[发明专利]一种基于传感器选择的双层粒子滤波检测前跟踪方法有效

专利信息
申请号: 201910248976.3 申请日: 2019-03-29
公开(公告)号: CN110058222B 公开(公告)日: 2020-11-24
发明(设计)人: 薛安克;花文号;陈霄;申屠晗;彭冬亮 申请(专利权)人: 杭州电子科技大学
主分类号: G01S13/66 分类号: G01S13/66;G01S7/02;G01S7/35
代理公司: 杭州君度专利代理事务所(特殊普通合伙) 33240 代理人: 朱月芬
地址: 310018 浙*** 国省代码: 浙江;33
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摘要: 发明公开了一种基于传感器选择的双层粒子滤波检测前跟踪方法,属于雷达检测前跟踪技术领域,特别涉及多雷达多目标粒子滤波检测前跟踪技术领域,该发明在跟踪层和检测层中分别加入一种管理传感器粒子权重的思想,使得算法能够在每一帧甚至每一轮检测中选择不同传感器的量测数据用于估计目标状态。该方法能够在远距离下准确的检测到每一帧的目标数目,降低了虚警率,提高了目标正确检测概率。
搜索关键词: 一种 基于 传感器 选择 双层 粒子 滤波 检测 跟踪 方法
【主权项】:
1.一种基于传感器选择的双层粒子滤波检测前跟踪方法,其特征在于:该方法包括以下步骤:步骤1、初始化系统参数包括:雷达扫描周期T、观测总帧数K、初始化粒子数目N;步骤2、读取多个雷达的第k帧量测其中,r为雷达数,表示第r个雷达的第k帧回波数据的量测单元(m,n,p)中的量测,R为雷达总数目,m、n、p分别表示距离单元、多普勒单元以及方位单元;步骤3、使用的k‑1时刻的跟踪子粒子群对目标i进行跟踪,其中i为目标,表示第k‑1时刻目标i的第j个粒子;步骤3.1、计算跟踪目标集向量axe的列数和行数,将列数赋值给变量T1,其中T1表示跟踪目标集中的目标个数;步骤3.2、设置粒子权重阈值YU1;步骤3.3、对已跟踪目标集中的每个目标根据不同雷达量测计算其对应的权重;若第r个传感器观测为zr,k,第t个目标的状态为则目标t的权重为:其中表示目标t基于第r个传感器的第k帧量测所计算的权重;步骤3.4、设置一个大小为R,初始值为零的行向量num1,其中R为雷达总数目;步骤3.5、将步骤3.3中计算出来的每一个权重与步骤3.2设定的阈值比较大小;小于阈值的视为雷达r没有探测到目标t,不对向量num1做任何处理;大于阈值的视为雷达r探测到目标t,则num1(r)=num1(r)+1,循环,直至所有雷达对每个目标计算的权重都和设定的阈值比较完毕;步骤3.6、比较向量num1的所有列的值,找到其中的最小值并赋值给c1,然后c1乘以某个0‑1之间的系数之后,最终的c1作为之后计算的参考指标;步骤3.7、设置一个大小为N,初始值为零的行向量count1;步骤3.8、粒子群进行状态转移;步骤3.9、粒子j对应传感器r的权重其中,表示第j个粒子根据传感器r的量测计算出来的权重:步骤3.10、将粒子j对应传感器r的权重与步骤3.2中设定的阈值比较大小;对于小于阈值的则count1(j)=count1(j)+1,否则不对count1(j)做处理;最后将count1(j)的值与雷达总数目和步骤3.6中求的c1之间的差值,R‑c1,做比较,如果count1(j)>R‑c1,就将粒子j对应传感器r的权重全部置1;步骤3.11、判断j<N,若满足条件转步骤3.8;步骤3.12、对根据不同雷达量测计算出来的粒子权重进行归一化:步骤3.13、将多个传感器对同一目标粒子计算得到的权重相融合:步骤3.14、采用系统重采样的方法获得k时刻的子粒子群其中,i为第i个目标;步骤3.15、计算目标i的检测概率,检测概率低于检测阈值的判定为虚假目标,将虚假目标航迹剔除;步骤3.16、判断跟踪目标集的目标个数是否跟踪完毕,如果没有则转步骤3;步骤4、产生探测粒子群用于检测出新目标,其中,j表示第j个粒子;步骤4.1、计算出上一帧跟踪以及上一轮新检测出来的目标集向量ExitAx的列数和行数,将列数赋值给变量T2,其中T2表示检测目标集中的目标个数;步骤4.2、设置粒子权重阈值YU2;步骤4.3、对上一帧以及上一轮新检测出来的目标集中的每个目标根据不同雷达量测计算权重;若第r个传感器观测为zr,k,第t个目标的状态为则目标t的权重为:其中表示目标t基于第r个传感器的第k帧量测所计算的权重;步骤4.4、设置一个大小为R,初始值为零的行向量num2,其中R为雷达总数目;步骤4.5、将步骤4.3中计算出来的每一个权重与步骤4.2设定的阈值比较大小;小于阈值的视为雷达r没有探测到目标t,不对向量num2做任何处理;大于阈值的视为雷达r探测到目标t,则num2(r)=num2(r)+1,循环,直至所有雷达对每个目标计算的权重都和设定的阈值比较完毕;步骤4.6、比较向量num2的所有列的值,找到其中的最小值并赋值给c2,然后c2乘以某个0‑1之间的系数之后,最终的c2作为之后计算的参考指标;步骤4.7、设置一个大小为N,初始值为零的行向量count2;步骤4.8、探测粒子群进行状态转移;步骤4.9、计算第j个粒子与目标集中的各个目标之间的距离,如果存在至少有一个小于设定门槛值,则将粒子j对应传感器r的权重全部置1,否则转步骤4.10;步骤4.10、粒子j对应传感器r的权重其中,表示第j个粒子根据传感器r的量测计算出来的权重:步骤4.11、将粒子j对应传感器r的权重与步骤4.2中设定的阈值比较大小;对于小于阈值的则count2(j)=count2(j)+1,否则不对count(j)做处理;最后将count2(j)的值与雷达总数目和步骤4.6中求的c2之间的差值,R‑c2,做比较,如果count2(j)>R‑c2,就将粒子j对应传感器r的权重全部置1;步骤4.12、判断j<N,若满足条件转步骤4.8;步骤4.13、对根据不同雷达量测计算出来的粒子权重进行归一化:步骤4.14、将多个传感器对同一目标粒子计算得到的权重相融合:步骤4.15、采用系统重采样方法对粒子群进行重采样;步骤4.16、计算目标的状态估计值,判断该目标是否为新生目标,如果不是新生目标,则输出检测目标集,如果是新生目标,则将该目标放入检测目标集,转步骤4,循环,直到检测不到新生目标,输出检测目标集;步骤5、将新生目标集输入到跟踪目标集中,判断新生目标是否属于已跟踪目标,如果新生目标属于已跟踪目标,则剔除新生目标,反之,将其输出到最终的目标集;步骤6、输出最终的目标集其中,sk表示k时刻系统输出的目标集合。
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