Trường hợp lý tưởng, trong điều kiện các sensor bắt tốt, các kết quảđo được ổn định, có sai số thấp, thì một điểm dấu sẽ nằm trong cửa sổ của một quỹ đạo. Tuy
45
nhiên, thực tế không phải lúc nào cũng lý tưởng như vậy, các trường hợp sau có thể xảy ra:
1. Một điểm dấu nằm trong cửa sổ của nhiều quỹđạo, 2. Nhiều điểm dấu nằm trong cửa sổ của một quỹđạo. 3. Không có điểm dấu nào nằm trong cửa sổ của quỹđạo.
4. Một điểm dấu không nằm trong cửa sổ của bất cứ quỹđạo nào.
Với các trường hợp 1 và 2, ta phải quyết định được cặp song ánh 1-1 giữa một điểm dấu và một quỹ đạo. Trường hợp 3, các quỹ đạo nếu không nhận được điểm dấu sau một số chu kỳ quét, sẽ được xem xét để xóa khỏi hệ thống. Trường hợp 4, điểm dấu sẽđược cân nhắc để khởi tạo các quỹđạo mới. Minh họa trên hình 2-16:
Hình 2-16: Cửa sổ tìm kiếm và tương quan điểm dấu – quỹđạo.
Trên hình chúng ta có y1(k-1) và y2(k-1) là các quỹđạo ước lượng tại thời điểm k-1. Các quỹđạo này được dựđoán đến thời điểm tiếp theo y1(k) và y2(k). Tại thời điểm k, ta thu được 4 điểm dấu z1(k), z2(k), z3(k), z4(k). 8 khoảng cách thống kê Mahalanobis lần lượt được tính toán cho 4 điểm dấu và 2 quỹ đạo. Hình elip xám biểu diễn cửa sổ elip tìm kiếm. Trên hình, z1(k) và z3(k) là các ứng viên cập nhật điểm dấu cho y1(k). z2(k) chỉ nằm trong cửa sổ của y2(k), được sử dụng để cập nhật ngay cho y2(k). z4(k) là ứng viên khởi tạo quỹđạo mới.
46
Trường hợp có nhiều điểm dấu cùng nằm trong cửa sổ tìm kiếm của một quỹ đạo, có nhiều cách tiếp cận giải quyết như phương pháp NN(Nearest Neighbor), hoặc JPDA(Joint Probability Data Association).
Phương pháp NN dựa trên ma trận các khoảng cách tương quan giữa các quỹ đạo, với điểm dấu, sẽ ghép cặp 1-1 các quỹđạo - điểm dấu sao cho tổng các khoảng cách này là nhỏ nhất. Phương pháp JPDA sẽ sử dụng tất cả các điểm dấu, trong cửa sổ tìm kiếm của quỹđạo, để cập nhật cho quỹđạo đó.
2.3.4 Thuật toán tương quan GNN. 2.3.4.1 Lưu đồ thực hiện.