[发明专利]扩展广义S‑维分配编队目标机动模式判断方法

说明书

技术领域

本发明属于多传感器多目标信息融合技术领域，提供一种扩展广义S-维分配编队目标机动模式判断方法。

背景技术

在航迹维持阶段，编队目标会发生各种机动，此时编队内目标回波的相对位置结构发生缩放、剪切、旋转等仿射变换，非机动编队目标跟踪方法不再适用。传统的机动目标跟踪方法因对机动编队目标回波复杂性考虑不足，难以取得理想的跟踪效果，且现有机动编队目标跟踪方法只简单的基于编队整体进行了研究，无法准确、实时的完成机动编队内各目标的状态更新。

在编队目标运动过程中，基于特定的战术或目的，编队目标随时会发生转弯、爬升、俯冲等整体机动，还会出现分裂、合并、分散等编队目标特有的机动模式，在这种情况下，编队内目标结构将发生变化，导致多传感器对编队内个体目标的分辨状态更为复杂，杂波环境下多传感器机动编队目标的精确跟踪问题变得十分困难。传统的多传感器机动目标跟踪技术难以跟踪机动编队目标，主要原因为：(1)当编队目标发生分裂、合并或分散时，传统的机动目标跟踪模型不再匹配；(2)编队内目标一般相距较近，因而回波交叉影响严重，再加上杂波的影响，当编队发生机动时，易出现跟丢、跟错等现象；(3)利用组网传感器探测编队目标时，因传感器与编队内目标的角度不同，各传感器对同一机动编队目标的探测状态可能不一致，实现多传感器信息的互补和剔除更加困难。现有机动编队目标跟踪方法大多基于编队整体对分裂、合并进行研究，不能解决多传感器探测下发生机动时编队内目标的航迹更新问题，已不能满足目标跟踪领域的实际工程需求。

发明内容

要解决的技术问题

鉴于传统多传感器机动目标跟踪方法和现有机动编队目标跟踪方法难以精确跟踪机动编队内目标的事实，本发明基于整体机动、分裂、合并和分散四种典型机动模式下的编队目标跟踪模型，提出了一种扩展广义S-维分配编队目标机动模式判断方法，判断出编队目标航迹的机动模式，从而利用相应机动模式下的编队目标跟踪模型完成编队内各航迹的状态更新。

技术方案

本发明所述的扩展广义S-维分配编队目标机动模式判断方法，首先基于编队航迹和编队量测构造多个可行性划分，然后基于各可行性划分的代价函数构造S-维分配问题，最后基于最优的可行性划分判断出各编队目标的机动模式。

有益效果

该方法基于整体机动、分裂、合并和分散四种典型机动模式下的编队目标跟踪模型，通过编队内目标的量测特性，判断出编队目标航迹的机动模式，从而利用相应机动模式下的编队目标跟踪模型完成编队内各航迹的状态更新，可以较好的解决多传感器探测下机动编队内目标的精确跟踪问题。

具体实施方式

1.事件的定义

设是k时刻来自传感器i的量测数，在多传感器环境下，量测方程被表示为：

式中，量测表示k时刻来自传感器i的第l个测量；H_i(k)是传感器i的量测矩阵；是具有已知协方差且与所有其它噪声向量统计独立的零均值高斯噪声向量；T为目标个数；k时刻融合中心所获得的综合观测向量为

并假定各传感器间的量测误差是统计独立的。

设Z(k)为k时刻融合中心的综合量测集，定义如式(1)所示。利用循环阈值模型进行编队的分割，并求出各编队的中心点集合为

式中，m_k为编队的个数。

基于各编队目标机动模式下编队中心量测与编队中心航迹之间的对应关系，定义表征各编队机动模式的事件为：

事件1：只可能与关联，则编队t属于整体机动模式；

事件2：与多个编队中心点同时关联，则编队t属于分裂机动模式；

事件3：等多个编队的中心航迹同时与关联，则编队t₁、t₂属于合并机动模式；

事件4：没有关联成功的编队量测，则编队t属于分散机动模式。

2.基本模型的建立

定义传感器s的第i_s个量测为

式中，m_st为传感器提供的量测值；m_st＝H_s(ω_t，ω_s)，即m_st可由真实位置向量ω_t、传感器位置ω_s的非线性变换获得；为量测噪声，假定各传感的量测噪声是相互独立的，则虚假量测的密度为：