[发明专利]基于随机矩阵的不规则形状多扩展目标形状和状态估计方法

摘要

本发明公开了一种基于随机矩阵的不规则形状多扩展目标形状和状态估计方法，它属于制导和智能信息处理技术领域，主要解决对不规则形状多扩展目标的跟踪与形状估计问题。本发明方法将B样条形状估计法引入到基于随机矩阵的多扩展目标跟踪框架中，实现了对不规则形状多扩展目标的精确形状估计；针对不规则形状的目标量测集，采用形状划分的思想，利用估计的目标形状实现了目标量测集按照形状划分子集。本发明与传统方法相比，针对不规则形状的扩展目标具有良好的估计精度和鲁棒性，可以满足实际工程系统的设计需求，具有良好的工程应用价值。

主权项

基于随机矩阵的不规则形状多扩展目标形状和状态估计方法，包括：(1)初始化参数：初始目标状态ξ0＝{m0,X0,V0,v0,P0}，其中，m0为运动状态，X0为形状参数，V0为反威沙特分布的尺度矩阵，v0为反威沙特分布的自由度；P0为运动噪声协方差矩阵。状态噪声协方差为Q，目标初始权重为w0；(2)当k≥1帧时，对量测集Zk进行划分；(2.1)利用距离划分方法，将Zk划分为若干子集W；(2.2)检测每个子集的量测数量，若量测过多，则利用各目标形状函数将该子集拆分为两个子集；(2.3)遍历所有可能的形状组合，利用似然函数递归选择出最优拆分；(3)根据量测信息，利用GIW‑PHD滤波框架对目标运动状态进行多假设滤波；(4)对于每个多假设的目标分量，估计对应的量测子集的形状，然后用其更新目标的形状状态，生成二次B样条函数形状函数；(5)对低权重目标分量进行删减，相似的目标分量进行合并，高权重目标分量进行状态提取；(6)若下一时刻观测信息到达，转到步骤(2)进行迭代；否则，目标跟踪过程结束。