[發明專利]一種基于動態多維分配的被動多源多目標跟蹤方法有效
| 申請號： | 201710032843.3 | 申請日： | 2017-01-17 |
| 公開（公告）號： | CN106767832B | 公開（公告）日： | 2020-11-13 |
| 發明（設計）人： | 周共健;卜石哲 | 申請（專利權）人： | 哈爾濱工業大學 |
| 主分類號： | G01C21/20 | 分類號： | G01C21/20;G01C23/00 |
| 代理公司： | 哈爾濱華夏松花江知識產權代理有限公司 23213 | 代理人： | 孟憲會 |
| 地址： | 150001 黑龍*** | 國省代碼： | 黑龍江;23 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 基于 動態 多維 分配 被動 多目標 跟蹤 方法 | ||
1.一種基于動態多維分配的被動多源多目標跟蹤方法，其特征在于：所述基于動態多維分配的被動多源多目標跟蹤方法包括以下步驟：
步驟一：利用k-1時刻的目標的狀態，建立對應于該目標的航跡p的預選波門
步驟二：利用步驟一構建的預選波門以及k-1時刻的航跡p和各傳感器的觀測值組合構建代價函數并依據航跡p和觀測值之間一一對應的關系構建二值變量
步驟三：利用步驟二構建的代價函數和二值變量構建全局關聯代價函數，得到S+1-D分配公式，并給出約束條件；所述S表示傳感器的個數，D表示維度；
約束條件的具體過程為：
步驟四：利用拉格朗日松弛算法對步驟三的約束條件進行松弛，對S+1-D分配公式進行降維處理，得到二維分配公式；
步驟五：利用廣義拍賣算法計算步驟四所得的二維分配公式的對偶解；
步驟六：根據步驟五對約束條件進行實施，初始化次梯度向量，利用次梯度向量對拉格朗日乘子更新；
步驟七：迭代執行步驟四至步驟六，獲得S+1-D分配公式的代價值JS和使分配結果的原始解后，得到航跡p和對應觀測值的分配組合；
步驟八：根據步驟七得到的觀測值的分配組合對目標當前時刻的位置利用似然函數進行最大似然估計；
步驟九：利用步驟八得到的位置的最大似然估計，根據卡爾曼濾波方法估計目標狀態，用狀態估計值更新航跡，實現多目標跟蹤。
2.根據權利要求1所述的一種基于動態多維分配的被動多源多目標跟蹤方法，其特征在于：所述步驟一中利用k-1時刻的目標的狀態，建立對應于該目標的航跡p的預選波門的具體過程為：
其中表示k-1時刻目標位置的估計值，表示k-1時刻目標速度的估計值，hs(X)是傳感器s的觀測方程，是hs(X)關于X的偏導數，是k時刻狀態轉移函數，和分別是k-1時刻目標狀態和狀態協方差矩陣估計值，和分別是k時刻目標狀態和狀態協方差矩陣的預測值，通過對k-1時刻目標狀態進行預測得到k時刻目標狀態的預測值是k-1時刻過程噪聲協方差矩陣，是傳感器s觀測的預測值，表示傳感器s的觀測協方差矩陣的預測值；是目標在k時刻的預測位置，(xs,ys)是傳感器s的位置，hs(X)是傳感器s的量測方程，z是傳感器s的k時刻的觀測值，是觀測噪聲方差；τ是預先設定的閾值。
3.根據權利要求2所述的一種基于動態多維分配的被動多源多目標跟蹤方法，其特征在于：所述步驟二中利用步驟一構建的預選波門以及k-1時刻的航跡p和各傳感器的觀測值組合構建代價函數并依據航跡p和觀測值之間一一對應的關系構建二值變量的具體過程為：
其中代價函數表示觀測組合中的觀測值來源于目的代價，表示觀測組合來源于目標的概率，表示觀測組合來源于偽信號源的概率，表示空集，Xp為k時刻目標狀態的真實值，為k時刻目標狀態的估計值，用k時刻目標狀態的預測值代替是觀測向量基于目標狀態估計值的條件均值，H是S個傳感器組合的堆疊觀測函數，由單個傳感器的觀測方程組成，HX是堆疊觀測函數H的偏導數，是觀測向量的條件概率密度函數，是傳感器s的探測概率，u(is)是二值函數，ψs是傳感器s監督區域的體積，則代價函數具體表示為：
依據航跡p和觀測值間一一對應的關系，二值變量的具體公式為：
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