[發明專利]基于概率假設密度PHD的修正粒子濾波器

在審

• 申請號: 201410789054.0
• 申請日: 2014-12-16
• 公開（公告）號: CN104518756A
• 公開（公告）日: 2015-04-15
• 發明（設計）人: 徐從安;熊偉;劉瑜;董凱;劉俊;潘新龍;齊林
• 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: H03H21/00
• 分類號: H03H21/00
• 代理公司: 無
• 代理人: 無

技術領域

本發明涉及數據融合處理技術中的多目標跟蹤領域，適用于目標數目實時變化、量測信息存在很大的不確定性以及新生目標強度未知時的多目標跟蹤場景。

背景技術

在實際的目標跟蹤場景中，由于原有目標衍生、消亡以及新目標出現，目標的數目實時變化，同時量測信息也存在很大的不確定性(目標、雜波或虛警等)，為多目標跟蹤帶來了巨大的困難。傳統多目標跟蹤方法通常假定目標個數已知或未知恒定，通過數據關聯，將多目標跟蹤問題轉化為單目標濾波跟蹤問題，但是當目標密集或者虛警較多時，數據關聯會帶來組合爆炸、關聯誤差與狀態估計相互耦合等問題，此時基于數據關聯的多目標跟蹤方法往往跟蹤效果較差。

近年來，越來越多的研究者將隨機有限集(Random?Finite?Set,RFS)理論應用于多目標跟蹤中，其中最具代表性的是概率假設密度(Probability?hypothesis?density,PHD)濾波器，該濾波器完全在單目標狀態空間內運算，能夠估計目標的個數與狀態，避免了復雜的數據關聯，尤其適合解決未知時變的多目標跟蹤問題，具有極強的研究價值和工程應用前景。標準PHD濾波器存在以下兩個方面的問題：一是標準濾波算法的實現尤其是實時實現問題，二是標準PHD濾波器假定目標新生目標強度已知，這與實際背景相悖。這兩個問題是PHD濾波算法邁向工程應用必須要解決的問題。

針對以上兩個問題，有必要研究新生目標強度未知時的PHD粒子濾波器，從而解決實際背景中的多目標跟蹤問題。這也是本發明的思路來源。

發明內容

1.要解決的技術問題

本發明的目的在于提供一種可以在新生目標強度未知時對多目標進行跟蹤的粒子濾波器。為了達到上述目的，本發明提出了一種未知新生目標強度下基于目標PHD分解的粒子濾波器。該濾波器首先基于量測生成新生目標粒子，將新生目標粒子覆蓋所有量測并依次迭代更新，然后利用門限技術剔除量測集中的雜波，將其余量測集用于存活目標粒子的預測和更新。該濾波器克服了標準粒子PHD需要先驗新生目標強度的缺陷，同時由于剔除了雜波信息，在改善性能的同時能提高濾波的實時性。

2.技術方案

本發明所述的基于PHD的修正粒子濾波器，包括以下技術措施：首先，利用門限技術對量測值進行分類，將存活目標量測值從量測集中分離出來用于存活目標的PHD更新，而其余集(包括雜波量測和新生目標量測)則被舍棄；然后，通過引入標簽變量來區分存活目標和新生目標，并基于量測值確定新生目標生成點，將目標PHD分解為新生目標PHD和存活目標PHD；最后，用兩組不同的粒子集分別對存活目標PHD和新生目標PHD進行粒子近似，經預測、更新和重采樣后，在目標新生強度未知時對所提PHD濾波器進行粒子實現。

3.有益效果

本發明利用門限技術對量測值進行分類，同時基于量測值驅動完成目標PHD分解，從而實現新生目標強度未知時的多目標跟蹤。其主要有以下優點：

(1)該濾波器利用門限技術，將存活目標量測值從量測集中分離出來用于存活目標的PHD更新，從而提高了濾波器估計性能，同時，由于剔除了雜波量測，能有效降低算法的復雜度；

(2)該濾波器基于量測產生新生目標粒子，將目標PHD分解為存活目標PHD和新生目標PHD，能夠解決實際背景中新生目標強度未知時的多目標跟蹤問題。

具體實施方式

本發明分為以下幾個步驟：

1.基于門限技術的量測值分類方法

假定為k時刻第j個存活目標的一步預測，則k時刻第j個存活目標的候選量測值滿足

式(1)即為橢圓波門規則，其中檢驗統計量d_M為馬氏距離，為新息協方差，γ為波門控制參數。對于確定的量測維數n_z和z_k落入波門的概率P_G，γ是唯一確定的。n_z維橢球波門大小為