[发明专利]一种基于B样条拟合的非平稳目标运动轨迹实时仿真方法

摘要

本发明公开了一种基于B样条拟合的非平稳目标运动轨迹实时仿真方法，该仿真方法包括以下步骤：第一步：获取采样率为f_s的实测水声目标运动轨迹序列m(n)；第二步：获得实测水声目标运动轨迹子序列；第三步：获取各子序列反求三次B样条曲线的控制顶点；第四步：获取各子序列在采样率F_s下的目标运动轨迹；第五步：获得实时的目标运动轨迹。该仿真方法利用光滑的参数曲线段逼近折线段多边形的数学方法对实测采样率f_s下的目标运动轨迹数据做曲线拟合，模拟出采样率F_s下的目标运动轨迹，使得因目标运动状态改变而可能产生“拐点”的运动轨迹更加平滑。

主权项

一种基于B样条拟合的非平稳目标运动轨迹实时仿真方法，其特征在于，该仿真方法包括以下步骤：第一步：获取采样率为f_s的实测水声目标运动轨迹序列m(n)：该运动轨迹序列m(n)包含N个运动轨迹点，待拟合的目标运动轨迹的采样率为F_s；第二步：获得实测水声目标运动轨迹子序列：化简f_s/F_s为最简分子式，该最简分子式的分子为M，当M大于10时，则M0＝M，当M小于或等于10时，令Q＝2gM，g为从1开始的正整数，且Q为第一次大于10的数时，则M0＝Q；然后将实测水声目标运动轨迹序列m(n)从起始位置按长度M0截取，从而获得L段截取的实测水声目标运动轨迹子序列，最后一段子序列长度为M1，M1小于或等于M0，从第1段到第L‑1段中的第i段子序列包含的运动轨迹点为m(M0(i‑1)+1),m(M0(i‑1)+2),…,m(M0(i‑1)+M0)，第L段子序列包含的运动轨迹点为m(M0(L‑1)+1),m(M0(L‑1)+2),…,m(M0(L‑1)+M1)；i表示子序列的段号，i为1至L；第三步：获取各子序列反求三次B样条曲线的控制顶点：对每段目标运动轨迹子序列反求三次B样条曲线的控制顶点，当第L段子序列包含M0个运动轨迹点时，每段子序列的控制顶点为p_i(1),p_i(2),…,p_i(M0+1),p_i(M0+2)；当第L段子序列包含小于M0个运动轨迹点时，前L‑1段子序列的控制顶点为p_i(1),p_i(2),…,p_i(M0+1),p_i(M0+2)，第L段子序列的控制顶点为p_L(1),p_L(2),…,p_L(M1+1),p_L(M1+2)；第四步：获取各子序列在采样率F_s下的目标运动轨迹：利用获得的各段子序列的控制顶点分别作三次均匀B样条拟合，获得从第1段到第L‑1段中的第i段子序列在采样率Fs下的目标运动轨迹m'_i(t₁)：$m_t^{\′}\left(t_1\right)=\frac{1}{6}\left[\begin{array}{cccc}1& t_1& t_1^2& t_1^3\end{array}\right]\left[\begin{array}{cccc}1& 4& 1& 0\\ -3& 0& 3& 0\\ 3& -6& 3& 0\\ -1& 3& -3& 1\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}{p}_i\left(j_1\right)\\ p_i(j_1+1)\\ p_i(j_1+2)\\ p_i(j_1+3)\end{array}\right]$  式(7)式(7)中，j₁＝1、2、…、M0‑3,t₁＝k×f_s/F_s,t₁≤M0，k表示整型变量，j₁为大于t₁的最小整数；当第L段子序列包含M0个运动轨迹点时，第L段子序列在采样率F_s下的目标运动轨迹m'_L,M0(t₂)：$m_{L,M0}^{\′}\left(t_2\right)=\frac{1}{6}\left[\begin{array}{cccc}1& t_2& t_2^2& t_2^3\end{array}\right]\left[\begin{array}{cccc}1& 4& 1& 0\\ -3& 0& 3& 0\\ 3& -6& 3& 0\\ -1& 3& -3& 1\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}{p}_L\left(j_2\right)\\ p_L(j_2+1)\\ p_L(j_2+2)\\ p_L(j_2+3)\end{array}\right]$  式(8)式(8)中，j₂＝1、2、…、M0‑3,t₂＝k×f_s/F_s,t₂≤M0，k表示整型变量，j₂为大于t₂的最小整数；当第L段子序列包含小于M0个运动轨迹点时，第L段子序列在采样率F_s下的目标运动轨迹m'_L,M1(t₃)：$m_{L,M1}^{\′}\left(t_3\right)=\frac{1}{6}\left[\begin{array}{cccc}1& t_3& t_3^2& t_3^3\end{array}\right]\left[\begin{array}{cccc}1& 4& 1& 0\\ -3& 0& 3& 0\\ 3& -6& 3& 0\\ -1& 3& -3& 1\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}{p}_L\left(j_3\right)\\ p_L(j_3+1)\\ p_L(j_3+2)\\ p_L(j_3+3)\end{array}\right]$  式(9)式(9)中，j₃＝1、2、…、M1‑3,t₃＝k×f_s/F_s,t₃≤M1，k表示整型变量，j₃为大于t₃的最小整数；第五步：获得实时的目标运动轨迹：将第四步获得的从第1段到第L段的各段子序列在采样率F_s下的目标运动轨迹按段号由小到大合并，获得采样率F_s下的非平稳目标运动轨迹，从而获得实时的目标运动轨迹。