[發明專利]一種序貫處理測量數據的目標跟蹤方法與目標跟蹤系統

有效

• 申請號: 201310314052.1
• 申請日: 2013-07-24
• 公開（公告）號: CN103424742A
• 公開（公告）日: 2013-12-04
• 發明（設計）人: 劉宗香;謝維信
• 申請（專利權）人: 深圳大學
• 主分類號: G01S13/66
• 分類號: G01S13/66;G01S7/41
• 代理公司: 深圳市恒申知識產權事務所(普通合伙) 44312
• 代理人: 陳健

1.一種序貫處理測量數據的目標跟蹤方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟1：當接收新測量數據后，計算出新測量數據與前一個已被處理的測量數據之間的時間差，根據所述時間差以及前一個測量數據處理后得到的后驗矩和高斯項預測收到新測量數據時刻的后驗矩和高斯項；

步驟2：根據預測的后驗矩、預測的高斯項以及接收到的新測量數據求取更新的高斯項；

步驟3：對所述更新的高斯項進行裁減與合并，裁減與合并后的高斯項作為新測量數據被處理后的高斯項，裁減與合并后的高斯項加權和構成新測量數據被處理后的后驗矩，新測量數據被處理后的高斯項和后驗矩作為下一次濾波器遞推的輸入；

步驟4：根據新測量數據被處理后的高斯項，提取權重的高斯項作為濾波器的輸出，相應高斯項中的均值和方差分別為存活目標的狀態估計和誤差估計。

2.根據權利要求1所述的目標跟蹤方法，其特征在于，所述步驟1中，用t_k-1表示接收到前一個測量數據的時刻，t_k表示收到新測量數據的時刻；前一個測量數據被處理后的高斯項集合表示為i=1,2,...,J_k-1，其中，k-1表示前一個測量數據的索引號，k表示新測量數據的索引號，w、m和P分別表示高斯項的權重、均值和方差，J_k-1為t_k-1時刻高斯項的數目，i為索引號，取值從1至J_k-1；

t_k-1時刻的后驗矩為t_k-1時刻各高斯項的加權和，表示為則t_k時刻預測的后驗矩表示為其中，x表示目標狀態，Z^(k-1)={z₁,z₂,...,z_k-1}表示測量數據z₁至z_k-1構成的集合，v_S,k|k-1(x|Z^(k-1))為幸存目標的預測矩，γ_k(x)為新生目標矩；幸存目標的預測矩vS,k|k-1(x|Z(k-1))=Σi=1Jk-1wS,k|k-1iN(x;mS,k|k-1i,PS,k|k-1i),]]>其中，為第i個幸存高斯項的權重，為第i個幸存高斯項狀態均值，PS,k|k-1i=Qk-1+Fk-1Pk-1iFk-1T]]>為第i個高斯項的方差，pS,k=exp(-Δtkδ·T)]]>為目標幸存概率，Δt_k=t_k-t_k-1為新測量數據與前一個已處理測量數據之間的時間差，δ為已知的常數，T為采樣周期，Fk-1=1Δtk000100001Δtk0001]]>為狀態轉移矩陣，Q_k-1為過程噪聲方差矩陣，N表示高斯分布，x表示目標的狀態，上標T表示轉置，表示第i個預測高斯項的方差，表示第i個預測高斯項的狀態均值；新生目標矩γ_k(x)利用收到的前一個測量數據z_k-1=[x_k-1,y_k-1]^T產生，并且γ_k(x)=w_γ,kN(x;m_γ,k,P_γ,k)，其中，w_γ,k、P_γ,k均為已知的模型參數，分別表示為新生高斯項的權重和方差，m_γ,k為狀態的均值，并且m_γ,k=[x_k-1,0,y_k-1,0]^T，其中，N表示高斯分布，x表示目標的狀態，上標T表示轉置，x_k-1表示前一個測量數據的x方向分量，y_k-1表示前一個測量數據的y方向分量；

預測的高斯項由i=1,2,...,J_k-1和(w_γ,k,m_γ,k,P_γ,k)組成，表示為i=1,2,...,J_k|k-1，其中J_k|k-1=J_k-1+1為預測高斯項的個數，和分別表示第i個預測高斯項的權重、均值和方差，并且當i≤J_k-1時，wk|k-1i=wS,k|k-1i,]]>mk|k-1i=mS,k|k-1i,]]>Pk|k-1i=PS,k|k-1i,]]>當i=J_k-1+1時，wk|k-1i=wγ,k,]]>mk|k-1i=mγ,k,]]>Pk|k-1i=Pγ,k;]]>預測的后驗矩表示為vk|k-1(x|Z(k-1))=Σi=1Jk|k-1wk|k-1iN(x;mk|k-1i,Pk|k-1i).]]>