[发明专利]一种适用于闪烁噪声的多目标跟踪方法及系统

说明书

本发明适用于多传感器信息融合领域，提供了一种适用于闪烁噪声的多目标跟踪方法与系统，所述多目标跟踪方法包括：预测步骤、更新步骤、生成步骤以及提取步骤。本发明提供的技术方案在保证数据处理实时性的同时，有效地解决了闪烁噪声下非线性运动目标的跟踪问题。

技术领域

本发明属于多传感器信息融合技术领域，尤其涉及一种适用于闪烁噪声的多目标跟踪方法及系统。

背景技术

边缘分布贝叶斯滤波器是适用于杂波和噪声下多目标跟踪的有效方法，但滤波器仅适用于噪声为高斯噪声的情况，不适用于噪声为闪烁噪声的情况。如何解决闪烁噪声下多目标跟踪问题是需要探索和解决的关键技术问题。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于提供一种适用于闪烁噪声的多目标跟踪方法与跟踪系统，旨在解决闪烁噪声下非线性运动目标的跟踪问题。

本发明是这样实现的，一种适用于闪烁噪声的多目标跟踪方法，包括：

根据前一时刻各个目标的合同分布和存在概率以及当前时刻与前一时刻的时间差，采用启发式的方法产生伽马分布的形状参数和尺度参数，进而得到当前时刻各个目标的预测合同分布和预测存在概率；

根据所述当前时刻各个目标的预测合同分布和预测存在概率，利用变分贝叶斯方法序贯处理当前时刻的测量数据，得到当前时刻各个目标的更新合同分布和更新存在概率；

利用当前时刻的测量数据生成新生目标的合同分布，并为所述新生目标指定存在概率，将所述新生目标的合同分布及存在概率分别与所述当前时刻的更新合同分布及更新存在概率进行合并，得到当前时刻各个目标的合同分布和存在概率；

从所述当前时刻各个目标中裁减掉存在概率小于第一阈值的目标，并将裁减后余下目标的合同分布和存在概率作为滤波器下一次递归的输入，从所述裁减后余下的目标中提取存在概率大于第二阈值的目标，所提取出的目标的合同分布作为所述当前时刻的输出，所输出的合同分布的均值作为当前时刻目标的状态估计。

本发明还提供了一种适用于闪烁噪声的多目标跟踪系统，包括：

预测模块，用于根据前一时刻各个目标的合同分布和存在概率以及当前时刻与前一时刻的时间差，采用启发式的方法产生伽马分布的形状参数和尺度参数，进而得到当前时刻各个目标的预测合同分布和预测存在概率；

更新模块，用于根据所述当前时刻各个目标的预测合同分布和预测存在概率，利用变分贝叶斯方法序贯处理当前时刻的测量数据，得到当前时刻各个目标的更新合同分布和更新存在概率；

生成模块，用于利用当前时刻的测量数据生成新生目标的合同分布，并为所述新生目标指定存在概率，将所述新生目标的合同分布及存在概率分别与所述当前时刻的更新合同分布及更新存在概率进行合并，得到当前时刻各个目标的合同分布和存在概率；

提取模块，用于从所述当前时刻各个目标中裁减掉存在概率小于第一阈值的目标，并将裁减后余下目标的合同分布和存在概率作为滤波器下一次递归的输入，从所述裁减后余下的目标中提取存在概率大于第二阈值的目标，所提取出的目标的合同分布作为所述当前时刻的输出，所输出的合同分布的均值作为当前时刻目标的状态估计。

本发明与现有技术相比，有益效果在于：本发明实施例通过用t分布建模闪烁噪声，利用变分贝叶斯方法获得闭合表达式，用各个分变量边缘分布的乘积来逼近多变量的合同分布，从而将多变量的合同估计化为对各个分变量边缘分布的迭代估计，有效解决了闪烁噪声下非线性运动目标的跟踪问题，提高多目标的跟踪精度。

附图说明

图1是本发明实施例提供的一种适用于闪烁噪声的多目标跟踪方法的流程图；

图2是本发明实施例提供的传感器70个扫描周期的测量数据；