[發明專利]一種魯棒的高斯逆威沙特PHD多擴展目標跟蹤算法

在審

• 申請號: 202010101448.8
• 申請日: 2020-02-19
• 公開（公告）號: CN111274529A
• 公開（公告）日: 2020-06-12
• 發明（設計）人: 李鵬;胡德榮;朱潔;李嘉偉;徐宏鵬
• 申請（專利權）人: 江蘇理工學院
• 主分類號: G06F17/11
• 分類號: G06F17/11;G06F17/16
• 代理公司: 南京正聯知識產權代理有限公司 32243
• 代理人: 杭行

1.一種魯棒的高斯逆威沙特PHD多擴展目標跟蹤算法，其特征在于：所述算法包括如下步驟：

步驟1，令初始時刻k＝0，初始化參數：初始目標狀態為x₀＝{m₀,P₀}，m₀為目標的位置，P₀為運動誤差的協方差矩陣；

步驟2，當k≥1時，對量測集進行劃分；

將一組量測集Z劃分成若干個非空的子集或單元W；檢測W中的元素數量，利用預測信息將量測劃分為集群；如果一個量測可以被分成兩個集群，選擇分量權重大的集群；

步驟3，根據量測信息，利用GIW-PHD跟蹤算法框架對目標運動狀態進行多假設濾波；

步驟4，修剪合并：

步驟5，若下一幀觀測信息到達，轉到步驟2進行迭代；否則，跟蹤過程結束。

2.根據權利要求1所述的一種魯棒的高斯逆威沙特PHD多擴展目標跟蹤算法，其特征在于：步驟2所述的用目標的預測位置信息對目標量測集進行劃分，按下述步驟計算得到：

步驟2-1，當權重時將會被調整為

步驟2-2，對位置進行修正：

假設集和的所有分量所對應的量測為

步驟2-3，對于每一個位置可以通過轉移矩陣進行修正

其中，是坐標轉移矩陣來修正由目標靠近或分開移動而引起的錯誤。是量測集位置的均值，表示預測分量集的位置均值；

步驟2-4，將轉移矩陣利用公式表示出來：

可由與之間的擴展變化估算出來，轉換方程如下：

其中，和是和的擴展矩陣，可通過縮放和旋轉的方式變為

步驟2-5，求解

S_k+1是一個縮放矩陣，和是和各自的特征根；

θ＝α_1,k,α_1,k+1

ψ_k+1表示角度為θ的旋轉矩陣，這里，α_1,k和α_1,k+1是的特征向量，α_1,k,α_1,k+1是它們之間的角度。

3.根據權利要求1所述的一種魯棒的高斯逆威沙特PHD多擴展目標跟蹤算法，其特征在于：所述步驟3包括如下步驟：

目標更新檢測PHD為：

其中，p∠Z_k對所有分區p的當前集和Z_k的測量值求和，表示漏檢的PHD，可以近似為一個如下的混合逆威沙特分布：

其中，和是第j個高斯分布的均值和方差。為第j個GIW分布的自由度和標度矩陣。

GIW分量權重由以下公式更新：

其中β_FA,k是每次掃描的每個監視量的雜波量測參數，γ^(j)是目標產生的平均測量次數。

4.根據權利要求1所述的一種魯棒的高斯逆威沙特PHD多擴展目標跟蹤算法，其特征在于：所述步驟4中，當有較高權重的GIW分量被修剪時，其對應的標簽和屬性也要被修剪，如果多個分量被合并，并且有最大的權重，則合并后分量的標簽等于