[發明專利]一種基于多源聚類的分布式多目標跟蹤方法

有效

• 申請號: 201810992714.3
• 申請日: 2018-08-29
• 公開（公告）號: CN109188423B
• 公開（公告）日: 2020-11-10
• 發明（設計）人: 張天賢;時巧;葛萌萌;王遠航;韓毅;徐龍瀟;孔令講;楊曉波;崔國龍
• 申請（專利權）人: 電子科技大學
• 主分類號: G01S13/72
• 分類號: G01S13/72
• 代理公司: 成都虹盛匯泉專利代理有限公司 51268
• 代理人: 王偉

本發明公開一種基于多源聚類的分布式多目標跟蹤方法，針對現有傳統分布式多目標跟蹤方法僅利用航跡之間的相關性而未充分利用量測間相關性導致的信息丟失，且由于計算航跡間相關性而引起的高計算復雜度的問題；本發明的方法首先對所有雷達接收到的每一時刻的數據進行聚類處理，然后計算各個聚類的中心作為這一時刻對各個目標的位置的估計，最后基于最近鄰域簡化聯合概率數據關聯算法，利用單站雷達多目標跟蹤方法對多目標進行跟蹤，得到目標航跡。該方法有效解決了在實際應用中傳統分布式多目標跟蹤存在的信息丟失，計算復雜度高的問題，改善了多目標跟蹤的性能，且對于距離較近的近目標也能實現有效跟蹤。

技術領域

本發明屬于穿墻雷達成像領域，特別涉及一種雷達多目標跟蹤技術。

背景技術

隨著隱身技術和反偵察技術的發展，傳統的單站雷達多目標跟蹤技術已無法滿足日益增長的軍事需求，而基于組網雷達的多目標跟蹤技術才是未來多目標跟蹤技術的發展方向。根據組網雷達數據處理的模式可以將組網雷達分為三類：集中式，分布式和混合式。本發明主要關注在分布式組網雷達中的多目標跟蹤問題。

傳統的基于分布式組網雷達的多目標跟蹤是首先利用每部雷達單獨的對多個目標進行跟蹤，然后計算來自不同雷達的目標航跡之間的相關性，最后將相關性高的航跡進行融合得到目標最終的航跡。但是該方法面臨以下兩個問題，首先計算目標航跡間的相關性通常非常復雜且耗費時間。并且隨著目標和雷達數量的增加，其計算量呈指數增長。其次，該方法僅利用了航跡間的相關性，而量測間的相關性缺乏利用，從而會存在信息丟失的情況。因此，有必要找到一種有效的方法來充分利用量測中包含的信息并減少計算量。聚類算法可以將大量的量測聚類成有限的子集，并且可以將每個子集的中心視為對目標位置的估計。這樣，對于每一時刻所有雷達獲得的大量量測，通過使用聚類算法可以將其聚類為對每個目標的位置估計。然后，對于整個觀測時間內，可以通過利用單站雷達多目標跟蹤方法來對目標進行跟蹤。通過利用聚類的方法來實現多目標跟蹤可以充分利用量測間的相關性，并且極大的減小了計算量，同時當目標或雷達數目較多時，優勢更為明顯。

目前，將聚類算法應用于多目標跟蹤問題上已經有一些研究。文獻“An algorithmbased on hierarchical clustering for multi-target tracking of multi-sensordata fusion，2016 35th Chinese Control Conference，2016：5106-5111”提出了基于層次聚類模型的聚類搜索樹來處理多傳感器數據融合的多目標跟蹤問題，該方法利用層次聚類算法來代替傳統分布式多目標跟蹤中的航跡關聯算法。文獻“Clustering of trackletsfor on-line multi-target tracking in networked camera systems，ComputationalIntelligence for Security and Defense Applications，2011IEEE Symposium on，2011：24-30”提出了一種航跡聚類系統用于多攝像機多目標跟蹤問題中，該系統利用聚類算法將由市售的單攝像機視頻分析算法生成的航跡進行聚類，即該文章利用聚類算法來替代傳統多目標跟蹤中的航跡融合方法。因此可見，上述兩篇文章仍然是先分別利用每個處理器對多目標進行跟蹤，然后將航跡進行融合得到目標的航跡，這表明它們仍將面臨傳統分布式多目標跟蹤所面臨的上述兩個問題。

發明內容

為解決上述技術問題，本發明提供一種基于多源聚類的分布式多目標跟蹤方法，直接對量測進行聚類，不需要計算航跡間的相關性，減少了計算復雜度。

本發明采用的技術方案為：一種基于多源聚類的分布式多目標跟蹤方法，處理流程如圖1所示，包括以下步驟：

具體包括步驟：

步驟1：將所有雷達獲取的量測進行分組，

假設在分布式組網雷達的觀測區域中，目標保持勻速直線運動，其運動模型為：