[發明專利]一種具有固定滑窗-OSPA距離航跡關聯方法

有效

• 申請號: 201210047321.8
• 申請日: 2012-02-28
• 公開（公告）號: CN102608568A
• 公開（公告）日: 2012-07-25
• 發明（設計）人: 劉偉峰;文成林
• 申請（專利權）人: 杭州電子科技大學
• 主分類號: G01S5/00
• 分類號: G01S5/00
• 代理公司: 杭州求是專利事務所有限公司 33200
• 代理人: 杜軍

技術領域

本發明涉及一種具有固定滑窗-OSPA距離航跡關聯方法，屬于雷達目標跟蹤領域和模式識別領域。

背景技術

采用多傳感器進行多目標跟蹤時，一個目標的航跡通常會出現多條，此時需要判斷哪些航跡屬于同一個目標，這就是航跡關聯需要解決的問題。航跡關聯在雷達網絡多目標檢測與跟蹤方面具有廣泛的用途：首先，獲取目標個數需要航跡關聯,由于各個雷達的搜索跟蹤區域各不相同，當搜索雷達獲取目標航跡起始信息后，啟動跟蹤雷達開始跟蹤過程，網絡中心需要依據各個搜索雷達數據判斷具體的目標個數，由于雷達監視區域存在重疊區域，一些航跡可能屬于同一個目標，需要采用航跡關聯方法做出判斷。其次，航跡關聯是航跡融合的前提，是多傳感器目標跟蹤首先要解決的問題，這些都是雷達網絡進行目標檢測跟蹤的基礎。

最早的關聯主要解決的是研究點跡和點跡之間的關聯問題，這也是通常所說的數據關聯方法，形成航跡后需要考慮點跡和航跡之間關聯，在此基礎上，首先研究的多傳感器單目標跟蹤問題，它需要研究的關鍵問題是航跡關聯問題。多傳感器多目標跟蹤導致需要進行航跡-航跡之間的關聯。按照航跡關聯處理問題的框架不同，我們把航跡關聯分為如下四類：第一類是基于概率統計的關聯方法、第二類是基于不確定信息處理的方法，第三類是基于目標優化約束的方法，第四類是基于信號處理的方法。概率統計方法是最早進行研究的方法，主要的工作源于Kalman濾波方法的建立，最早研究應該是Singer和Kanyuck給出的加權距離檢驗法，采用Chi平方分布檢測兩個估計是否屬于同一個目標，該結論中假設兩個估計是獨立的，Bar-Shalom對此結果進行了修正，通過引入兩個估計協方差交叉項，給出了相關條件下的加權距離檢驗方法。序貫法針對兩個傳感器節點航跡估計集合兩兩之間的差值，采用似然比檢測的方法序貫檢測兩個節點中的一組航跡組合是否是同一個目標航跡，其優點是考慮了航跡的歷史信息，能有效處理航跡交叉和分叉等情況。不確定信息方法主要包括模糊匹配的方法。基于優化約束的方法以不同航跡間的費用和作為目標函數，以航跡之間的｛0，1｝分配方法作為約束條件。基于信號處理的方法把航跡看作為一個信號，通過檢測信號的特征相關性進行關聯，典型的方法是小波分析的方法。

現有方法具有各自的應用范圍與特點：第一類概率統計關聯方法側重于估計狀態具有統計模型，依據Chi平方假設檢驗判斷多個航跡是否屬于同一個目標；第二類不確定信息方法側重于采用不確定模型來描述，建立航跡的隸屬度函數、置信測度來判斷航跡點之間的隸屬度或者置信度，進而獲取航跡關系；第三類目標優化約束方法采用指派代價函數建立航跡之間分配關系，采用線性規劃方法解。航跡關聯的思想主要依據航跡之間的幾何距離的遠近來進行關聯，依據當前時刻的航跡點的信息進行關聯必然缺少對整個航跡特征的考慮，航跡之間的關聯性能必然降低，應該盡可能結合歷史航跡點信息，序貫方法可以結合歷史信息與當前的檢測信息進行判斷，有效避免航跡交叉與分叉現象，但是在處理航跡異步問題確遇到很大的問題。第四類信號處理方法一般精度會好一些，但問題相關性比較強，也就是說需要針對具體目標航跡特點問題，采取不同的方法，換一種目標運動模式，原來建立起來的方法很難再適用。

發明目的

本發明的目的是提供一種基于OSPA距離的航跡關聯方法，該方法把航跡看成為轉換為集合，通過引入集合之間的Optimal?Subpattern?Assignment(OSPA)距離來進行航跡關聯，不僅可以有效地解決航跡交叉和分叉問題，并且可以處理航跡異步問題。

本發明方法包括以下步驟：

(1)估計目標航跡。依據各個傳感器的觀測數據，估計獲取目標的各個傳感器航跡，航跡估計采用通常的目標跟蹤方法。例如概率關聯方法，聯合概率關聯方法，多假設方法以及非關聯的航跡估計方法。

(2)構造目標航跡集合。目標在各個時刻的估計狀態點，按照時間順序獲得傳感器航跡集合。我們把每個目標航跡看作為一個元素個數可變的集合，假設總的傳感器個數為???????????????????????????????????????????????，相應的估計航跡集合為，表示第個傳感器，其中第條航跡集合定義如下：

其中是第個傳感器的第條航跡從第1到時刻的航跡狀態。