[發明專利]一種解決分布式標簽融合的多目標跟蹤方法

有效

• 申請號: 202010987602.6
• 申請日: 2020-09-18
• 公開（公告）號: CN112113572B
• 公開（公告）日: 2023-04-07
• 發明（設計）人: 薛秋條;王力;吳孫勇;樊向婷;鄒寶紅;孫希延;紀元法;蔡如華;符強;嚴肅清;王守華
• 申請（專利權）人: 桂林電子科技大學
• 主分類號: G01C21/20
• 分類號: G01C21/20;G06F18/25;G06F18/2415
• 代理公司: 桂林文必達專利代理事務所(特殊普通合伙) 45134
• 代理人: 張學平

1.一種解決分布式標簽融合的多目標跟蹤方法，其特征在于：所述多目標跟蹤方法包括：

步驟一，在各個局部傳感器上單獨運行LMB濾波器得到局部估計的LMB后驗信息，對局部信息設置閾值進行修剪截斷用于減少計算復雜度；

步驟二，針對各傳感器標簽通過標簽匹配進行標簽一致化；

步驟三，共享各傳感器與相鄰傳感器的LMB后驗信息，并對共享后的信息按照標簽的方式進行算術平均融合；

步驟四，根據融合結果進行目標狀態和目標航跡提取；

步驟一包括：

步驟1.1：初始化系統參數，包括系統包含的傳感器數目S，各傳感器位置P_m＝(x_m,y_m),m＝1,…,S，跟蹤場景平面大小N_x×N_y，算法聯合處理周期k，目標新生先驗信息M_b為目標新生個數，為新生目標狀態向量，為新生目標的存在概率，為新生目標的空間分布函數，初始化變量k＝1；

步驟1.2：各傳感器接收跟蹤場景內的量測數據Z_k＝{Z_1,k,Z_2,k,…,Z_S,k}；

其中，表示k時刻第s個傳感器上的量測；

步驟1.3：在k時刻，各傳感器s通過得到的量測Z_s,k以及k-1時刻的標簽后驗運行標簽多伯努利濾波LMB得到k?時刻的局部LMB后驗包括LMB預測和LMB更新，以及對LMB分量進行包括修剪、截斷合并在內的操作；其中，L_s為第s個傳感器的標簽空間，l為目標狀態的標簽,為k-1時刻第s個傳感器上的標簽為l的目標狀態，為目標狀態的存在概率，為目標狀態服從的空間分布函數，為k時刻第s個傳感器上的標簽為l'的目標狀態，為目標狀態的存在概率，為目標狀態服從的空間分布函數；

LMB預測包括對存活標簽后驗的預測和新生標簽后驗的預測B是新生標簽空間，其中，為k-1時刻第s個傳感器上的標簽為l的存活目標在k時刻的預測目標狀態，為目標狀態的存在概率，為目標狀態服從的空間分布函數，為新生目標狀態向量，為新生目標的存在概率，為新生目標的空間分布函數，即k時刻的預測LMB后驗密度π_s,k|k-1(X)表示如下：

其中，

＜·,·＞表示求兩個變量的內積，表示k-1時刻的目標狀態的存活概率，為目標狀態的空間概率分布函數，ηs(l)為軌跡l的存活概率，為單目標轉移密度函數；

LMB更新包括利用量測Z_s,k對預測后驗密度π_s,k|k-1(X)進行更新，更新后的LMB后驗概率密度π_s,k(X|Z_s,k)如下：

其中，L'_s＝L_s∪B表示第s個傳感器更新后的標簽空間，是存活目標標簽空間L_s和新生目標標簽空間B的并集，表示k時刻的目標狀態的存在概率，表示目標狀態的空間概率分布函數，l'表示目標狀態的標簽；

步驟三包括

步驟3.1，標簽一致化之后，每個傳感器通過泛洪通信迭代與相鄰傳感器N?_s進行信息共享，通信迭代最大次數為T，通信完成后，每個傳感器都包括相鄰傳感器的后驗信息；

步驟3.2，每個傳感器信息共享后直接按照標簽的方式將標簽相同的LMB后驗信息放入到同一個子集中，從而得到個后驗子集，表示通信迭代t次后傳感器s上的標簽集，每個子集都有一個唯一的標簽；

步驟3.3，對每個子集中的LMB后驗信息進行AA融合得到融合后的后驗密度信息以及融合后的目標個數估計其中表示算術平均融合后第s個傳感器上標簽為l的目標的存在概率，表示融合后第s個傳感器上標簽為l的目標x的空間概率分布函數。

2.根據權利要求1所述的解決分布式標簽融合的多目標跟蹤方法，其特征在于：標簽多伯努利濾波時使用高斯混合方法完成的，每次在局部傳感器都會對標簽后驗分量進行修剪截斷，同時對每個后驗分量中的高斯成分進行包括修剪、合并及截斷在內的操作。