此示例演示如何生成海洋场景，模拟来自海洋监视雷达的雷达检测，并配置多目标概率假设密度（PHD）跟踪器以使用雷达检测估计模拟船舶的位置和大小。

一、海洋监视方案

模拟安装在塔楼顶部的海洋监视雷达，俯瞰港口中的船只。在场景中，对塔的位置和船舶运动的模拟由管理。

二、海洋监视雷达

向塔中添加海洋监视雷达。该雷达安装在海拔20米处（ASL）。雷达盯着港口，测量30度的方位角扇区。列出了海洋监视雷达的常见规格：

灵敏度： 0 分贝姆 @ 5 公里
视野：方位角30度，高程10度
方位角分辨率：2度
范围分辨率： 5 m

使用上述规格对海洋雷达进行建模。将塔作为固定平台添加到场景中，雷达安装在其顶部。在雷达监视部门的港口增加三艘船。两艘较小的船以20节和30节的速度转弯，大船以10节的恒定航向行驶。

三、多目标长焦跟踪器

创建一个，以根据港口三艘船生成的雷达探测形成轨迹。PHD跟踪器允许将多个检测与单个物体相关联，从而能够估计船舶的大小。这在海洋监视等情况下非常重要，其中传感器检测到的物体的大小大于传感器的分辨率，从而导致沿船表面生成多个检测。

跟踪器使用支持函数初始化恒定匝数速率伽玛高斯逆维萨特（GGIW） PHD 滤波器。在每个时间步长中将出生成分添加到PHD强度中。这些分娩分量均匀地添加到传感器的视野内。它们的尺寸和预期的探测次数是使用有关港口预期船舶类型的先验信息指定的。跟踪器使用GGEW-PHD分量的伽马分布来估计应该从物体生成多少个检测。跟踪器还使用传感器的极限计算密度中每个组分的可检测性。用于对传感器的配置进行建模。

四、模拟和跟踪船舶

以下循环将船只的位置推进到方案结束。对于场景中前进的每一步，跟踪器都会更新雷达视野中船只的检测结果。

下图显示了雷达检测（显示为红点）和估计的轨迹位置（显示为带有轨迹 ID 注释的黄色方块）和估计的跟踪对象范围（显示为黄色椭圆）。雷达塔位于原点（0，0），图中未显示。雷达的视野由两条红线表示，两条红线穿过图的顶部和底部。所有船只都位于雷达的视野范围内，并且由于船只的尺寸远大于雷达的范围和方位角分辨率，因此可以沿着雷达可见的船只表面进行多次检测。

由于飞船被建模为扩展对象而不是点目标，因此船舶的检测可能会被船舶和雷达之间另一艘船的存在所遮挡。如下图所示。在这种情况下，雷达不会检测到图顶部的较小船只。雷达的视线被图底部的另一艘小船和中央的大船遮挡。跟踪器保持对被遮挡的船舶的估计值，并在以下步骤中将检测结果关联到轨道，而不会掉落轨道。

下图显示了场景中最靠近雷达的较小船只的PHD估计值。可以验证PHD对船舶位置的估计位于船舶中心附近，并且估计尺寸合理地接近船舶的实际尺寸，由轨道椭圆与船舶的重叠表示。

下图还显示，PHD跟踪器估计了场景中另一艘小型船只的位置，大小和航向。这是之前被其他两艘船遮挡的船。尽管存在遮挡，但估计的位置，大小和方向与船密切相关。

3 艘船的轨迹状态使用 3D 位置协方差矩阵报告每艘船的估计尺寸。取协方差矩阵的特征分解来计算每艘船的估计长度、宽度和高度。

回想一下，船舶的真实尺寸由以下公式给出：

大型船舶

长度： 400 m
宽度： 60 m
高度： 15 m

小型船舶

长度： 80 m
宽度： 15 m
高度： 5 m

跟踪器能够通过将每艘船的形状估计为椭圆来区分大型和小型船舶的大小。在模拟中，使用长方体对每艘船的真实形状进行建模。跟踪器做出的形状假设与建模船舶的真实形状之间的这种不匹配导致高估了船舶的长度和宽度。雷达是2D传感器，只测量范围和方位角，因此每艘船的高度是不可观测的。这会导致跟踪器报告的高度估计不准确。

四、总结

此示例演示如何生成海洋场景，模拟来自海洋监视雷达的雷达检测，以及配置多目标PHD跟踪器以使用雷达检测来跟踪模拟船舶。在此示例中，学习了如何对方案中的扩展对象进行建模，从而从这些对象生成多个检测项。还学习了如何使用多目标PHD跟踪器来处理多个检测提供的信息，以不仅估计位置，而且估计跟踪对象的大小。

五、程序

使用Matlab R2021a版本，点击打开。

打开下面的“MarineSurveillanceExample.m”文件，点击运行，就可以看到上述效果。

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