[发明专利]一种传递边缘分布的测量驱动目标跟踪方法与跟踪系统

权利要求书

1.一种传递边缘分布的测量驱动目标跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：当接收到新测量数据时，计算当前时刻与前一时刻的时间差，并根据该时间差与前一时刻的边缘分布及其存在概率得到当前时刻预测的边缘分布及其存在概率；

步骤2：根据当前时刻预测的边缘分布及其存在概率，利用贝叶斯规则对当前时刻接收到的测量数据进行序贯处理，得到当前时刻更新的边缘分布及其存在概率；

步骤3：利用当前时刻的测量数据生成当前时刻新生目标的边缘分布，并为其指定存在概率，同时，将当前时刻新生目标的边缘分布及其存在概率分别与当前时刻更新的边缘分布及其存在概率合并，生成当前时刻的边缘分布及其存在概率；

步骤4：从合并后所生成的当前时刻的边缘分布中将存在概率小于第一阈值的边缘分布裁减掉，并将裁减后的边缘分布及其存在概率作为下一时刻滤波器递归的输入，同时，从裁减后的边缘分布中提取存在概率大于第二阈值的边缘分布作为当前时刻的输出，并将各个输出边缘分布的均值与方差分别作为存活目标的状态估计与误差估计。

2.根据权利要求1所述的目标跟踪方法，其特征在于，所述步骤1中，以k-1表示前一时刻，k表示当前时刻，t_k-1表示前一时刻的时间，t_k表示当前时刻的时间；

已知前一时刻的边缘分布为N(x_i,k-1；m_i,k-1,P_i,k-1)，i＝1,2,…,n_k-1；前一时刻各边缘分布的存在概率为ρ_i,k-1，i＝1,2,…,n_k-1；其中，N为高斯分布，x_i,k-1为前一时刻第i个边缘分布的状态，m_i,k-1为前一时刻第i个边缘分布的均值，P_i,k-1为前一时刻第i个边缘分布的方差，n_k-1为前一时刻目标的总数，i为索引号；

由前一时刻的边缘分布，前一时刻各边缘分布的存在概率，以及当前时刻与前一时刻的时间差得到当前时刻各目标的预测边缘分布为N(x_i,k；m_i,k|k-1,P_i,k|k-1)，i＝1,2,…,n_k-1；当前时刻各目标预测边缘分布的存在概率为ρ_i,k|k-1＝p_S,k(t_k,t_k-1)ρ_i,k-1，i＝1,2,…,n_k-1；其中，m_i,k|k-1＝F_k-1m_i,k-1，为当前时刻第i个边缘分布的均值；P_i,k|k-1＝Q_k-1+F_k-1P_i,k-1F_k-1^T，为当前时刻第i个边缘分布的方差；为目标的幸存概率；Δt＝t_k-t_k-1，为当前时刻与前一时刻的时间差；δ为已知常数；T为采样周期；Fk-1=1Δtk000100001Δtk0001,]]>为前一时刻的状态转移矩阵；Q_k-1为前一时刻的过程噪声方差矩阵；上标T表示矩阵的转置。