[發明專利]一種最小化后驗距離的傳感器路徑優化方法

在審

• 申請號: 202010874116.3
• 申請日: 2020-08-26
• 公開（公告）號: CN112241583A
• 公開（公告）日: 2021-01-19
• 發明（設計）人: 韋武文
• 申請（專利權）人: 深圳市鈦云智能科技有限公司
• 主分類號: G06F30/20
• 分類號: G06F30/20;G01C21/20;G06F111/06
• 代理公司: 廣東中禾共贏知識產權代理事務所(普通合伙) 44699
• 代理人: 陳歡

本發明屬于單傳感器單目標跟蹤領域，具體涉及一種最小化后驗距離的傳感器路徑優化方法，用于提升傳感器獲取測量精度，提高對監測空間中目標的跟蹤質量，達到持續穩定且高效跟蹤目標的效果。

技術領域

本發明屬于單傳感器單目標跟蹤領域，具體涉及一種最小化后驗距離的傳感器路徑優化方法，用于提升傳感器獲取測量精度，提高對監測空間中目標的跟蹤質量，達到持續穩定且高效跟蹤目標的效果。

背景技術

在單傳感器單目標跟蹤領域中，若跟蹤環境為簡單環境，且傳感器獲取測量形式為非線性測量(常見如測量目標與傳感器之間的距離即測距、目標與傳感器之間相對位置矢量與x軸正半軸夾角即測角等)時，常利用擴展卡爾曼濾波算法進行目標狀態估計。然而，當傳感器獲取測量形式為測距、測角時，測量質量會受到傳感器自身固有測量誤差的影響。

在擴展卡爾曼濾波算法中，常假設傳感器自身測量誤差服從一定均值的高斯分布。當該高斯分布均值、誤差協方差矩陣數值固定時，傳感器自身測量誤差對測量數據質量的影響程度大小便取決于目標與傳感器之間相對位置狀態。如何通過優化傳感器運動路徑，有效降低傳感器自身測量誤差對測量質量的影響程度，是本發明要解決的主要問題。

發明內容

本發明提出一種最小化后驗距離的傳感器路徑優化方法，該方法采用擴展卡爾曼濾波方法進行目標狀態估計，同時利用“最小化目標與傳感器之間后驗距離”準則進行傳感器路徑優化，通過縮小目標與傳感器之間后驗距離，降低傳感器自身測量誤差對非線性測量質量的影響，提升傳感器獲取非線性測量的質量，從而減小目標狀態估計誤差，提升目標狀態估計性能。

附圖說明：

圖1是傳感器可選運動控制指令示意圖；

圖2是考慮了過程噪聲的目標運動軌跡、某次仿真過程中傳感器運動軌跡示意圖；

圖3是傳感器路徑優化前后獲取的距離測量質量對比示意圖；

圖4是傳感器路徑優化前后獲取的角度測量質量對比示意圖；

圖5是傳感器路徑優化前后目標位置狀態估計誤差示意圖；

圖6是傳感器路徑優化前后目標速度狀態估計誤差示意圖。

具體實施方案：

以下結合技術方案和附圖，詳細敘述本發明的具體實施方式。

假設：1)傳感器跟蹤環境為簡單環境，即跟蹤環境中不存在任何干擾雜波，且傳感器每一時刻僅能獲取唯一目標測量信息；2)傳感器在固定采樣間隔內運動距離固定或為零，即傳感器運動速度矢量模長固定或模長為零；3) 傳感器運動航向角在[0～2π]區間內固定八等分，即傳感器運動速度矢量可能與x軸正半軸分別成0、π/4、π/2、3π/4、π、5π/4、3π/2、7π/4夾角，因此每一時刻，傳感器可選運動速度矢量共有九種情況：具體見圖1。

結合上述假設，開始進行本發明實施步驟的描述：

(1)每一時刻，目標狀態估計量服從高斯分布，即：

其中，表示k時刻目標動力學狀態，x_k、y_k、分別表示目標在二位笛卡爾坐標系中x、y方向上的位置、速度狀態信息； Z^k＝{Z¹,Z²,...,Z^k-1,Z^k}，表示1～k時刻傳感器獲取測量集合；P_k|k分別表示目標狀態估計均值、估計誤差協方差。

(2)在k時刻，進行目標狀態估計時域預測：