[發(fā)明專利]一種基于當前統(tǒng)計模型的機動目標跟蹤方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201710832102.3
• 申請日: 2017-09-15
• 公開（公告）號: CN107728138B
• 公開（公告）日: 2020-11-17
• 發(fā)明（設計）人: 于雪蓮;歐能杰;曲學超;唐永昊;周云
• 申請（專利權）人: 電子科技大學
• 主分類號: G01S13/66
• 分類號: G01S13/66
• 代理公司: 電子科技大學專利中心 51203
• 代理人: 甘茂

1.一種基于當前統(tǒng)計模型的機動目標跟蹤方法,該方法包括：

步驟1：運動狀態(tài)的初始化和預設參數

1a)預設目標最大加速度極值a_max、目標最小加速度極值a_min和機動頻率γ；

1b)利用雷達量測的前三個量測值確定機動目標的初始狀態(tài)和初始協(xié)方差；

步驟2：建立針對機動目標的當前統(tǒng)計模型

2a)用下式對機動目標建立運動狀態(tài)方程：

其中，X_k和X_k-1分別表示機動目標k和k-1時刻的狀態(tài)向量，x_k表示目標k時刻位置，表示目標k時刻速度，表示目標k時刻加速度；F_k-1為狀態(tài)轉移矩陣；G_k-1表示機動目標k-1時刻的控制矩陣；為機動目標加速度均值；V_k-1是k-1時刻離散時間白噪聲序列；

2b)用下式建立目標的量測方程：

Z_k＝H_kX_k+W_k

其中，Z_k表示k時刻雷達的量測值；H_k為k時刻量測矩陣；W_k為k時刻量測噪聲，其均值為0，方差為R_k；

步驟3：確定當前加速度方差：

3a)設上一時刻加速度更新值作為加速度均值，即

3b)用反正切函數來調整當前加速度極值α′_max；

所述加速度極值α′_max的求解方法為：

其中，a_max表示最大加速度極值；a_min表示最小加速度極值；B表示比例調整因子；a_mid表示該反正切函數對稱中心；

3c)用下式確定加速度方差：

其中，為加速度方差；

步驟4：目標狀態(tài)預測

4a)由步驟2建立的當前統(tǒng)計模型和上一時刻狀態(tài)更新值完成目標狀態(tài)的一步預測：

其中，表示k-1時刻預測目標在k時刻的狀態(tài)；表示目標k-1時刻狀態(tài)更新值；

4b)目標狀態(tài)協(xié)方差矩陣的一步預測由下式決定

其中，P_k|k-1表示k-1時刻預測k時刻的狀態(tài)協(xié)方差；P_k-1|k-1表示k-1時刻狀態(tài)協(xié)方差更新值；γ為機動頻率；q為機動激勵協(xié)方差矩陣；

4c)由狀態(tài)預測值按下式確定目標在k-1時刻量測值的預測：

其中，表示k-1時刻預測目標在k時刻的量測值；表示k-1時刻預測目標在k時刻的狀態(tài)；

步驟5：確定漸消因子

5a)用下式確定濾波新息：

其中，v_k為k時刻的濾波新息；

5b)按照下式確定預測誤差的協(xié)方差矩陣：

其中，S_k為預測誤差的協(xié)方差矩陣；為量測矩陣的轉置,R_k表示量測噪聲的協(xié)方差矩陣；

5c)利用濾波新息和預測誤差協(xié)方差矩陣確定機動目標k時刻的漸消因子λ_k，

步驟6：利用漸消因子對預測協(xié)方差進行調整：

P′_k|k-1＝λ_kP_k|k-1

其中，P′_k|k-1為調整之后k-1時刻預測目標在k時刻的預測協(xié)方差；

步驟7：目標狀態(tài)更新

7a)由預測誤差的協(xié)方差矩陣按照下式確定濾波器增益：

其中，K_k為k時刻的濾波器增益；[·]^-1表示矩陣的逆；

7b)按照下式完成對目標狀態(tài)的更新：

其中，表示目標k時刻狀態(tài)更新值；

7c)按照下式完成目標狀態(tài)協(xié)方差的更新：

其中，P_k|k表示目標k時刻狀態(tài)協(xié)方差更新值；為濾波器增益矩陣的轉置。