[发明专利]自适应GM-PHD的机动目标跟踪方法

权利要求书

1.一种自适应高斯混合概率假设密度滤波GM-PHD的机动目标跟踪方法，其特征在于，利用修正因子调整当前时刻的滤波增益，生成机动变化率和量测门限，利用机动变化率自适应地调整机动频率和量测门限值，该方法的步骤包括如下：

(1)读取机动目标的状态值：

(1a)读取当前时刻仍然存活的所有机动目标在上一时刻的状态参数和量测值；

(1b)读取当前时刻新生机动目标的状态参数和量测值；

(2)预测当前时刻每个机动目标的状态参数：

(2a)按照下式，预测每个存活机动目标在当前时刻的状态值：

m_i＝F_im′_C+U_ia_i

其中，m_i表示当前时刻第i个存活的机动目标的状态预测值，F_i表示由雷达扫描周期和机动目标的机动频率获得的当前时刻第i个存活的机动目标状态转移矩阵，m′_C表示当前时刻的上一时刻第C个存活的机动目标的状态值，U_i表示由雷达扫描周期和机动目标的机动频率获得的当前时刻第i个存活的机动目标传输控制矩阵，a_i表示当前时刻第i个存活的机动目标加速度，其中，i＝1,2,...,J,C＝1,2,...,M，J表示当前时刻存活的机动目标总数，M表示上一时刻存活的机动目标总数，且i和C的取值对应相等，J和M的取值相等；

(2b)将每个存活目标当前时刻的上一时刻的存活概率乘以0.99，得到当前时刻该机动目标的存活概率预测值；

(2c)将当前时刻每个新生机动目标状态参数中的状态值、存活概率，分别作为该新生机动目标的状态预测值和存活概率预测值；

(2d)将所有当前时刻的存活目标和所有新生目标的存活概率预测值之和，作为当前时刻机动目标的预测目标总数；

(2e)按照下式，计算当前时刻每个机动目标的过程噪声矩阵；

其中，Q_i表示当前时刻第i个存活的机动目标的过程噪声矩阵，*表示相乘操作，α_i表示当前时刻第i个存活的机动目标的机动频率，表示当前时刻第i个存活的机动目标的机动频率的倒数的方差，q表示当前时刻测量环境导致的随机扰动误差；

(2f)使用修正因子的计算方法，计算当前时刻修正的每个存活的机动目标预测误差修正因子；

(2g)利用修正的状态误差协方差矩阵公式，计算当前时刻每个存活的机动目标修正的预测误差协方差矩阵；

(2h)利用状态误差协方差矩阵公式，设定公式中的修正因子的值为1，计算当前时刻每个存活的机动目标实际的预测误差协方差矩阵；

(3)更新机动目标的状态参数：

(3a)利用修正的量测距离误差公式，计算当前时刻每个机动目标的量测距离误差值；

(3b)用实际的状态误差协方差替换修正的状态误差协方差矩阵，计算当前时刻每个机动目标的实际的量测距离误差；

(3c)按照下式，计算修正的当前时刻每个机动目标量测裁剪门限：

其中，D_n′表示修正的当前时刻第n个机动目标的量测裁剪门限，g_n表示当前时刻第n个机动目标的实际的量测距离误差，g_n′表示当前时刻第n个机动目标的量测距离误差值，D_n表示当前时刻第n个机动目标的量测裁剪门限，其中，n＝1,2,...,N，N＝J+W，N表示当前时刻的机动目标总数，W表示新生目标总数；

(3d)按照下式，计算修正的当前时刻每个机动目标机动频率：

其中，α_n′表示修正的当前时刻第n个机动目标的机动频率，α_n表示当前时刻第n个机动目标的机动频率；

(3e)剔除量测距离误差值大于修正的量测裁剪门限的目标；

(3f)利用增益矩阵公式，计算裁剪后当前时刻每个机动目标的增益矩阵：

(3g)利用更新状态值公式，计算裁剪后当前时刻每个机动目标的更新状态值：

(3h)利用更新存在概率公式，计算当前时刻所有的机动目标的更新存活概率；

(3i)利用更新误差协方差矩阵公式，计算当前时刻所有的机动目标的更新误差协方差矩阵；

(4)对机动目标进行裁剪与合并：

(4a)剔除当前时刻所有机动目标中更新权值小于0.001的机动目标；

(4b)合并当前时刻所有机动目标中，欧氏距离小于合并门限的目标；

(5)提取当前时刻裁剪与合并之后机动目标的状态参数：

(5a)提取当前时刻裁剪与合并之后所有机动目标存活概率大于0.5的目标数目，作为当前时刻的真实目标数；

(5b)提取当前时刻裁剪与合并之后所有机动目标存活概率大于0.5的目标更新状态值，作为当前时刻真实存在的目标状态值；

(5c)提取当前时刻裁剪与合并之后所有机动目标存活概率大于0.5的目标更新存活概率，作为当前时刻真实存在的更新存活概率；

(5d)提取当前时刻裁剪与合并之后所有机动目标存活概率大于0.5的目标更新协方差矩阵，作为当前时刻真实存在的目标协方差矩阵值。