Trong bài báo này chúng tôi trình bày kết quả nghiên cứu đối với bài toán quan sát quỹ đạo đa mục tiêu MTT (Multiple Target Tracking). Cụ thể là phương pháp tiếp cận: dùng mô hình Markov ẩn HMM (Hidden Markov Model) để xác định mục tiêu trong MTT. Để xác định mục tiêu trong tập dữ liệu quan sát trong môi trường có nhiễu (có cả mục tiêu thực và mục tiêu giả), bài báo đã sử dụng ý tưởng thuật toán Viterbi (Viterbi Algorithm) trong HMM để xác định phần ẩn của mô hình, phần mục tiêu trong tập quan sát có nhiễu. | Nghiên cứu khoa học công nghệ THUẬT TOÁN VITERBI CẢI TIẾN VÀ BÀI TOÁN XÁC ĐỊNH SỐ MỤC TIÊU TRONG MÔ HÌNH QUAN SÁT ĐA MỤC TIÊU Nguyễn Thị Hằng Lê Bích Phượng Phạm Ngọc Anh Tóm tắt Trong bài báo này chúng tôi trình bày kết quả nghiên cứu đối với bài toán quan sát quỹ đạo đa mục tiêu MTT Multiple Target Tracking . Cụ thể là phương pháp tiếp cận dùng mô hình Markov ẩn HMM Hidden Markov Model để xác định mục tiêu trong MTT. Để xác định mục tiêu trong tập dữ liệu quan sát trong môi trường có nhiễu có cả mục tiêu thực và mục tiêu giả bài báo đã sử dụng ý tưởng thuật toán Viterbi Viterbi Algorithm trong HMM để xác định phần ẩn của mô hình phần mục tiêu trong tập quan sát có nhiễu. Tuy nhiên trong MTT chỉ có thông tin quan sát trong quá khứ cho đến thời điểm hiện tại bởi vậy biến lùi không tồn tại và do đó thuật toán Tiến Lùi Forward Backward Algorithm không thể áp dụng. Trong bài báo này chúng tôi đưa ra thuật toán Tiến Forward Algorithm và thuật toán Viterbi cải tiến Modified Viterbi Algorithm và trên cơ sở các kết quả đó áp dụng để giải quyết vấn đề xác định mục tiêu trong MTT. Từ khóa Quan sát quỹ đạo đa mục tiêu MTT Mục tiêu Mô hình Markov ẩn HMM Thuật toán Tiến Lùi Thuật toán Tiến Thuật toán Viterbi Thuật toán Viterbi cải tiến. 1. MỞ ĐẦU Trong bài toán MTT xem 1 hai vấn đề quan trọng nhất là dựa trên tập dữ liệu quan sát để xác định số lượng mục tiêu và quỹ đạo của từng mục tiêu đó. Trong 1 chúng tôi đã đưa ra phương pháp liên kết dữ liệu dựa trên hệ ánh xạ được xây dựng đệ quy để giải quyết hai vấn đề đó. Song thuật toán trong 1 là thuật toán tổng quát tính khả thi trong áp dụng thực tế thấp do lượng tính toán quá lớn và phức tạp thậm chí ngay cả tìm lời giải gần đúng -tối ưu . Trong công bố này chúng tôi đưa ra phương pháp tiếp cận mới là phương pháp sử dụng HMM để đưa ra lời giải giải tích tường minh song chỉ tập trung vào một mục đích là xác định số mục tiêu trong MTT không phân biệt loại mục tiêu. Với các công trình về HMM đã được công bố cho đến thời điểm hiện
