[發(fā)明專(zhuān)利]一種基于VSMM-GMPHD的多目標(biāo)跟蹤方法

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• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202010546127.9
• 申請(qǐng)日: 2020-06-16
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN111665495A
• 公開(kāi)（公告）日: 2020-09-15
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 董鵬;董昆
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 蘇州慧至智能科技有限公司
• 主分類(lèi)號(hào): G01S13/72
• 分類(lèi)號(hào): G01S13/72;G01S17/66
• 代理公司: 常州眾慧之星知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 32458
• 代理人: 郭云梅

1.一種基于VSMM-GMPHD的多目標(biāo)跟蹤方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟S1：給定前一時(shí)刻的多目標(biāo)多模型參數(shù)：存活目標(biāo)的高斯元集合及其強(qiáng)度，包含多個(gè)運(yùn)動(dòng)模式的模型集；

步驟S2：對(duì)步驟S1中存活目標(biāo)的高斯元進(jìn)行輸入混合，包括混合權(quán)重、混合概率、混合估計(jì)和混合方差，得到混合后的存活目標(biāo)高斯元集合及其強(qiáng)度；

步驟S3：計(jì)算期望模式的加速度，進(jìn)行模型集的更新，得到當(dāng)前時(shí)刻的模型集；

步驟S4：利用步驟S2中輸入混合后的結(jié)果和步驟S3中當(dāng)前時(shí)刻的模型集，對(duì)混合后的存活目標(biāo)的高斯元和強(qiáng)度進(jìn)行預(yù)測(cè)，得到預(yù)測(cè)后的存活目標(biāo)高斯元集合及其強(qiáng)度；對(duì)新生目標(biāo)高斯元集合及其強(qiáng)度進(jìn)行預(yù)測(cè)；

步驟S5：根據(jù)當(dāng)前時(shí)刻的觀測(cè)，對(duì)步驟S4中得到的預(yù)測(cè)高斯元和強(qiáng)度進(jìn)行更新，得到更新后的高斯元集合及其強(qiáng)度；

步驟S6：對(duì)步驟S5中更新后的高斯元進(jìn)行基于模型的修剪與合并；

步驟S7：對(duì)步驟S6修剪與合并后的高斯元進(jìn)行多目標(biāo)狀態(tài)提取，得到多目標(biāo)狀態(tài)的估計(jì)集合和對(duì)應(yīng)的模型集。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于VSMM-GMPHD的多目標(biāo)跟蹤方法，其特征在于，所述步驟S1中，給定當(dāng)前時(shí)刻之前的多目標(biāo)參數(shù)為：k-1時(shí)刻存活目標(biāo)的高斯元集合和強(qiáng)度D_k-1(x)

其中N(·；m,P)為具有均值m和協(xié)方差矩陣P的高斯分布密度函數(shù)，ω是高斯元權(quán)重，j_k-1表示k-1時(shí)刻基于模型的高斯元個(gè)數(shù)，r_k-1∈M_k-1為模型標(biāo)簽，且M_k-1表示在k-1時(shí)刻所有有效的模型集，且表示在k-1時(shí)刻對(duì)第i個(gè)高斯元起作用的模型集。k-1時(shí)刻的總模型集為

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于VSMM-GMPHD的多目標(biāo)跟蹤方法，其特征在于，所述步驟S2包括：

混合權(quán)重

其中表示轉(zhuǎn)移概率，表示目標(biāo)存活概率；

混合概率

混合估計(jì)

混合方差

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于VSMM-GMPHD的多目標(biāo)跟蹤方法，其特征在于，所述步驟S3包括：

計(jì)算當(dāng)前時(shí)刻的期望模型的加速度

得到期望模型集C_k，將期望加速度加入總的模型集得到當(dāng)前時(shí)刻的總模型集M_k＝M_k-1∪C_k。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于VSMM-GMPHD的多目標(biāo)跟蹤方法，其特征在于，所述步驟S4包括：

計(jì)算預(yù)測(cè)強(qiáng)度D_k|k-1(x)

D_k|k-1(x)＝D_f,k|k-1(x)+γ_k(x)

其中D_f,k|k-1(x)表示存活目標(biāo)的強(qiáng)度

式中，f(·)表示非線(xiàn)性狀態(tài)方程，表示對(duì)應(yīng)的雅可比矩陣，表示控制輸入，表示狀態(tài)噪聲方差矩陣；

新生目標(biāo)強(qiáng)度為

其中π_k(r)是模型新生強(qiáng)度J_γ,k，和表示新生目標(biāo)的形狀參數(shù)。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于VSMM-GMPHD的多目標(biāo)跟蹤方法，其特征在于，所述步驟S5包括：

當(dāng)存在新的傳感器觀測(cè)值時(shí)，對(duì)存活目標(biāo)強(qiáng)度進(jìn)行更新，其計(jì)算公式為：

其中，p_D(x)表示檢測(cè)概率，h(·)表示非線(xiàn)性量測(cè)方程，表示對(duì)應(yīng)的雅可比矩陣，表示量測(cè)噪聲方差矩陣。