[发明专利]利用前视声呐图像对水下多个动态目标运动预测的方法

摘要

本发明涉及一种利用前视声呐图像对水下多个动态目标运动预测的方法，其特征在于读取前视声呐图像，采用双阈值分割方法提取图像中动态目标区域；计算动态目标区域确定矩阵Ω，判断是否有新的动态目标轨迹出现；如果多个水下动态目标运动预测问题可以转化为多个独立动态目标分别预测问题，则采用粒子滤波方法对动态目标进行运动预测；如果多个水下动态目标运动预测问题不能转化为多个独立动态目标分别预测问题，确定粒子预测线索的融合策略，计算粒子权值，完成动态目标新的位置预测；将当前多个量测与多个动态目标预测轨迹进行关联；重复前述步骤，直至动态目标运动预测任务结束，相应得到的轨迹为动态目标运动的最终轨迹。

主权项

一种利用前视声呐图像对水下多个动态目标运动预测的方法，其特征在于:步骤1：读取前视声呐图像，采用双阈值分割方法提取图像中的A个动态目标区域Rp,q，其中q∈(1,A)，p为前视声呐图像序列号；步骤2：计算动态目标区域确定矩阵Ω，判断是否有新的动态目标轨迹出现；如果有新的轨迹，则进行新的轨迹添加，进入步骤3；如果没有，则直接进入步骤3；根据在运动轨迹l上动态目标区域的位置预测值和量测值z(x,y)，动态目标区域Rp,q的确定矩阵定义为：式中ωl,q表示量测值z(x,y)是否属于所表征的轨迹l上点，定义为：其中r表示动态目标区域位置预测值与量测值间的相对径向距离阈值，θ表示动态目标区域位置预测值与量测值间的相对夹角阈值；如果对于任意轨迹，ωl,q都为0，那么量测z(x,y)所对应的动态目标区域为新出现目标区域，其轨迹为新的轨迹；步骤3：判断是否可将多个水下动态目标运动预测问题转化为多个独立动态目标分别预测问题；如果多个水下动态目标运动预测问题可以转化为多个独立动态目标分别预测问题，则采用粒子滤波方法对动态目标进行运动预测；如果多个水下动态目标运动预测问题不能转化为多个独立动态目标分别预测问题，则计算表征动态目标区域Rp,q的各粒子可信度其中m∈(1,M)，M表示粒子个数，确定粒子预测线索的融合策略，计算粒子权值，完成动态目标新的位置预测；计算粒子可信度，确定粒子线索的融合策略，计算粒子权值，完成动态目标新的位置预测的方法为：依据特征集组合{T1,T2,...,Tn}内的特征种类，提取第m个粒子所在区域的相应特征则利用特征所表示的动态目标运动状态量与观测量对似然概率定义为：σ为似然函数噪声值，为粒子表征特征与各个特征间的距离，β为距离调控因子；依据似然概率得到粒子均值为：根据粒子均值，统计计算粒子集合的样本协方差定义为：式中Cj表示第j个特征所对应的粒子样本根据样本协方差，可信度Δj定义为：其中||·||F表示取Frobenius范数，(·)t,u表示矩阵的第t行第u列个元素；设Tj为可信度阈值，根据可信度Δj计算粒子权值；若Δj＜tj，则粒子可信度变为不可信，此时粒子权值定义为：其中αj是密度函数p(yj|xj)的加权系数，且满足αj定义为：若Δj＞tj，粒子可信度为可信，则粒子权值定义为：根据粒子权值，目标区域的轨迹为步骤4：重新计算确定矩阵Ω，将当前的多个量测与多个动态目标预测轨迹进行关联；步骤5：重复步骤1—步骤4，直至动态目标运动预测任务结束，相应得到的轨迹为动态目标运动的最终轨迹。