[发明专利]复杂环境下多机动目标跟踪方法

权利要求书

1.一种复杂环境下多机动目标跟踪方法，其特征在于，包含：

步骤1：获取多个运动目标的多个运动目标信息，根据所述多个运动目标信息构建估计模型，根据所述估计模型获取所述多个运动目标的多个当前运动目标信息；

步骤2：通过联合概率数据关联算法对所述多个运动目标信息及所述多个当前运动目标信息进行关联后获得跟踪模型；

步骤3：根据所述跟踪模型对所述多个运动目标进行滤波跟踪。

2.如权利要求1所述的复杂环境下多机动目标跟踪方法，其特征在于，于所述步骤1中，根据所述多个运动目标信息通过交互式多模型算法构建所述估计模型。

3.如权利要求2所述的复杂环境下多机动目标跟踪方法，其特征在于，所述步骤1进一步包含：

步骤11：通过状态增广法去设计固定延迟平滑器，所述固定延迟平滑器是通过所述多个运动目标的k+d(d＞0)时刻的运动目标信息估计述多个运动目标的k时刻的运动目标信息；

步骤12：通过所述交互式多模型算法及所述固定延迟平滑器构建所述估计模型。

4.如权利要求3所述的复杂环境下多机动目标跟踪方法，其特征在于，所述步骤2中的所述估计模型包含状态方程及观测方程，所述状态方程为：${\tilde{x}}_k\left(r\right)={\tilde{F}}_{k-1}^j{\tilde{x}}_{k-1}^{\left(i\right)}\left(r\right)+{\tilde{G}}_{k-1}^j{v}_{k-1}^j\left(r\right);$所述观测方程为$z_k\left(r\right)={\tilde{H}}_k^j{\tilde{x}}_k^{\left(i\right)}\left(r\right)+w_k^j\left(r\right),$其中，是状态增广后目标r在t_k时刻的n_x维系统状态,z_k(r)是t_k时刻的n_z维测量值向量。和是对应的当目标r处于模型j，在采样周期(t_k-1,t_k]内的系统矩阵，是在模型j下到z_k(r)的非线性变换的雅可比矩阵，和分别为过程噪声和测量噪声。