一種編隊目標合并機動模式下的跟蹤方法技術

本發明專利技術提出了一種編隊目標合并機動模式下的跟蹤方法，該方法基于整體機動跟蹤模型獲得目標的狀態更新值，然后進行合并的判別，其中整體機動跟蹤模型的建立方法為：先求取整體編隊的加速度、編隊內目標的外推，然后是波門的建立、雜波剔除模型及點跡合并模型的建立及關聯量測的獲取，最后是對目標狀態進行更新。傳統的機動目標跟蹤算法因對回波復雜性考慮不足，難以取得理想的跟蹤效果，且現有機動編隊目標跟蹤算法只簡單的基于編隊整體進行了研究，無法準確、實時的完成機動編隊內各目標的狀態更新，本發明專利技術彌補上述不足。

【技術實現步驟摘要】
一種編隊目標合并機動模式下的跟蹤方法本申請是申請日為2014年9月18日、申請號為2014104784959、專利技術名稱為“典型機動編隊目標跟蹤建模方法”的專利申請的分案申請。
本專利技術屬于雷達信息融合
，提供了幾種典型機動編隊目標跟蹤建模方法。
技術介紹
近年來，隨著傳感器性能尤其是分辨率的提高，越來越多的學者開始關注如何利用多個傳感器獲得的綜合信息改善編隊目標的跟蹤性能，這使得編隊目標跟蹤領域出現許多有待解決的關鍵問題。在編隊目標運動過程中，基于特定的戰術或目的，編隊目標隨時會發生轉彎、爬升、俯沖等整體機動，還會出現分裂、合并、分散等編隊目標特有的機動模式，在這種情況下，編隊內目標結構將發生變化，導致多傳感器對編隊內個體目標的分辨狀態更為復雜，雜波環境下多傳感器機動編隊目標的精確跟蹤問題變得十分困難。傳統的多傳感器機動目標跟蹤技術難以跟蹤機動編隊目標，主要原因為：(1)當編隊目標發生分裂、合并或分散時，傳統的機動目標跟蹤模型不再匹配；(2)編隊內目標一般相距較近，因而回波交叉影響嚴重，再加上雜波的影響，當編隊發生機動時，易出現跟丟、跟錯等現象；(3)利用組網傳感器探測編隊目標時，因傳感器與編隊內目標的角度不同，各傳感器對同一機動編隊目標的探測狀態可能不一致，實現多傳感器信息的互補和剔除更加困難。現有機動編隊目標跟蹤算法大多基于編隊整體對分裂、合并進行研究，對多傳感器探測下發生機動時編隊內目標的航跡更新問題尚未有文獻報道，已不能滿足目標跟蹤領域的實際工程需求。針對上述問題，有必要深入分析多傳感器探測下編隊發生機動時編隊內目標的量測特性，研究如何建立編隊整體機動、分裂、合并、分散等典型編隊機動模式下的編隊跟蹤模型，以實現各機動模式下編隊內目標的狀態更新。
技術實現思路
要解決的技術問題在航跡維持階段，編隊目標會發生各種機動，此時編隊內目標回波的相對位置結構發生縮放、剪切、旋轉等仿射變換，傳統的機動目標跟蹤算法因對機動編隊目標回波復雜性考慮不足，難以取得理想的跟蹤效果，且現有機動編隊目標跟蹤算法只簡單的基于編隊整體進行了研究，無法準確、實時的完成機動編隊內各目標的狀態更新。為彌補上述不足，本專利技術基于編隊機動時的量測特性，建立整體機動、分裂、合并、分散四種典型的機動編隊目標跟蹤模型。技術方案本專利技術所述的典型機動編隊目標跟蹤模型的建立，包括以下技術流程：編隊整體加速度的求取、編隊內目標的外推、關聯波門的建立、雜波剔除模型及點跡合并模型的建立、互聯點跡的獲取、編隊內目標的狀態估計。有益效果(1)基于多幀關聯模型，充分利用了k-1時刻中各目標的狀態更新值，節省了一個周期，縮短航跡確認及點-航關聯的時間；(2)以U1(k-1)中的各目標為航跡頭，保證了分散后航跡的個數與原U1(k-1)中的目標個數吻合；(3)對雜波魯棒性較好，利用3/4航跡起始模型剔除了絕大部分雜波，保證了編隊內目標跟蹤的精確性。附圖說明圖1是編隊整體、分裂、合并、分散機動跟蹤模型流程圖；具體實施方式以下結合說明書附圖對本專利技術作進一步詳細描述。參照說明書附圖，本專利技術的具體實施方式分以下幾個內容：一、編隊整體機動跟蹤模型的建立(1)計算裝置1接受k時刻探測設備所得量測集利用循環閾值模型獲得Z1(k)，并利用U(k-1)，求出編隊目標U(k)因發生整體機動而產生的加速度式中，T為采樣周期。(2)計算裝置2接受來自計算裝置1的輸出結果求出U(k-1)中各目標航跡的一步預測值集合其中，TU(k)為編隊U(k)中的目標個數，一般情況下TU(k)＝TU(k-1)；則式中，F(k)∈Rn,n為狀態轉移矩陣；(3)計算裝置3接受來自計算裝置2的輸出結果，以為中心建立關聯波門，若Z1(k)中的量測zi(k)滿足式(4)，則判定zi(k)落入的波門中。式中，l為常量系數，主要受量測噪聲和雜波密度的影響，量測噪聲和雜波密度越大，l越大。(4)計算裝置4接受計算裝置3的輸出結果，設落入關聯波門的量測集合為按照傳感器的來源不同對進行分類，則可寫為式中，為(k)中來源于傳感器s的量測個數；Ni為(k)中量測來源的傳感器個數。因各傳感器上報到融合中心的點跡集合中包括編隊內目標的真實回波和雜波，在此根據Ni分為以下三種情況剔除雜波，確定的關聯量測①若Ni≥2，首先需要建立點跡合并模型，本小節利用廣義S-D分配的原則進行靜態互聯，根據靜態關聯結果對各傳感器量測進行組合，消除多個傳感器對應同一目標的冗余信息，并對各組合進行有效性判斷，然后將被接受組合中所有量測點進行點跡壓縮以獲得一個等效量測點，實現多傳感器點跡互聯，同時剔除中的其他點跡，達到消除雜波的目的，最后選取等效量測點為互聯量測②若Ni＝1，不需要建立點跡合并模型，在此選取中與空間距離最近的量測為關聯量測其中③若Ni＝0，基于獲取虛擬量測為關聯量測且式中，H(k)為量測矩陣。(5)計算裝置5接受計算裝置4的輸出結果后，利用交互多模型算法對編隊U(k)中的第i個目標進行濾波。式中，M為模型個數；為k時刻對編隊U(k)中的目標i濾波的模型j的概率；Pij(k|k)分別為基于模型j的狀態更新值和協方差更新值。(6)存儲裝置6存儲計算裝置5輸出的狀態更新值和協方差更新值。二、編隊分裂跟蹤模型的建立計算裝置7接受k時刻存儲裝置6的數據U(k-1)，因對U(k-1)與U1(k)或U2(k)而言，編隊發生了整體機動，所以U1(k)和U2(k)內各目標的狀態更新可基于編隊機動跟蹤模型直接獲得。因為U1(k)和U2(k)由U(k-1)分裂而來，所以一般情況下但此處在k時刻分別基于Z1(k)和Z2(k)對U(k-1)中的所有航跡均進行了延續，所以U1(k)和U2(k)中必然存在虛假航跡，需要進一步刪除。然而虛假航跡的刪除過程在一個探測周期內很難完成，因此通過對各時刻航跡建立航跡質量，利用多幀互聯模式終結虛假航跡并完成編隊的分裂，具體描述為：(1)設為k時刻編隊U1(k)中的目標i的狀態更新值，定義其航跡質量為式中，為k-1時刻編隊U1(k)中的目標i的航跡質量，若k時刻為編隊開始發生分裂的時刻，定義Ni為編隊U1(k)中目標i關聯波門內量測來源的傳感器個數。(2)滑窗的建立建立一個[k,k+h]的滑窗，若則判斷編隊U1(k)中航跡i為虛假航跡，將其刪除；a為刪除參數，與雜波密度有關，雜波密度越大，a的取值越小。(3)設在k+h時刻，若則停止虛假航跡的判斷；否則增加窗口長度繼續判別。三、編隊合并跟蹤模型的建立計算裝置8接受存儲裝置6的數據U1(k-1)和U2(k-1)，基于Z(k)，分別對編隊U1(k-1)和U2(k-1)中的所有目標航跡進行狀態更新，獲得和當編隊U1(k-1)和U2(k-1)合并成U(k)后，U1(k)和U2(k)中的目標屬于同一個編隊，各目標間的空間距離和運動方式應該滿足編隊的定義，所以首先需要基于U1(k)和U2(k)重新進行編隊的分割。設和為U1(k)和U2(k)中任意兩個目標的狀態更新值，若則判定這兩個目標屬于同一個編隊。式中，d0為常數閾值；γ為服從自由度為nx的χ2分布的門限值，這里nx為狀態估計向量的維數；且式中，和為兩目標的狀態估計誤差協方差。在此基于編隊分割中的循環閾值模型完成k時刻編隊的重新識別，本文檔來自技高網...

【技術保護點】
一種編隊目標合并機動模式下的跟蹤方法，其特征在于，基于整體機動跟蹤模型獲得目標的狀態更新值

【技術特征摘要】
1.一種編隊目標合并機動模式下的跟蹤方法，其特征在于，基于整體機動跟蹤模型獲得目標的狀態更新值和然后進行合并的判別，具體描述為：當編隊U1(k-1)和U2(k-1)合并成U(k)后，U1(k)和U2(k)中的目標屬于同一個編隊，各目標間的空間距離和運動方式應該滿足編隊的定義，首先需要基于U1(k)和U2(k)重新進行編隊的分割；設和為U1(k)和U2(k)中任意兩個目標的狀態更新值，若則判定這兩個目標屬于同一個編隊；式中，d0為常數閾值；γ為服從自由度為nx的χ2分布的門限值，這里nx為狀態估計向量的維數；且式中，和為兩目標的狀態估計誤差協方差；基于編隊分割中的循環閾值模型完成k時...

【專利技術屬性】
技術研發人員：王海鵬，潘新龍，董凱，劉瑜，夏沭濤，林雪原，
申請(專利權)人：中國人民解放軍海軍航空工程學院，
類型：發明
國別省市：山東,37