[發明專利]三角平方根分解的多目標跟蹤方法

有效

• 申請號: 201210044439.5
• 申請日: 2012-02-27
• 公開（公告）號: CN102590810A
• 公開（公告）日: 2012-07-18
• 發明（設計）人: 史忠科
• 申請（專利權）人: 西北工業大學
• 主分類號: G01S13/66
• 分類號: G01S13/66
• 代理公司: 西北工業大學專利中心 61204
• 代理人: 王鮮凱

1.一種三角平方根分解的多目標跟蹤方法，其特征在于包括以下步驟：

(1)、定義N個目標跟蹤中第i個目標的離散化模型為

x_i(k+1)＝Φ(k+1，k)x_i(k)+Λω_i(k)，

其中：為狀態向量，(x，y，z)為目標在地面參考直角坐標系下的位置坐標，ω_i(k)表示方差為Q_i(k)的過程噪聲向量，Φ(k+1，k)＝Φ＝diag[Φ₁，Φ₁，Φ₁]為狀態轉移矩陣，Λ=∫KT(k+1)TΦ(k+1,τ)Γ(τ)dτ=Λ1000Λ1000Λ1,]]>Γ(t)為系數矩陣，Γ=Γ1000Γ1000Γ1,]]>Γ₁＝[001]^T，Φ1=1T12T201T001,]]>Λ1=16T312T2TT,]]>T為采樣周期；

第i個目標的時間更新為：

x_i(k+1/k)＝Φx_i(k/k)

a=(yl)TylClj=0j=1,2,...,l-1aj=l[(1/a)(yl)T]yjj=l+1,l+2,...nyj=yj-Clj[yl/a]j=l+1,...,nl=1,2,...,n]]>

其中：n＝9，x_i(k+1/k)為第i個目標對(k+1)T時刻的一步預測值，為對應的一步預測誤差的方差陣，y_j為Y^T(k)的第j列向量，S_i(k+1/k)為上三角矩陣，C_lj為S_i(k+1/k)的第l行第j列元素；初始條件為x_i(0/0)和S_i(0/0)；

(2)、第i個目標觀測方程為：z_i(k)＝g_i[x_i(k)]+v_i(k)

其中：z_i(k)為對第i個目標的r維觀測向量，g_i[x_i(k)]為對應的輸出，v_i(k)表示方差為R_i(k)測量噪聲；計算

a=(y‾l)Ty‾lC‾lj=0j=1,2,...,l-1aj=l[(1/a)(y‾l)T]y‾jj=l+1,l+2,...ny‾j=y‾j-C‾lj[y‾l/a]j=l+1,...,nl=1,2,...,n]]>

Gi(k+1)=S‾-T(k+1)S‾-1(k+1)Ri-1(k+1)]]>

xi(k+1/k+1)=xi(k+1/k)+Gi(k+1){Σj=1mλij(k+1)zij(k+1)-gi[xi(k+1/k)]}]]>

其中：n＝9，為的第j列向量，Y‾(k)=Si-T(k+1/k)HiT(k+1)Ri12(k+1),]]>為上三角矩陣，為的第l行第j列元素；z_ij(k+1)為雷達對第i個目標的第j(j＝1，2，…，m)個回波，x_i(k+1/k+1)為第i個目標(k+1)T時刻的濾波值，λ_ij(k+1)為權系數，且：Σj=1mλi,j(k+1)=1,]]>Hi(k+1)=∂gi[xi(k+1)]∂xi(k+1)|xi(k+1)=xi(k+1/k);]]>

(3)、第i個跟蹤估計方法為：

a=(bl)TblSlj=0j=1,2,...,l-1aj=l[(1/a)(bl)T]bjj=l+1,l+2,...nbj=bj-slj[bl/a]j=l+1,...,nl=1,2,...,n]]>

其中：n＝9，b_j為Y^T(k+1)的第j列向量，S_ij為S_i(k+1/k+1)的第l行第j列元素，S_i(k+1/k+1)為上三角矩陣，為第i個目標(k+1)T時刻估計誤差的方差陣；

u=11···1,]]>d=Δi,1T(k+1)Δi,2T(k+1)···Δi,mT(k+1);]]>

Δ_i，j(k+1)為第j個候選回波信息向量，

Δ_i，j(k+1)＝z_i，j(k+1`)-g_i[x_i(k+1/k)]。