[發(fā)明專利]一階傳播的多節(jié)點(diǎn)分散式GM-PHD融合方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202011476489.1
• 申請(qǐng)日: 2020-12-15
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN112748416B
• 公開(kāi)（公告）日: 2023-10-13
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 申屠晗;許劍波;彭東亮;郭云飛;駱吉安
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 杭州電子科技大學(xué)
• 主分類號(hào): G01S7/42
• 分類號(hào): G01S7/42
• 代理公司: 杭州君度專利代理事務(wù)所(特殊普通合伙) 33240
• 代理人: 楊舟濤

1.一階傳播的多節(jié)點(diǎn)分散式GM-PHD融合方法，其特征在于，該方法具體包括以下步驟：

步驟一：構(gòu)建多傳感器多目標(biāo)跟蹤場(chǎng)景，并對(duì)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)模型進(jìn)行初始化，設(shè)置目標(biāo)運(yùn)動(dòng)的相關(guān)參數(shù)，包括目標(biāo)運(yùn)動(dòng)的過(guò)程噪聲和傳感器的量測(cè)噪聲；其中傳感器的量測(cè)來(lái)自目標(biāo)或來(lái)自雜波；

建立目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)模型：x_k+1,i＝f_k,k+1(x_k,i)+w_k,i

式中，k表示離散時(shí)間變量，i表示目標(biāo)的序號(hào)，i＝1,2,···,N，x_k,i表示第i個(gè)目標(biāo)在k時(shí)刻的狀態(tài)變量，w_k,i表示均值為零、方差為Q_k的高斯白噪聲，映射f_k|k+1表示第i個(gè)目標(biāo)從k時(shí)刻到k+1時(shí)刻狀態(tài)轉(zhuǎn)移的狀態(tài)轉(zhuǎn)移方程；第i個(gè)目標(biāo)在k時(shí)刻的狀態(tài)變量其中，(x_i,k,y_i,k)為k時(shí)刻第i個(gè)目標(biāo)在監(jiān)測(cè)空間中的位置分量，為k時(shí)刻第i個(gè)目標(biāo)在監(jiān)測(cè)空間中的速度分量；

如果傳感器的量測(cè)來(lái)自目標(biāo)，則傳感器的量測(cè)符合以下傳感器量測(cè)模型：

假設(shè)有s個(gè)傳感器，對(duì)于任意傳感器j，其坐標(biāo)為(x_j,y_j)，檢測(cè)范圍為r，在k時(shí)刻對(duì)傳感器檢測(cè)半徑范圍內(nèi)的任意存在目標(biāo)的檢測(cè)概率為0≤P_d,j≤1；則k時(shí)刻傳感器j對(duì)目標(biāo)x_k,i形成的觀測(cè)方程如下，

其中，z_k,j是觀測(cè)向量，g_k,j是觀測(cè)函數(shù)，v_k,i,j表示觀測(cè)誤差，d_ij表示目標(biāo)與觀測(cè)傳感器坐標(biāo)的直線距離；假設(shè)觀測(cè)誤差服從零均值且協(xié)方差陣R_j已知的高斯隨機(jī)過(guò)程，且各時(shí)刻的過(guò)程噪聲和測(cè)量噪聲相互獨(dú)立；k時(shí)刻傳感器j的觀測(cè)集合為累積觀測(cè)集合為

如果傳感器的量測(cè)來(lái)自雜波，則傳感器的量測(cè)符合以下雜波模型：

式中，！表示階乘，n_k為k時(shí)刻監(jiān)測(cè)空域內(nèi)的雜波個(gè)數(shù)，假設(shè)雜波數(shù)量服從強(qiáng)度為λ的泊松分布，ρ(n_k)為雜波個(gè)數(shù)n_k的概率函數(shù)，y_l為第l個(gè)雜波的位置狀態(tài)，Ψ(x)為監(jiān)測(cè)空間的體積，q(y_l)為第l個(gè)雜波出現(xiàn)的概率；

步驟二：構(gòu)建一種分散式結(jié)構(gòu)下的通信以及融合框架；

假設(shè)在k-1時(shí)刻，對(duì)于傳感器j，坐標(biāo)為已經(jīng)得到了后驗(yàn)的目標(biāo)高斯混合粒子集，該粒子集可分為防區(qū)內(nèi)粒子與防區(qū)外粒子其中代表k-1時(shí)刻第j個(gè)傳感器防區(qū)內(nèi)后驗(yàn)高斯混合粒子集的第i個(gè)粒子的權(quán)值，代表k-1時(shí)刻第j個(gè)傳感器防區(qū)內(nèi)后驗(yàn)高斯混合粒子集的第i個(gè)粒子的均值，代表k-1時(shí)刻第j個(gè)傳感器防區(qū)內(nèi)后驗(yàn)高斯混合粒子集的第i個(gè)粒子的誤差協(xié)方差，J_in,k-1代表k-1時(shí)刻此傳感器防區(qū)內(nèi)粒子集中所包含的粒子個(gè)數(shù)，代表第j個(gè)傳感器的防區(qū)內(nèi)高斯粒子集的第i個(gè)粒子的置信度，代表第j個(gè)傳感器的防區(qū)內(nèi)高斯粒子集的第i個(gè)粒子的標(biāo)簽，下標(biāo)帶有out的參數(shù)則代表是防區(qū)外的粒子集；

1)預(yù)測(cè)邏輯

對(duì)于防區(qū)內(nèi)粒子與防區(qū)外粒子執(zhí)行不同的預(yù)測(cè)邏輯；防區(qū)內(nèi)粒子進(jìn)行GM-PHD預(yù)測(cè)，防區(qū)粒子標(biāo)簽label與粒子置信度conf不進(jìn)行變動(dòng)，繼承粒子預(yù)測(cè)前的狀態(tài)，防區(qū)外粒子進(jìn)行一步外推，防區(qū)外的粒子經(jīng)過(guò)外推處理之后其置信度會(huì)下降，乘以一個(gè)下降系數(shù)α：

conf_i^j＝α·conf_i^j,i＝1,...,J_out,k-1

上述粒子在進(jìn)行外推之后需要重新進(jìn)行防區(qū)判斷，防區(qū)的判斷依據(jù)為當(dāng)前傳感器位置與粒子狀態(tài)位置的直線距離是否超出傳感器探測(cè)范圍的大??；

其中d代表當(dāng)前粒子與傳感器的歐式直線距離，將被判斷為防區(qū)內(nèi)的粒子放入防區(qū)內(nèi)粒子集進(jìn)行后續(xù)GM-PHD的量測(cè)更新；

2)更新邏輯

更新操作只對(duì)防區(qū)內(nèi)的粒子集進(jìn)行，防區(qū)外的粒子集保持不變，更新方式為GM-PHD的更新方式，使用傳感器自身的量測(cè)去更新防區(qū)內(nèi)的GM-PHD粒子分量；

3)通信邏輯

傳感器通過(guò)更新得到k時(shí)刻后驗(yàn)的防區(qū)內(nèi)高斯粒子集然后將得到的防區(qū)內(nèi)高斯粒子集與防區(qū)外的高斯粒子集合并為一個(gè)集合：

J_k＝J_in,k+J_out,k

其中J_in,J_out分別代表傳感器防區(qū)內(nèi)粒子集的粒子個(gè)數(shù)和傳感器防區(qū)外粒子集的粒子個(gè)數(shù)，J_k代表傳感器防區(qū)內(nèi)和防區(qū)外粒子集的總粒子個(gè)數(shù)，該集合作傳感器j的待發(fā)送集合inf_j，當(dāng)進(jìn)入通信階段時(shí)，傳感器j與相鄰的傳感器進(jìn)行通信，發(fā)送自身的待發(fā)送集合與接收其他傳感器的待發(fā)送集合；

4)融合邏輯

在k時(shí)刻，傳感器j已獲得與其有通信關(guān)系傳感器的后驗(yàn)高斯混合粒子集，將多傳感器后驗(yàn)高斯混合粒子進(jìn)行匹配融合，匹配算法具體步驟如下：

1)設(shè)當(dāng)前傳感器j的高斯混合粒子集為基準(zhǔn)集

2)設(shè)定距離門(mén)限λ_k，該門(mén)限根據(jù)先驗(yàn)信息設(shè)定；

3)將傳感器j所接收到的所有傳感器后驗(yàn)GM-PHD粒子集中的每個(gè)粒子按傳感器依次與M_k|k集中的粒子進(jìn)行比較，計(jì)算其中最小歐式距離，若最小歐氏距離滿足閾值條件則將該粒子與M_k|k集中的相應(yīng)粒子匹配，如果匹配粒子已經(jīng)被當(dāng)前傳感器的其他粒子匹配，則檢驗(yàn)是否匹配其他粒子，同時(shí)將該粒子并入粒子集合M_k|k,否則，粒子即為當(dāng)前非匹配粒子，同時(shí)將該粒子刪除；

通過(guò)匹配算法，所有傳感器的后驗(yàn)高斯粒子最終都?xì)w并到基準(zhǔn)粒子集M_k|k中，并且對(duì)于任何一組匹配粒子，每個(gè)傳感器至多貢獻(xiàn)一個(gè)粒子；記為來(lái)自多個(gè)傳感器的一組匹配粒子，conf_n,label_n為分別代表匹配后第n個(gè)粒子的權(quán)重、狀態(tài)、協(xié)方差矩陣、置信度與傳感器標(biāo)簽；

融合方式采用協(xié)方差融合，以來(lái)表示待融合粒子集，具體融公式如下：

其中，代表將一組匹配粒子融合之后所得粒子的權(quán)重，為一個(gè)中間變量，代表經(jīng)過(guò)融合之后的粒子的狀態(tài)，代表經(jīng)過(guò)融合之后的粒子的協(xié)方差矩陣的逆矩陣；關(guān)于融合之后置信度與粒子所帶標(biāo)簽的更新方式：置信度取融合粒子中置信度最高的值，而標(biāo)簽則取當(dāng)前傳感器編號(hào)；

經(jīng)過(guò)融合之后得到全局后驗(yàn)高斯混合粒子集需要進(jìn)行防區(qū)的重新判斷，將判斷劃分防區(qū)之后的后驗(yàn)高斯粒子集與這兩個(gè)粒子集用于當(dāng)前時(shí)刻狀態(tài)提取，以及傳遞給下一個(gè)時(shí)刻，下一個(gè)時(shí)刻傳感器用這兩個(gè)粒子集繼續(xù)進(jìn)行預(yù)測(cè)、更新、通信、融合的流程，如此往復(fù)，形成迭代。

2.根據(jù)權(quán)力要求1所述的一階傳播的多節(jié)點(diǎn)分散式GM-PHD融合方法，其特征在于：所述的通過(guò)GM-PHD濾波算法進(jìn)行更新或預(yù)測(cè)；具體為：

1)預(yù)測(cè)新生目標(biāo)

式中，表示第i_b個(gè)目標(biāo)在k-1時(shí)刻的先驗(yàn)權(quán)重，表示第i_b個(gè)目標(biāo)在k時(shí)刻的預(yù)測(cè)權(quán)重；表示第i_b個(gè)目標(biāo)在k-1時(shí)刻的先驗(yàn)狀態(tài)值，表示第i_b個(gè)目標(biāo)在k時(shí)刻的預(yù)測(cè)狀態(tài)值；表示第i_b個(gè)目標(biāo)在k-1時(shí)刻的先驗(yàn)協(xié)方差，表示第i_b個(gè)目標(biāo)在k時(shí)刻的預(yù)測(cè)協(xié)方差，J_γ,k表示預(yù)測(cè)的新生目標(biāo)個(gè)數(shù)；

2)預(yù)測(cè)已存在目標(biāo)

式中，表示第i_s個(gè)目標(biāo)在k-1時(shí)刻的權(quán)值，p_s表示目標(biāo)的生存概率；示第i_s個(gè)目標(biāo)在k時(shí)刻的預(yù)測(cè)權(quán)值；表示第i_s個(gè)目標(biāo)在k-1時(shí)刻的先驗(yàn)狀態(tài)值，表示第i_s個(gè)目標(biāo)在k時(shí)刻的預(yù)測(cè)狀態(tài)值，F(xiàn)_k-1表示k-1時(shí)刻目標(biāo)的狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣；表示第i_s個(gè)目標(biāo)在k-1時(shí)刻的先驗(yàn)協(xié)方差，表示第i_s個(gè)目標(biāo)在k時(shí)刻的預(yù)測(cè)協(xié)方差；J_k-1表示預(yù)測(cè)的已存在的目標(biāo)個(gè)數(shù)，Q_k-1表示k-1時(shí)刻的過(guò)程噪聲協(xié)方差，F(xiàn)_k'_-1表示F_k-1的轉(zhuǎn)置；

3)更新

先驗(yàn)PHD強(qiáng)度密度D_k|k-1的高斯和形式為：

J_k|k-1＝J_γ,k+J_k-1

式中，N(·；x,P)表示均值為x、協(xié)方差為P的高斯分布，J_k|k-1表示k時(shí)刻的預(yù)測(cè)目標(biāo)個(gè)數(shù)；

則k時(shí)刻后驗(yàn)PHD強(qiáng)度密度D_k的高斯和形式為：

式中

式中，表示傳感器j在k時(shí)刻對(duì)被跟蹤目標(biāo)的檢測(cè)概率，κ_k(z)表示監(jiān)測(cè)空間中的雜波強(qiáng)度；

4)枝剪、合并

將后驗(yàn)GM-PHD粒子的權(quán)重過(guò)小的粒子刪去，降低計(jì)算負(fù)擔(dān)，防止多次迭代之后計(jì)算量的爆炸；

5)狀態(tài)輸出；

輸出目標(biāo)估計(jì)信息。