[發(fā)明專利]一種基于動態(tài)聯(lián)邦濾波的車載雷達目標跟蹤方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202011063905.5
• 申請日: 2020-09-30
• 公開（公告）號: CN112180361B
• 公開（公告）日: 2023-09-26
• 發(fā)明（設計）人: 鄭雙權;趙萬忠;徐燦;羅建;劉津強;滿香;董雪峰;徐坤豪;徐洪波
• 申請（專利權）人: 南京航空航天大學
• 主分類號: G01S13/72
• 分類號: G01S13/72;G01S13/86;G01S17/66;G06N3/0464;G06N3/08
• 代理公司: 江蘇圣典律師事務所 32237
• 代理人: 賀翔

1.一種基于動態(tài)聯(lián)邦濾波的車載雷達目標跟蹤方法，其特征在于，步驟如下：

步驟1：建立車載雷達系統(tǒng)與車輛運動坐標系之間的轉(zhuǎn)換關系，將各坐標系進行空間統(tǒng)一；

步驟2：建立目標車輛運動模型以及車載雷達測量模型；

步驟3：利用Sage-Husa濾波算法對車載雷達測量數(shù)據(jù)進行濾波，以殘差統(tǒng)計信息對子濾波器的工作狀態(tài)進行評估，篩選出故障子濾波器并對動態(tài)聯(lián)邦濾波器重構；

步驟4：根據(jù)重構的動態(tài)聯(lián)邦濾波器中子濾波器的殘差統(tǒng)計信息，利用分布式模糊神經(jīng)網(wǎng)絡模型調(diào)整信息分配系數(shù)；

步驟5：對2個子濾波器的最優(yōu)估計值，根據(jù)信息分配原則進行全局融合，獲得全局的最優(yōu)估計值，利用動態(tài)信息分配系數(shù)進行反饋過程，返回步驟3；

所述步驟2具體包括：

步驟21：車輛橫擺角速度在一定范圍內(nèi)，目標車輛和自車均符合常加速運動模型，建立自車和目標車輛在世界坐標系下的運動模型；

目標車輛在世界坐標系下的運動方程為：

式中，為目標車輛的加速度，為目標車輛的速度，x(t)為目標車輛的位置，a為目標車輛的加速度值，為目標車輛的速度初值，x(0)為目標車輛的初始位置；

自車在世界坐標系下的運動方程：

式中，為自車的加速度，為自車的速度，x_v(t)為自車的位置，a_v為自車的加速度值，為自車的速度初值，x_v(0)為自車的初始位置；

根據(jù)自車和目標車輛在世界坐標下的運動方程，建立目標車輛在車輛運動坐標系下的運動方程：

式中，x_obj-v(t)分別為目標車輛在車輛運動坐標系下的加速度、速度和位置；

步驟22：在車輛運動坐標系中，建立目標車輛的狀態(tài)估計模型，在前方車輛目標跟蹤過程中，關注目標車輛的位置和速度信息，采用向量來描述目標車輛的運動狀態(tài)，包含縱向和側(cè)向的位置、速度和加速度信息；根據(jù)目標車輛在車輛運動坐標系的常加速運動模型，得到離散的目標車輛狀態(tài)估計模型：

式中，T為時間更新周期，為各個狀態(tài)量組成的系統(tǒng)噪聲矩陣；

步驟23：根據(jù)激光雷達和毫米波雷達的測量特性建立對應的測量方程；

激光雷達采用笛卡爾坐標系描述目標車輛的狀態(tài)信息，其測量值為當前時刻目標車輛的狀態(tài)值，激光雷達的測量模型為：

Z_Lk＝H_LX_k+v_Lk

式中，為激光雷達測量值，H_L為6維單位矩陣，為激光雷達的測量噪聲矩陣；

毫米波雷達采用極坐標的方式描述目標車輛的狀態(tài)信息，其測量值和目標車輛狀態(tài)值間存在非線性轉(zhuǎn)換關系，狀態(tài)空間映射到測量空間的測量函數(shù)F(x)如下：

式中，ρ為目標車輛在毫米波雷達坐標系中的徑向位置，為目標車輛在毫米波雷達坐標系中的角度位置，為目標車輛在毫米波雷達坐標系中的徑向速度；

將非線性測量函數(shù)F(x)線性化后的雅克比矩陣H_j為：

毫米波雷達的測量方程為：

Z_Rk＝H_Rx_k+v_Rk

式中，為毫米波雷達的測量值，H_R＝H_j為測量矩陣，為毫米波雷達的測量噪聲矩陣。

2.根據(jù)權利要求1所述的基于動態(tài)聯(lián)邦濾波的車載雷達目標跟蹤方法，其特征在于，所述步驟1中的將各坐標系進行空間統(tǒng)一具體步驟為：

步驟11：建立毫米波雷達坐標系與車輛運動坐標系間的轉(zhuǎn)換關系，毫米波雷達坐標系為水平的二維平面坐標系；

步驟12：建立激光雷達坐標系與車輛運動坐標系間的轉(zhuǎn)換關系，激光雷達坐標系為三維坐標系。