[发明专利]一种基于等效增广量测一步更新的多源乱序航迹融合方法

说明书

本发明公开了一种基于等效增广量测一步更新的多源乱序航迹融合方法。该方法基于等效量测和状态扩维的思想，通过对局部航迹预测和局部航迹估计进行解相关操作获取等效增广量测，并对等效增广量测中的位置信息进行提取，将只包含位置信息的等效增广量测与当前时刻更新的中心航迹在增广空间进行高效融合，解决了任意传输速率下多源乱序航迹的高效融合问题。本方法不仅可以获得关于目标在当前时刻的后验估计，还能得到目标在过去时刻的平滑估计。与丢弃法相比，本方法的后验估计时间平均位置均方根误差降低了24.39％，本方法的平滑估计时间平均位置均方根误差降低了57.75％，有效提高了中心航迹的跟踪精度。

技术领域

本发明属于多传感器信息融合领域，涉及任意传输速率下多源乱序航迹的一步更新融合方法，具体涉及一种基于等效增广量测一步更新的多源乱序航迹融合方法(OU-EAM：One-step Updating based on Equivalent Augmented Measurement)。

背景技术

在分布式多传感器信息融合系统下，各个传感器进行局部跟踪，将跟踪得到的局部估计传输到融合中心进行后续融合。然而，在实际应用中，各传感器未必能够保持相同的传输速率向融合中心发送信息，当通信资源充足时，传感器以满速率传输，其通信周期等于传感器的扫描周期；当通信资源受限时，传感器以降速率传输，多个时刻的信息被打包后再一次性传输到融合中心，如何对多个时刻的信息进行一次性高效融合变得极具挑战。同时，由于各个传感器到融合中心的通信距离不同，会导致不同程度的通信时延，延迟时间会随着传输距离的增加而增加。通信时延导致到达融合中心的数据出现时序混乱的情况，而由于融合中心是实时处理数据的，不能直接对乱序信息进行融合处理。

针对融合中心接收到乱序航迹的问题，常用的处理方法是丢弃法，即融合中心接收到乱序航迹之后，直接丢弃，其主要思想为：在当前融合周期内，将局部航迹的时间戳与中心航迹时间戳进行对比，判断该局部航迹是否是乱序航迹，如果是乱序航迹，则直接丢弃不用；如果不是乱序航迹，则使用顺序航迹融合方法进行顺序更新。综上，对任意传输速率下的多源乱序航迹进行高效融合以提升目标跟踪性能显得十分迫切与必要。

发明内容

针对现有技术的不足，本发明提出了一种基于等效增广量测一步更新的多源乱序航迹融合方法，该方法基于等效量测和状态扩维的思想，通过对局部航迹预测和局部航迹估计进行解相关操作获取等效增广量测，并对等效增广量测中的位置信息进行提取，将只包含位置信息的等效增广量测与当前时刻更新的中心航迹在增广空间进行高效融合，解决了任意传输速率下多源乱序航迹的高效融合问题，在减小计算复杂度的同时，提高了航迹跟踪精度。

对于分布式多传感器系统中的两个传感器，设传感器2与融合中心的通信不存在时延。在当前的k+1时刻，融合中心接收到传感器1在h时刻更新的局部增广航迹后验概率密度函数和局部增广航迹先验概率密度函数中心航迹最新更新时间节点为k时刻。其中，hk，因此融合中心接收到的局部增广航迹估计为乱序增广航迹。

局部增广航迹估计为其中增广航迹估计均值p(·)表示概率密度函数；表示目标增广状态包含d₁个时刻的标准状态，其数值大小由传感器的传输速率决定；该增广状态的起止时间分别为和h；Z^h(1)表示截至到h时刻，传感器1的全部量测；N(·)表示高斯函数；表示传感器1在h时刻的后验增广估计均值；表示传感器1在h时刻的后验增广估计协方差；表示标准空间中，目标在h时刻的状态估计均值。

一种基于等效增广量测一步更新的多源乱序航迹融合方法，利用局部增广航迹估计和局部增广航迹预测将中心航迹由当前目标动力学状态更新为融合后的E^k(2)表示截至到k时刻，传感器2的全部等效增广量测。d_f表示中心航迹的增广维度，其大小由所有传感器的传输速率和延迟时长所决定，d_f＝n×d₁，n为正整数，满足不等式：