[发明专利]改进搜索策略的MM-PPHDF机动多目标跟踪方法

权利要求书

1.改进搜索策略的MM-PPHDF机动多目标跟踪方法，其特征包括以下步骤：

步骤1：变量初始化

K是雷达关机时刻；

T是雷达扫描周期；

L₀为代表1个目标的粒子数；

D₀为目标出现的初始分布；

J_k为搜索新目标的粒子数；

S_k表示搜索1个消失目标的粒子数；

L_k为k时刻滤波器采用的粒子总数；

γ_k为平均目标出现概率；

P_D为目标检测概率；

λ_k为平均每帧的杂波个数；

为k时刻估计的目标个数；

是目标初始运动模式概率；

∏_m是目标运动模式概率转移矩阵；

为状态转移矩阵；

G_k为过程噪声分布矩阵；

Q_k为过程噪声协方差；

R_k为量测噪声协方差；

步骤2：初始化粒子集，令k＝0和对任意p∈{1,2,…,L₀}

(1)根据目标初始运动模式概率初始化目标运动模式变量

(2)从初始分布D₀中采样粒子其中表示粒子代表的目标状态，包含了目标的位置和速度信息；

(3)赋予粒子权重

步骤3：令k＝k+1，获得k时刻的雷达量测

将雷达接收到的信号进行A/D变换，得到k时刻的雷达量测集送雷达数据处理计算机，其中表示k时刻雷达得到的第q个量测，包含了目标的距离量测多普勒速度量测以及方位量测等信息，而M_k则表示k时刻雷达得到的量测个数；

步骤4：已存在粒子集预测，若直接转步骤5，否则对任意p∈{1,2,…,L_k-1}

(1)根据上一时刻的目标运动模式变量和目标运动模式概率转移矩阵∏_m预测当前时刻的目标运动模式变量

(2)根据选择目标状态状态转移矩阵，其中

Fk(1)=1T00001000001T00001000001]]>

对应于目标匀速直线运动

Fk(j)=1sin(Ωk(j)T)Ωk(j)0-1-cos(Ωk(j)T)Ωk(j)0cos(Ωk(j)T)0-sin(Ωk(j)T)01-cos(Ωk(j)T)Ωk(j)1sin(Ωk(j)T)Ωk(j)0sin(Ωk(j)T)0cos(Ωk(j)T),j=2,3]]>

对应于目标坐标转动，其中

Ωk(2)=-αm(x·k-1p)2+(y·k-1p)2,Ωk(3)=αm(x·k-1p)2+(y·k-1p)2]]>

分别对应于顺时针坐标转动和逆时针坐标转动，α_m>0是一个典型的机动加速度；

(3)利用粒子的状态进行一步预测

xk,k-1p=Fk-1(mk|k-1p)xk-1p+Gkvk]]>

得到粒子其中

Gk=T2/20T00T2/20T]]>

为过程噪声分布矩阵，v_k为过程噪声，其噪声协方差为Q_k；

(4)赋予粒子权重wk|k-1p=wk-1p;]]>

步骤5：生成搜索新目标的粒子集，对任意p∈{L_k-1+I_k+1,…,L_k-1+I_k+J_k}

(1)根据目标初始运动模式概率初始化目标运动模式变量

(2)根据初始分布D₀采样“新生”粒子

(3)赋予粒子权重wk|k-1p=γk/(Jk+Ik);]]>

步骤6：生成消失目标预测粒子集

(1)若k≤2，令I_k＝0，直接转步骤7，否则定义集合

Xdis,k-2=Δ{xdis,k-2n|n=1,2,...,Ndis,k-1}]]>

其中，表示k-2时刻存在而k-1时刻消失的第n个目标的状态，N_dis,k-1表示消失的目标数；

(2)若令I_k＝0，直接转步骤7，否则令I_k＝N_disk-1S_k，对任意根据估计的目标运动模式和相应的状态转移方程进行一步预测

xpre,k-1n=Fk-1(m^k-2,n)xdis,k-2n]]>

(3)对任意n∈{1,2,…,N_dis,k-1}和任意p∈{L_k-1+(n-1)S_k+1,…,L_k-1+nS_k}，令mk|k-1p=m^k-2,n,]]>利用进行一步预测

xk|k-1p=Fk(mk|k-1p)xpre,k-1n+Gkvk]]>

得到粒子并赋予该粒子权重

步骤7：更新

对任意p∈{1,2,…,L_k-1+I_k+J_k}，利用量测集Z_k对粒子权重进行更新

wk|kp=[1-PD+Σz∈Zkψk,z(xk|k-1p)λk+Ck(z)]wk|k-1p]]>

其中

ψk,z(xk|k-1p)=PDgk(z|xk|k-1p)]]>

Ck(z)=Σp=1Lk-1+Ik+Jkψk,z(xk|k-1p)wk|k-1p]]>

g_k(z|x)为量测似然函数；

步骤8：重采样

(1)计算所有粒子的权重和

N^k|k=Σp=1Lk-1+Ik+Jkwk|kp]]>

(2)对粒子集进行重采样，得到新的粒子集{xkp,mkp,wkp/N^k|k}p=1Lk,]]>其中N^k=Round(N^k|k),Lk=N^kL0,]]>Round(x)表示取与x最接近的整数；

步骤9：目标状态和运动模式估计

(1)若直接转步骤10，否则采用聚类分析的方法将粒子集划分为个类{xk,n′p,mk,n′p}p=1Lk,n,n=1,2,...,N^k,]]>其中{xk,n′p,mk,n′p}∈{xkp,mkp}p=1Lk,]]>L_k,n表示第n个类包含的粒子数，满足Σn=1N^kLk,n=Lk;]]>

(2)估计目标状态

x^k,n=1Lk,nΣp=1Lk,nxk,n′p,n=1,2,...,N^k]]>

(3)估计目标的运动模式

m^k,n=argm max[Num({mk,n′p}p=1Lk,n,m)]]]>

其中函数表示集合中元素m的个数；

步骤10：重复步骤3～步骤8，直至雷达关机。