[发明专利]基于串行GLMB大批次集群目标跟踪方法、系统、设备及介质

权利要求书

1.基于串行GLMB的大批次集群目标跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：获得被跟踪集群目标量测；

S2：计算此量测两两之间的距离得到位置矩阵，并通过设定好的量测距离阈值得到集群目标的邻接矩阵，所述邻接矩阵表示多个子群；

S3：计算位置矩阵特征值的个数，得到子群的数量；

S4：根据真实位移变量和群目标运动方程得到子群目标之间的协作噪声，将协作噪声应用到GLMB滤波器中，得到子群目标的状态和数量的估计；

S5：判断不同的邻接矩阵是否表示同一个子群目标之间的协作关系；

得到大批次多结构集群目标的数量、状态、结构和轨迹估计。

2.根据权利要求1所述基于串行GLMB的大批次集群目标跟踪方法，其特征在于，所述位置矩阵为：

其中，d_k(i，j)为向量的2范数：

d_k(i，j)＝||z_k，i-z_k，j||₂，i≠j

所述邻接矩阵A_k(i，j)为：

式中，d_λ为d_k(i，j)的阈值，若目标i和目标j量测之间的距离小于阈值d_λ，则目标i和目标j属于同一个子群；所述Z_k为在k时刻随机有限集的观测集。

3.根据权利要求1所述基于串行GLMB的大批次集群目标跟踪方法，其特征在于，所述S3中的真实位移变量为即k时刻目标i和其父节点之间的真实位移；

所述S3根据群目标运动方程进行计算过程为：

其中，x_k，i表示目标i在k时刻的状态信息，包括目标i的位置和速度；b_k(l，i)为目标i和其父节点j之间的偏移向量，w_k(l，i)是权重系数，表示目标对相应的父节点的依赖程度；F_k，l为状态转移矩阵。

4.根据权利要求3所述基于串行GLMB的大批次集群目标跟踪方法，其特征在于，所述目标i和其父亲节点j之间的真实关系为：

结合权利要求3中所述的公式得到：

x_k+1，i＝∑_l∈P(i)ω_k(l，i)F_k，lx_k，i+∑_l∈P(i)ω_k(l，i)[b_k(l，i)-F_k，l(x_k，i-x_k，l)]+B_k，iω_k，i

其中，x_k，i为目标i在k时刻的状态信息，包括目标i的位置和速度；b_k(l，i)为目标i和其父节点j之间的偏移向量，w_k(l，i)是权重系数，为目标对相应的父节点的依赖程度；F_k，l为状态转移矩阵；B_k，i为状态噪声系数矩阵；ω服从正态分布，为系统噪声。

5.根据权利要求4所述基于串行GLMB的大批次集群目标跟踪方法，其特征在于，若在同一子群中的目标状态转移矩阵相同，则F_k，l＝F_k，得到：

x_k+1，i＝F_kx_k，i+Δb_k，i+B_k，iω_k，i

其中，Δb_k(i)为子群目标之间的协作位移，即子群目标之间的依赖关系。

6.根据权利要求5所述基于串行GLMB的大批次集群目标跟踪方法，其特征在于，所述S4中的协作噪声为其计算公式为：