[發明專利]不完全量測數據驅動下的機動擴展目標混合交互式強跟蹤濾波方法

有效

• 申請號: 202010199440.X
• 申請日: 2020-03-20
• 公開（公告）號: CN111460636B
• 公開（公告）日: 2022-09-13
• 發明（設計）人: 李銀伢;石杰;王長城;盛安冬;戚國慶
• 申請（專利權）人: 南京理工大學
• 主分類號: G06F30/20
• 分類號: G06F30/20;G06F17/18;G06F17/16;G06N7/02;G06K9/62
• 代理公司: 南京理工大學專利中心 32203
• 代理人: 陳鵬

本發明公開了一種不完全量測數據驅動下的機動擴展目標混合交互式強跟蹤濾波方法，包括如下步驟：步驟1，建立混合模型集，并確定混合模型集的轉移概率矩陣；步驟2，計算交互后子模型濾波器在k采樣時刻的輸入初值；步驟3，構建子模型濾波器；步驟4，更新k采樣時刻模型的模型概率；步驟5，計算k采樣時刻的狀態估計即協方差，判斷終止條件，若目標跟蹤過程結束，退出；否則返回步驟2。本發明提出的擴展目標跟蹤算法能夠有效適應實際工程中的不完全量測環境，具有更高的跟蹤精度，且在目標機動時刻，模型切換更快、更準確。

技術領域

本發明涉及火力控制目標跟蹤技術領域，特別是一種不完全量測數據驅動下的機動擴展目標混合交互式強跟蹤濾波方法。

背景技術

目標搜索識別、跟蹤、命中和毀傷是火控系統的四大關鍵環節，而目標跟蹤為火控系統中的第二關鍵環節，是后續武器命中和毀傷的必要前提。目標跟蹤旨在掌握運動目標參數(狀態)隨時間的變化規律，建立和預測目標運動狀態的歷程和趨勢，為后續武器系統的進一步動作，諸如攻擊要素的獲取等奠定基礎。目標跟蹤精度是衡量跟蹤系統的關鍵戰術技術指標之一，如何最大限度提高目標的跟蹤精度，是火力控制目標跟蹤技術領域研究的熱點和難點課題。近來，火控系統中多種類型的時敏目標，如制導炸彈、巡航導彈、空地導彈、武裝直升機、旋翼或固定翼攻擊無人機等目標的性能得到了飛速提升，特別是其機動能力，對目標跟蹤系統特別是跟蹤算法帶來了巨大挑戰。傳統的目標跟蹤方法已無法滿足對此類時敏機動目標的跟蹤精度要求。

同時，在現代信息化電子對抗條件下，跟蹤系統傳感器在測量目標參數的過程中，由于復雜的探測環境、目標機動、傳感器自身有限的探測能力、失效或故障，以及傳感器將量測信息傳輸至目的地(數據處理中心或節點)的過程中，由于信道干擾、擁塞及其它因素，導致最終到達目的地的量測數據存在隨機缺失現象，稱之為不完全量。傳統已有的目標跟蹤理論和方法均建立在完整量測信息的前提之上，從而使得現有的目標跟蹤理論和方法不能直接推廣應用于不完全量測下的目標跟蹤中。

此外，傳統的火控系統在跟蹤上述類型的時敏目標時，一般將該類目標建模為質點，在目標尺寸較小且距離較遠時可認為是合理的，相應的目標跟蹤估計算法也只能利用質點目標相對觀測器的距離和角度等有限的測量信息進行目標運動參數估計。由于跟蹤系統存在獨立于估計算法的理論誤差下限：克萊姆-繞下界(CRLB)，在現有基于質點目標跟蹤模型的基礎上，很難再進一步提高目標的跟蹤精度。同時，在要地防空和末端防御中，為了重創和徹底摧毀對方攻擊目標的有生作戰力量，防空火控系統可采用現代新型防御武器(如定向能和動能武器等)，而這些防御武器在求解攻擊要素時，需要持續、穩定和更加精準的目標運動參數估計，但傳統質點目標跟蹤系統很難滿足這一需求。

發明內容

本發明的目的在于提供一種不完全量測數據驅動下的機動擴展目標混合交互式強跟蹤濾波方法。

實現本發明的技術解決方案為：一種不完全量測數據驅動下的機動擴展目標混合交互式強跟蹤濾波方法，包括如下步驟：

步驟1，建立混合模型集，并確定混合模型集的轉移概率矩陣；

步驟2，計算交互后子模型濾波器在k采樣時刻的輸入初值；

步驟3，構建子模型濾波器；

步驟4，更新k采樣時刻模型的模型概率；

步驟5，計算k采樣時刻的狀態估計即協方差，判斷終止條件，若目標跟蹤過程結束，退出；否則返回步驟2。

進一步的，建立混合模型集的具體方法為：

(1)建立n個子運動模型組成的目標運動模型集M^l，并確定對應的轉移概率矩陣

其中表示k采樣時刻運動模型集M^l對中的有效模型

(2)建立不完全量測模型集M^r，并確定對應的轉移概率矩陣