički je dokazano da se IPDA algoritam može uporediti  sa rekurzijom slučajnog konačnog filtra (RFS) jer se zasniva na linearnim Gausovih pretpostavkama. Algoritam gustine verovatnoće hipoteza (PHD) je alternativa ovom problemu gde se koristi prvi momenat posteriorne verovanoće cilja koja propagira kroz vremenske odbirke prilikom okretaja antene. U ovom radu, izvedeni su i upoređeni algoritmi IPDA i Gausov mešaviti proizvod PHD filtra u linearnom scenariju praćenja jednog cilja.  Simulacije su pokazale superiornosti praćenja cilja IPDA algoritmom u uslovima gustog klatera.

Ključne reči: otkrivanje cilja, praćenje cilja, radarsko praćenje, Gaus-Markovljev proces, IPDA filtar, PHD filtar, algoritam