[發明專利]一種基于多伯努利分布式多傳感器多目標跟蹤方法

有效

• 申請號: 201911099150.1
• 申請日: 2019-11-12
• 公開（公告）號: CN110967690B
• 公開（公告）日: 2023-06-16
• 發明（設計）人: 楊金龍;徐悅;繆佳妮;葛洪偉;劉建軍
• 申請（專利權）人: 江南大學
• 主分類號: G01S13/72
• 分類號: G01S13/72;G06F18/10
• 代理公司: 哈爾濱市陽光惠遠知識產權代理有限公司 23211
• 代理人: 彭素琴

1.一種基于多伯努利分布式多傳感器多目標跟蹤方法，其特征在于，采用決策級融合輸出方法、交互反饋方法或特征級融合反饋方法中的一種以上；

所述的交互反饋方法為：對接收的互連傳感器的多伯努利數據以距離閾值進行篩選，得到用以反饋的伯努利項，后以新生伯努利項的方式，反饋至本地后驗多伯努利中以供后續時刻的跟蹤，交互反饋方法的步驟具體包括：

假設當前時刻為k，利用期望后驗EAP分別得到多伯努利集π_A,f與π_B,f中各目標狀態向量集與其中(c_x,c_y)表示目標在直角坐標系下的坐標值，(vx,vy)為目標在x與y方向上的速度值；僅考慮坐標值，依次取目標狀態向量集X_B中的每個向量j，計算其與目標狀態向量集X_A中各向量距離，并得到最大值若其中λ為自定義距離閾值參數，則記錄j；當考察完目標狀態向量集X_B中所有向量后，從用以融合的多伯努利集π_B,f中依照被記錄的向量索引集得到新的多伯努利集π_IF，并將其并入傳感器A的后驗多伯努利集π_k中完成反饋；

所述決策級融合輸出方法為：對首次融合結果進行二次處理，利用融合失敗計數方法篩選出不匹配的伯努利項，然后對其余的伯努利項再次進行融合，最終將篩選出的伯努利項與融合項組合，構成當前時刻的狀態輸出；所述決策級融合輸出方法的步驟具體包括：取max(N_A,N_B)＝N_max，即傳感器A與B勢估計的最大值，同時取融合的多伯努利參數集中伯努利項數為N_w；當N_w＝N_max時，直接以融合的多伯努利參數集π_w作為最終用以狀態輸出的多伯努利集；當N_w＜N_max時，分別找出標記向量ξ₁和ξ₂中最大數值及其對應索引，并分別記錄其最大值與索引為m₁與m₂和I₁與I₂，若m₁＞m₂，則令若m₁＜m₂,則令分別從用以融合的伯努利集π_A,f與π_B,f中刪除索引I₁與I₂對應的分量，得到新的伯努利集π_A,f1與π_B,f1，將兩者再次進行G-CI融合并得到融合的多伯努利集并將由索引集I₁與I₂構成的多伯努利集記做與最終定義構成最終用以狀態輸出的多伯努利集；

所述的特征級融合反饋方法為：保留參與融合的伯努利項并修改其存在概率，同時修改融合后得到的多伯努利參數集的存在概率并將其添加至后驗多伯努利集中；所述特征級融合反饋方法具體包括：

修改融合的多伯努利參數集π_w或每項的存在概率r_w＝0.15，修改后的多伯努利參數集定義為同時修改用以融合的多伯努利集π_A,f中每項的存在概率r_A＝0.05，修改后所得多伯努利參數集定義為將在π_k中替換π_A,f并將并入后驗多伯努利參數集π_k以完成該反饋步驟。

2.根據權利要求1所述的基于多伯努利分布式多傳感器多目標跟蹤方法，其特征在于，所述的方法為在MB濾波及GCI-MB分布式融合濾波基礎上，結合決策級融合輸出方法、交互反饋方法和特征級融合反饋方法。