[發明專利]基于邏輯法、全局最近鄰和目標航向信息的機動多目標數據互聯方法

有效

• 申請號: 201310154323.1
• 申請日: 2013-04-15
• 公開（公告）號: CN103471591B
• 公開（公告）日: 2017-06-06
• 發明（設計）人: 何友;修建娟;熊偉;王國宏;董凱
• 申請（專利權）人: 中國人民解放軍海軍航空工程學院
• 主分類號: G01C21/20
• 分類號: G01C21/20
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種基于邏輯法、全局最近鄰和目標航向信息的機動多目標數據互聯方法，包括以下步驟，

步驟1：在航跡起始階段，基于全局最優對測量數據進行關聯選擇，選擇的方法是將全局最近鄰和3/4邏輯法相結合解決前后時刻目標測量數據的關聯問題，實現多目標的有效航跡起始；

步驟2：在航跡保持階段，通過目標跟蹤結果實時判斷目標的航向信息，在此基礎上構造航向檢驗統計量和距離檢驗統計量，然后通過設置的航向門限和距離門限對測量數據進行關聯選擇，如果選擇后的數據仍有模糊，即有兩個以上的測量數據滿足航向門限和距離門限要求，則取距離最小的測量數據進行關聯；

其特征在于，所述步驟1中選擇的方法具體包括以下子步驟，

步驟a：將傳感器獲得的第一時刻測量數據分別給予相應的目標編號，這里的測量數據是指直角坐標系下的轉換測量數據，然后分別以第一時刻每一個目標的測量數據為中心建立圓形波門，第i個目標第一時刻測量數據為圓心建立的圓形波門為

$\sqrt{{\left(x_j\right(2)-x_i(1\left)\right)}^2+{\left(y_j\right(2)-y_i(1\left)\right)}^2+{\left(z_j\right(2)-z_i(1\left)\right)}^2}\≤K_G{v}_{i}T---\left(1\right)$

其中：x_j(2)、y_j(2)、z_j(2)表示第二時刻第j個測量數據的x軸、y軸和z軸分量，K_G為波門常數，v_i為第i個目標的最大可能速度，K_G和v_i的取值根據目標類型和工程經驗確定和調整，T為采樣間隔；

步驟b：將傳感器第二時刻的測量數據和第一時刻測量數據通過建立的圓形波門進行關聯，這時又分為以下幾種情況：

①如果第二時刻的目標測量數據全部落在第一時刻的某個目標的波門外，則該目標第二時刻測量數據漏檢，并賦“0”值；

②否則，取和圓形波門中心距離最近的測量數據予以關聯，第i個目標取滿足下式

$X^i\left(2\right)=\underset{(x_j,y_j,z_j)}{\mathrm{argmin}}\left(\sqrt{{\left(x_j\right(2)-x_i(1\left)\right)}^2+{\left(y_j\right(2)-y_i(1\left)\right)}^2+{\left(z_j\right(2)-z_i(1\left)\right)}^2}\right)---\left(2\right)$

的測量數據作為該目標第二時刻的有效關聯數據；

③同時，從第二個目標開始需要判斷選出的關聯數據和前面目標確定的關聯數據是否有重復，即需要判斷第二個目標和第一個目標按式(2)選出的關聯數據X²(2)和X¹(2)是否是相同的數據，而第三個目標選出的關聯數據需要和前面兩個目標選擇的數據進行重復判斷，依次類推直到最后一個目標，以避免同一時刻相同的測量數據被兩個目標利用；

④如果判斷某兩個目標選擇了相同的關聯數據，對于第i個目標和第k個目標按式(2)均選擇了第二時刻的第m個測量數據作為關聯數據，則該數據賦給這兩個目標中距離更近的那個，即如果(x_m(2)-x_i(1))²+(y_m(2)-y_i(1))²+(z_m(2)-z_i(1))²＜(x_m(2)-x_k(1))²+(y_m(2)-y_k(1))²+(z_m(2)-z_k(1))²，則測量數據x_m(2)、y_m(2)、z_m(2)作為第i個目標的有效關聯數據，而第k個目標第二時刻的關聯數據需重新進行選擇，選擇的方法如下：將沖突關聯數據(x_m(2)、y_m(2)、z_m(2))去除，同時將其它目標關聯上的沒有關聯沖突的數據也去除，如果此時第二時刻仍有未用的測量數據，則將這些測量數據和第k個目標進行關聯判斷，看是否有數據滿足關聯門限準則；若有數據滿足關聯準則，則取該數據進行關聯；如果剩余的所有測量數據均不滿足關聯要求，則第k個目標此時刻的數據漏檢，賦“0”值；

⑤第二時刻的測量數據在和所有目標均完成關聯選擇后，仍有未用的數據，則將這些未關聯上的測量數據作為新出現目標第一時刻的數據，分別給予相應的目標編號，然后和后續時刻的測量數據進行關聯判斷；

步驟c：將第三時刻測量數據和第二時刻測量數據進行關聯，關聯方法同步驟b，但此時需要考慮第二時刻測量數據漏檢情況，處理方法如下：將第二時刻未漏檢的所有目標均按步驟b中給出的方法進行關聯選擇后，如果還有測量數據未和目標關聯上，則將這些未關聯上的數據和第二時刻漏檢目標的第一時刻的數據進行關聯判斷，不過此時關聯波門要相應的加大，如果第三時刻有測量數據滿足關聯準則，則該測量數據即為相應第二時刻漏檢目標的關聯數據；同樣，第三時刻的測量數據在和所有目標均完成關聯選擇后，仍有未用的數據，則將這些未關聯上的測量數據作為新出現目標第一時刻的數據，分別給予相應的目標編號，然后和后續時刻的測量數據進行關聯判斷；

步驟d：對于前三個時刻均有測量數據關聯成功的目標，則航跡起始成功轉入航跡保持階段，而對于前三個時刻的測量數據中只有兩個時刻關聯成功的目標，需對第四時刻的測量數據按前面給出的方法進行關聯判斷，第四時刻有測量數據關聯上的目標也航跡起始成功轉入航跡保持階段，因為此時也滿足了3/4邏輯的航跡起始準則，即四次雷達掃描中有三次能關聯上，否則，滑窗右移，須從步驟a開始重新進行判斷；

所述步驟2中通過設置的航向門限和距離門限對測量數據進行關聯選擇的方法具體包括以下子步驟，

步驟ⅰ：多目標完成航跡起始后，在后續的航跡保持階段通過目標跟蹤結果實時獲取目標的航向信息，若設和分別表示k時刻第i個目標x軸和y軸方向的速度濾波值，則k時刻該目標航向估計值為

步驟ⅱ：由k+1時刻的測量數據和k時刻相應目標位置更新值也可估計目標航向，即

${\widehat{\mathrm{\ϵ}}}_{ji}\left(k\right)=\arg \tan \left(\frac{y_j(k+1)-{\hat{y}}_i\left(k\right|k)}{x_j(k+1)-{\hat{x}}_i\left(k\right|k)}\right)---\left(4\right)$

其中：x_j(k+1)和y_j(k+1)分別表示k+1時刻第j個測量數據的x軸和y軸位置分量，和分別表示k時刻第i個目標的x軸和y軸方向的位置更新值；

步驟ⅲ：將k+1時刻所有的測量數據依次代入式(4)求得相應的航向角，然后將求得的航向角依次和由式(3)所獲得的目標航向估計作比較，差值小于設定的航向門限的測量數據予以保留，并賦予集合Λ_j，即

其中：為航向門限；另外，這里要說明的是集合Λ_j包含通過航向門限所選擇的k+1時刻測量數據的x軸、y軸和z軸分量；

步驟ⅳ：將k+1時刻滿足式(5)的測量數據再通過距離門限進行選擇，即判斷Λ_j中的元素是否滿足

$\sqrt{{\left(x_j\right(k+1)-{\hat{x}}_i(k|k\left)\right)}^2+{\left(y_j\right(k+1)-{\hat{y}}_i(k|k\left)\right)}^2+{\left(z_j\right(k+1)-{\hat{z}}_i(k|k\left)\right)}^2}\≤K_G{\hat{v}}_{i}T---\left(6\right)$

其中：(x_j(k+1),y_j(k+1),z_j(k+1))∈Λ_j，為由目標跟蹤結果估計的目標速度，即

${\hat{v}}_i=\sqrt{{\widehat{\stackrel{\·}{x}}}_i^2\left(k\right|k)+{\widehat{\stackrel{\·}{y}}}_i^2\left(k\right|k)+{\widehat{\stackrel{\·}{z}}}_i^2\left(k\right|k)}---\left(7\right)$

若Λ_j中滿足式(6)的測量數據有多個，則取其中距離最小者作為k+1時刻第i個目標的有效測量數據，即

$X^i(k+1)=\underset{(x_j,y_j,z_j)}{\arg \min }\left(\sqrt{{\left(x_j\right(k+1)-{\hat{x}}_i(k|k\left)\right)}^2+{\left(y_j\right(k+1)-{\hat{y}}_i(k|k\left)\right)}^2+{\left(z_j\right(k+1)-{\hat{z}}_i(k|k\left)\right)}^2}\right)---\left(8\right)$

用來對第i個目標進行狀態更新，同時該目標漏檢指示歸零；

步驟ⅴ：如果k+1時刻所有測量數據代入式(4)所計算的航向角均不滿足式(5)的檢驗要求，即k+1時刻所有的測量數據均不能通過航向門限的選擇，但k+1時刻有測量數據可通過距離門限的選擇，即滿足式(6)，此時可考慮把設定的航向門限再適當放大，判斷通過距離門限選擇的測量數據能否通過加大航向門限的選擇，這樣一方面可以防止目標出現大的機動而造成的目標關聯失敗，另一方面也可在一定程度上防止因取距離最近的測量數據而關聯上錯誤的點跡；如果放大航向門限要求后，k+1時刻有測量數據落在加大的航向門限內，則取滿足加大航向門限要求的測量數據中距離最小者予以關聯，同時該目標漏檢指示歸零；否則，相應目標該時刻測量數據賦“0”值，目標的漏檢指示加1；同時，相應目標k+1時刻的狀態和協方差更新值用預測值代替，然后繼續和下一時刻的測量數據進行關聯判斷，當漏檢指示達到一定的值則刪除該目標編號；

步驟ⅵ：從第二個目標開始對選擇的數據按照步驟b給出的方法進行關聯數據重復檢測，以防止一個測量數據被同時用來對兩個目標進行狀態更新。