[发明专利]一种基于变维滤波算法的机动目标跟踪方法

说明书

该发明公开了一种基于变维滤波算法的机动目标跟踪方法，属于信号处理技术，具体涉及变维滤波算法。本发明与变维滤波算法相比，当k时刻检测到机动，认为非机动模型下k‑s时刻的状态估计是合理的，并利用k‑s时刻的状态估计以及k时刻的量测值计算k‑s时刻的加速度，从而提高了加速度估计的准确性，减小了模型切换时的误差。本发明与变维滤波算法相比，利用k‑s时刻加速度估计对机动模型的状态协方差矩阵中相关项进行调整，减小了加速度方差，从而使滤波器能够快速准确地调整滤波状态，加快了滤波收敛的速度。

技术领域

本发明属于信号处理技术，具体涉及变维滤波算法。

背景技术

机动目标跟踪属于信号处理领域的一项技术，对国防和经济建设具有重要作用，一直以来很多学者致力于研究目标跟踪算法。但由于现代飞行器的机动性不断增强，对目标进行可靠并准确的跟踪已经成为一大难题。

目前机动目标跟踪算法大致可以分为两类，一类是无须机动检测的自适应跟踪算法，另一类是具有机动检测的跟踪算法。所谓机动检测，实质是利用目标的残差对目标状态进行判别和调整。目前常用的机动检测算法包括可调白噪声模型、变维滤波算法、输出估计算法等。其中，变维滤波算法是在1982年由Bar-Shalom和Birmiwal在Variable dimensionfilter for maneuvering target tracking中提出。变维滤波算法采用“开关”型切换，根据检测手段确定目标的机动情况并在非机动模型和机动模型之间进行切换。原本的变维滤波算法的优点在于不依赖目标机动的先验假设，但滤波器在非机动状态和机动状态之间的切换往往导致目标状态估计产生较大误差，从而增大了跟踪误差。

发明内容

本发明的目的在于提出一种基于变维滤波算法的机动目标跟踪方法，提高对机动目标的跟踪性能。

实现本发明的基本思路是：利用衰减记忆平均值来检测机动的发生，一旦机动假设被接受，则利用当前时刻的量测值和机动发生时刻的状态估计初始化机动时刻的状态估计，同时更新该时刻的状态协方差矩阵，以使机动模型下的滤波快速收敛。

本发明技术方案为一种基于变维滤波算法的机动目标跟踪方法,该方法包括：

步骤1：建立目标运动模型

1a)分别建立非机动模型和机动模型的运动状态方程：

Xk＝FXk-1+Wk-1