[发明专利]一种雷达目标跟踪滤波的信任度获取方法

说明书

本发明提供一种雷达目标跟踪滤波的信任度获取方法，适用于目标跟踪系统，所述方法包括：获取目标的运动特征，根据所述目标运动特征构建与其对应的跟踪滤波器模型；基于跟踪滤波器模型，构建用于反映该模型目标跟踪结果信任度的信任因子，并解算所述信任因子为信任因子估计；执行目标的跟踪滤波过程；于执行过程中，根据所述信任因子估计获取所述跟踪滤波过程的目标跟踪滤波结果的信任因子值，进而可以获取目标跟踪结果的信任度高低；本方法能明显提高运动目标的估计精度和收敛性。

技术领域

本发明属于目标跟踪技术领域，涉及一种雷达目标跟踪滤波的信任度获取方法。

背景技术

雷达的目标跟踪是雷达技术应用的重要方向之一，通过发射无线电波信号并接收反射回的无线电波信号，计算获得目标至电磁波发射点的距离、距离变化率(径向速度)、方位和高度等运动状态信息，进而获得目标的准确位置。

在雷达的目标跟踪处理过程中，需要对获取的运动状态信息进行滤波，其中强跟踪滤波是雷达目标跟踪中常用的滤波方法，可以达到高精准的目标跟踪效果，其基本思想是通过利用自适应次优渐消因子对预测误差协方差阵进行实时修正，即为对目标的运动状态直接进行修正估计，并未考虑对模型参数的更新估计。然而，对于噪声协方差不准确目标跟踪系统中的Kalman滤波计算，其均方误差和实际均方误差之间存在不一致。如果在Kalman滤波器中使用不准确的噪声协方差，则无法获得真正的均方误差，则估计结果也不是最优的，进而降低跟踪结果的准确性和可靠性。

因此，对于噪声协方差不准确的目标跟踪系统，如何准确获取滤波结果的信任度，已成为本领域所需要解决的技术问题。

发明内容

鉴于以上现有技术中存在的缺点，本发明的目的在于提供一种雷达目标跟踪滤波的信任度获取方法，用于解决对于噪声协方差不准确的目标跟踪系统，无法准确获取滤波结果的信任度而无法获知雷达目标跟踪结果的信任度等问题。

为实现上述目的及其他相关目的，本发明提供一种雷达目标跟踪滤波的信任度获取方法，适用于目标跟踪系统，所述方法包括：

获取目标的运动特征，根据所述目标运动特征构建与其对应的跟踪滤波器模型；基于跟踪滤波器模型，构建适配的且用于反映该模型目标跟踪结果信任度的信任因子，并解算所述信任因子为信任因子估计；执行目标的跟踪滤波过程；于执行过程中，根据所述信任因子估计获取所述跟踪滤波过程的目标跟踪滤波结果的信任因子值。

于本发明的一实施例中，所述根据所述目标运动特征构建Kalman滤波器模型，为：

其中为先验状态估计，为最优估计，K_k为滤波增益矩阵，为设定观测噪声协方差，表示实际应用中假设的过程噪声协方差P_k|k-1为预测误差协方差，P_k|k为估计误差协方差；则所述基于跟踪滤波器模型构建适配的信任因子，包括：设置信任因子为：

其中，t(k)为信任因子，用于反映该模型目标跟踪结果信任度；为真实估计误差协方差。

于本发明的一实施例中，于所述目标跟踪系统中包含过程噪声偏差，则所述解算所信任因子为信任因子估计，包括：根据所述过程噪声偏差和所述跟踪滤波器模型，解算所述信任因子为第一信任因子估计

于本发明的一实施例中，所述根据所述信任因子估计获取所述跟踪滤波过程的目标跟踪滤波结果的信任因子值，包括：根据所述第一信任因子估计，获取所述跟踪滤波过程的目标跟踪滤波结果的第一信任因子值。