[发明专利]一种对点目标和扩展目标进行无缝跟踪的方法

摘要

本发明公开了一种对点目标和扩展目标进行无缝跟踪的方法，属于高分辨传感器目标跟踪技术领域。本发明所述方法用可变维度的高斯过程GP建模目标的可变外形轮廓，目标轮廓占据的各个传感器分辨单元记为量测源；若相对于传感器观测的目标越小，目标轮廓上的量测源个数越少，反之亦然。本发明利用量测源个数的估计值大小在线调整GP模型的半径数。本发明能适应ET的外形变化和ET与PT之间的相互转换，无缝地跟踪多个ET和PT，并保持较好的跟踪性能。当目标为ET时，ET‑GP‑PMHT跟踪和输出目标的位置和外形；当目标为PT时，ET‑GP‑PMHT仅跟踪和输出目标的位置。此外，该方法计算复杂度与量测数、半径数和目标数相关。当ET外形变小时，采用的GP模型半径数变少，计算复杂度减小。

主权项

1.一种对点目标和扩展目标进行无缝跟踪的方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1.初始化ET‑GP‑PMHT算法参数：步骤1a.初始化状态背景参数和GP模型参数：状态转移矩阵，状态噪声协方差，初始状态协方差，超参数等；步骤1b.初始化观测环境各项参数：观测噪声方差R，杂波密度，采样间隔Δt，监控空间V，传感器位置，检测概率Pd；步骤1c.导入观测信息：包括共有T帧数据，每次滑动窗内有Tb帧数据，滑动窗内1～Tb帧的量测数据集合Z，第t帧量测数据集合Zt，第t帧量测集合数量Mt，1≤t≤Tb；步骤2.初始化滑动窗内的Tb帧数据和量测数据集合Z，令当前迭代次数i为1；步骤2a.在量测空间中除去已被关联到现存航迹的量测，在量测空间中将其余量测间欧几里得距离低于距离门限的量测分堆，用前2帧的量测堆中心进行两点差分方法初始化新目标航迹；若存在新的目标航迹，则初始化状态环境各项参数：目标数N_t，第一帧中各分堆所得量测集合中元素个数与检测概率相比的结果初始化目标航迹的GP模型半径个数两点差分得到目标初始状态初始化状态转移矩阵，初始状态协方差，状态噪声协方差，泊松速率和泊松参数；步骤2b.导入个半径对应的外形点的种量测模型；步骤3.构造ET‑GP‑PMHT第t帧的后验概率计算公式：步骤3a.泊松速率向量：其中，n＝1，...，N_t，泊松速率向量λ是1到T_b帧的泊松速率向量集合，用泊松速率代替原始PMHT中的先验概率，泊松速率反应目标产生量测的个数；λ_0，t代表杂波个数服从均值为λ_0，t的泊松分布；泊松速率λ_n，l，t的分布服从以α_n，l，t|t和β_n，l，t|t为泊松参数的gamma分布λ_n，l，t＝γ(λ_n，l，t；α_n，l，t|t，β_n，l，t|t)，α_n，l，t|t为形状参数，β_n，l，t|t为尺度参数；步骤3b.似然的计算公式为：假设杂波为空间均匀分布，则似然值：其中，z_j，t是t帧的第j个量测，j＝1，...，M_t，x_n，t是t帧n目标的目标状态，表示以为均值、以R_n，l，t为协方差的高斯概率密度函数，h_l，t(·)表示t时n目标的第l个外形点所对应的量测模型的量测函数，R_n，l，t为对应量测模型的协方差矩阵，为第t帧第n个目标第l个外形点在全局坐标轴上的角度，不同目标的量测模型相同；步骤3c.后验概率公式：其中，ωj，l，n，t表示时刻t量测zj，t是源于目标xn，t的第l个外形点后验概率；步骤3d.泊松速率公式：αn，l，t‑1|t＝exp{‑Δt/τ}αn，l，t|t βn，l，t‑1|t＝exp{‑Δt/τ}βn，l，t|t其中，exp为指数次幂，αn，l，t|t‑1为预测形状参数，βn，l，t|t‑1为预测尺度参数，τ为时间常量；步骤4.计算综合量测和综合协方差：综合量测和综合协方差的公式分别为：步骤5.判断t＝Tb是否成立，如果成立，则执行下一步；否则令t＝t+1，返回执行步骤3；步骤6.扩展卡尔曼平滑：对量测函数求雅克比矩阵作为量测矩阵：分别对量测矩阵、综合量测及综合协方差进行堆叠得到：其中，diag(·)表示对角化矩阵；最后，对目标xn，t执行的扩展卡尔曼平滑算法；步骤7.判断是迭代数i是否满足循环迭代收敛条件，如不满足则返回步骤3；收敛则执行8；步骤8.判断航迹终止：定义平均估计速率若ξ小于门限ξ_TH，该航迹结束，反之该航迹继续；步骤9.自适应动态目标外形，调节目标外形点个数：步骤9a.用目标泊松速率估计量测源个数：估计量测源个数与外形点个数的差：步骤9b.如果var＞0，找出前var个泊松参数大的半径，在这些半径的旁边添加泊松参数相同的新半径；如果var＜0，删除泊松参数最小的‑var条半径；如果var≠0，更新状态转移矩阵，状态噪声协方差Qn，t，状态协方差Pn，t；如果var＝0，则执行步骤10；步骤10.判断滑动窗是否包含T帧数据集最后Tb帧数据，如果没有，滑动窗向前滑动Ts个时刻，形成新的窗内Tb帧数据和量测数据集合Z，返回执行步骤2；否则算法结束。