[發明專利]一種任意直線約束下目標跟蹤方法

有效

• 申請號: 201810958266.5
• 申請日: 2018-08-22
• 公開（公告）號: CN108802721B
• 公開（公告）日: 2019-04-05
• 發明（設計）人: 周共健;李可毅
• 申請（專利權）人: 哈爾濱工業大學
• 主分類號: G01S13/72
• 分類號: G01S13/72;G01S13/00
• 代理公司: 北京格允知識產權代理有限公司 11609
• 代理人: 周嬌嬌;李亞東

1.一種任意直線約束下目標跟蹤方法，其特征在于，包括以下步驟：

S1、從觀測雷達處獲取目標位置量測信息構建量測向量，量測向量包括目標相對觀測雷達坐標系原點的距離量測和方位角量測

S2、利用目標過往時刻狀態向量對目標當前時刻的狀態向量x_k進行狀態增廣，得到增廣后的狀態向量及其對應的狀態方程，增廣狀態包括k時刻及之前d個連續時刻的狀態，d表示增廣部分的時間跨度；

S3、根據目標運動的直線軌跡形狀構造偽量測描述任意直線約束關系，并將偽量測增廣到量測向量中，得到增廣后的量測方程；

S4、采用非線性濾波方法，利用增廣后的狀態方程和量測方程進行濾波，得到約束狀態估計結果，實現目標跟蹤；

所述步驟S2中，笛卡爾坐標系下目標運動模型的狀態方程為：

x_k+1＝Φ_kx_k+Γ_kv_k；

其中，x_k是k時刻狀態向量，下標為對應時刻，包含k時刻沿x、y方向位置分量x_k、y_k以及速度分量x_k+1是k+1時刻狀態向量，Φ_k是狀態轉移矩陣，v_k是過程噪聲向量，假設過程噪聲是零均值方差已知的高斯白噪聲，其過程噪聲協方差矩陣為cov(v_k)＝Q_k≥0；Γ_k是噪聲分布矩陣；

采用近勻速模型(NCV)作為線運動目標跟蹤中的目標運動模型，其狀態轉移矩陣Φ_k和噪聲分布矩陣Γ_k分別為：

對應的狀態向量為T為觀測雷達采樣間隔；

所述步驟S2中對目標當前時刻的狀態向量x_k進行增廣，增廣后的狀態向量為：

其中，

對增廣狀態對應的狀態方程中的狀態轉移矩陣和噪聲分布矩陣做相應的增廣，得到如下公式：

其中，I和0分別代表與狀態轉移矩陣Φ_k維數相同的單位矩陣和零矩陣；

增廣后的過程噪聲協方差矩陣為：

所述步驟S3中構造偽量測描述任意直線約束關系，得到笛卡爾坐標系下的偽量測為：

所述步驟S3中將偽量測增廣到量測向量中，得到增廣后的量測方程為：

對應的量測噪聲協方差矩陣為：

其中，是k時刻量測向量，是表征量測向量與狀態向量間關系的函數；是量測噪聲向量；和分別是距離量測和方位角量測對應的量測噪聲，和是對應的量測噪聲方差。

2.根據權利要求1所述的任意直線約束下目標跟蹤方法，其特征在于，所述步驟S4中采用的非線性濾波方法包括轉換量測卡爾曼濾波方法、無跡卡爾曼濾波方法、擴展卡爾曼濾波方法、容積卡爾曼濾波方法或粒子濾波方法其中之一。

3.根據權利要求1所述的任意直線約束下目標跟蹤方法，其特征在于，所述步驟S4中采用的非線性濾波方法為容積卡爾曼濾波方法，所述步驟S4包括以下步驟：

判斷k，若k＝1或k＝2，進行濾波初始化，計算狀態初值及初始狀態協方差；若k>2則跳過此步驟，直接進行下一步驟；

利用增廣的狀態方程計算狀態一步預測及一步預測協方差；

利用增廣的量測方程計算預測量測和預測量測協方差；

計算預測的狀態與預測的量測間的交互協方差；

根據交互協方差計算濾波增益；

根據濾波增益更新約束狀態估計和協方差。