[发明专利]一种基于多尺度维分解的目标跟踪方法无效
申请号: | 201110361072.5 | 申请日: | 2011-11-15 |
公开(公告)号: | CN102679980A | 公开(公告)日: | 2012-09-19 |
发明(设计)人: | 林云;李靖超;李一兵;葛娟;康健;李一晨;叶方 | 申请(专利权)人: | 哈尔滨工程大学 |
主分类号: | G01C21/20 | 分类号: | G01C21/20 |
代理公司: | 暂无信息 | 代理人: | 暂无信息 |
地址: | 150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区*** | 国省代码: | 黑龙江;23 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 尺度 分解 目标 跟踪 方法 | ||
1.一种基于多尺度维分解的目标跟踪方法,其特征是:
(1)选用小波基函数将目标角度或者航迹的量测数据分解到尺度上;
(2)在每个尺度的低频子空间上采用EKF算法对量测数据进行预测和滤波,得到不同尺度上目标的粗跟踪结果:
传感器通过获得视线角信号Z(X)捕获目标和实现精确跟踪,Kalman Filter-KF滤波器即EKF同时工作,得到第k时刻目标与传感器相对运动状态量的估计值
当在第k+1时刻传感器失去目标后,通过扩展EKF滤波得到k+i时刻观测量的估值
如果素统状态方程为线性,即:
X(k+1)=Ф(k+1,k)X(k)+G(k+1,k)U(k)+Γ(k+1)W(k),
其中,X(k)为k时刻的n维状态矢量,也是被估计矢量;Ф(k+1,k)为k到k+1时刻的一步转移矩阵(n×n阶);W(k)为k时刻的系统噪声;Γ(k+1)为k时刻的系统噪声的加权;G(k+1,k)是量测噪声的加权;U(k)为k时刻的m维量测噪声;
如果观测方程为非线性,即:
Z(k+1)=h(X(k+1))+V′(k+1),
先将观测方程在最优状态处进行Taylor展开,保留低阶展开项如下,
令并设展开式中高阶微小量为零均值的高斯白噪声,得到线性化的观测方程:
其中,是X(k+1)的一步最优预测,并且满足
V(k+1)也是均值为零,与W(k)是不相关的高斯白噪声,并且满足
同样:
EKF算法的递推公式可列写如下:
其中:
K(k+1)=P(k+1/k)HT(k+1)G-1(k+1)
G(k+1)=H(k+1)P(k+1/k)HT(k+1)+R(k+1)
P(k+1/k)=Ф(k+1,k)P(k)ФT(k+1,k)+Γ(k+1,k)Q(k)ΓT(k+1,k)
P(k+1)=(I-K(k+1)H(k+1))P(k+1/k)
初值:
由小波理论:通过一个脉冲响应为h(l)的低通滤波器可以从尺度i上获得尺度i-1上的低频子空间(平滑)信号xL(i-1,k),通过一个脉冲响应为g(l)的高通滤波器可以获得尺度i-1上的高频子空间(细节)信号xH(i-1,k):
xL(i-1,k)=∑lh(l)x(i,2k-l)
xH(i-1,k)=∑lg(l)x(i,2k-l),
根据上述方程将状态方程和量测方程从尺度i分解到尺度i-1,得到的尺度i-1下的状态方程和量测方程为(G(i,k)取单位矩阵):
其中:
Ф(i-1,k+1/k)=Ф(i,k+1/k)Ф(i,k+1/k)
w(i-1,k)=Ф(i,k+1/k)·∑lh(l)w(i,2k-l)+∑lh(l)w(i,2k-l+1)
Q(i-1,k)=Ф(i)∑lh2(l)Q(i,2k-l)ΦT(i)+∑lh2(l)Q(i,2k+1-l)
H(i-1,k)=H(i,k)
v(i-1,k)=v(i,k)
得到i-1尺度上的状态方程和量测方程后,采用EKF算法进行尺度i-1上的时间更新和量测更新,从而得到尺度i-1上的最终滤波状态估计值和协方差估计值P(i-1,k/k);
将得到的尺度i-1上的最终滤波状态估计值和协方差估计值P(i-1,k/k)作为尺度i-2上的EKF滤波时的状态预测值与误差协方差预测值P(i-2,k/k-1),进行时间更新和量测更新,得到此尺度上的滤波状态估计值和误差协方差估计值P(i-2,k/k),从而分别得到不同尺度上的滤波状态估计值和误差协方差估计值;
(3)在不同尺度的高频子空间上采用小波阈值算法,进一步去除噪声和野值的影响;
(4)通过小波重构算法融合不同尺度上的跟踪数据,得到目标的精确跟踪数据。
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