[发明专利]一种自适应交互式多模型的机动目标跟踪方法

权利要求书

1.一种自适应交互式多模型的机动目标跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：建立IMM跟踪模型中的各种模型混合初始化输入，包括各模型的混合初始条件和混合初始状态的协方差矩阵；

步骤2：利用每个模型的混合输入，分别计算匀速运动模型和匀加速运动模型初始值；

步骤3：根据Kalman滤波方程计算误差的协方差矩阵和新息计算估计更新；

步骤4：利用基于新息的运动模型似然比函数，建立马尔可夫状态转移概率矩阵；

步骤5：利用当前时刻获得的状态状态转移矩阵对模型条件估计进行融合，计算总体状态估计输出；

所述步骤3具体步骤如下：

对应于模型M_j(k)，以P^0j(k-1/k-1)及Z(k)作为输入进行卡尔曼滤波处理，预测误差协方差矩阵表示为：

卡尔曼滤波增益计算公式：

卡尔曼滤波误差协方差矩阵计算公式：

2.根据权利要求1所述的一种自适应交互式多模型的机动目标跟踪方法，其特征在于，所述匀速运动模型为：

状态矢量表示为：

X＝[x(k) v_x(k) y(k) v_y(k)]^T

式中，x(k)、y(k)分别表示k时刻目标在x、y方向上的位移，v_x(k)、v_y(k)分别表示k时刻目标在x、y方向上的速度；

状态转移矩阵表示为：

式中，T为相邻两个时刻的时间间隔；

系统控制量表示为：

系统过程噪声表示为：

式中，u_x(k)、u_y(k)描述了x、y方向上的过程噪声，为相互独立的、零均值、高斯白噪声，方差分别为和

系统观测矩阵为：

观测噪声为：

其中，v_x(k)、v_y(k)为x、y方向上的观测噪声，为相互独立的、零均值、高斯白噪声，方差为σ²。

3.根据权利要求1所述的一种自适应交互式多模型的机动目标跟踪方法，其特征在于，所述匀加速运动模型为：

状态矢量表示为：

X＝[x(k) v_x(k) a_x(k) y(k) v_y(k) a_y(k)]^T

式中，x(k)、y(k)分别表示k时刻目标在x、y方向上的位移，v_x(k)、v_y(k)分别表示k时刻目标在x、y方向上的速度；

状态转移矩阵表示为：

式中，T为相邻两个时刻的时间间隔；

系统控制量表示为：

系统过程噪声表示为：

式中，u_x(k)、u_y(k)描述了x、y方向上的过程噪声，为相互独立的、零均值、高斯白噪声，方差分别为和

系统观测矩阵为：

观测噪声为：

其中，v_x(k)、v_y(k)描述了x、y方向上的观测噪声，为相互独立的、零均值、高斯白噪声，方差为σ²。

4.根据权利要求1所述的一种自适应交互式多模型的机动目标跟踪方法，其特征在于，所述各种模型M_j(k)的混合初始条件为：

式中，k为目标运动的时刻，为交互后各滤波器在k时刻的输入，μ_ij(k-1|k-1)为混合概率，计算为

式中，为归一化常数。