[发明专利]基于分治采样粒子滤波的三维机动目标跟踪方法

权利要求书

1.一种基于分治采样粒子滤波的三维机动目标跟踪方法，包括：

步骤1：通过量测信息预处理模块对传感器测得的当前时刻观测数据进行坐标转换，从球坐标系转换到笛卡尔坐标系；

步骤2：对步骤1所测得的观测数据进行分治采样，将三维运动空间分解为相互独立的一维子空间，各子空间内独立抽样粒子，获取样本子集；

步骤3：降维处理目标机动，结合观测数据对步骤2所分解的每个一维子空间中的样本子集进行粒子滤波，得到该子空间中的预测子状态；以及

步骤4：合并步骤3所得到的各子空间中预测的子状态，得到下一时刻目标的预测状态；

步骤1中传感器所测得的当前时刻数据为机动目标的观测数据，包括径向距离，方位角，以及俯仰角，记为Z＝[r，b，e]^T，由球座标系转换为笛卡尔坐标系，得出笛卡尔坐标系中的观测数据Z_c：

其中，x，y，z为坐标值，r为径向距离，b为方位角，e为俯仰角，球座标系和笛卡尔坐标系间存在坐标变换其中h＝[h_r，h_b，h_e]^T；

原观测数据的噪声记为[v_r，v_b，v_e]^T，协方差矩阵为R，经坐标系转换后观测数据噪声为[v_x，v_y，v_z]^T，协方差矩阵Rc＝J(Z)RJ(Z)，J(Z)为观测数据的Jacobian行列式，具体表达式为：

2.根据权利要求1所述的三维机动目标跟踪方法，其中，所述步骤2具体包括：

将三维运动空间分解为相互独立的一维子空间，对于三维运动空间中目标的状态向量根据运动空间正交独立性，将其分为三个对应一维子空间中的子状态，分别为x方向y方向和z方向各子空间内选择采样策略独立抽样粒子，根据已知先验概率p(X)产生一维子空间粒子集其中，w为某子空间第i个随机粒子对应的权重值，N为某子空间中的粒子总数，下标x、y、z表示子空间方向。

3.根据权利要求2所述三维机动目标跟踪方法，所述子空间独立抽样粒子的抽样策略选择高斯均匀分布，由已知先验概率p(X)得到样本均值和方差P，产生高斯均匀分布的随机样本randn为与状态量同维度的高斯分布随机数。

4.根据权利要求1所述的三维机动目标跟踪方法，其中，所述步骤3包括：更新粒子权值；对粒子集进行重采样；以及预测目标子状态。

5.根据权利要求4所述的三维机动目标跟踪方法，其中，所述更新粒子权值，是结合最新观测数据和目标的观测模型，根据权值更新公式计算粒子新的权值，x方向一维子空间：

x方向子状态估计输出为：

6.根据权利要求4所述的三维机动目标跟踪方法，其中，所述对粒子集进行重采样，根据粒子权值从粒子集重新抽取N_x个粒子并令建立新的粒子集

7.根据权利要求4所述的三维机动目标跟踪方法，其中，所述预测目标子状态，根据目标运动的状态方程预测下一时刻x方向的目标子状态其中y方向与z方向操作步骤同理，分别得到子状态

8.根据权利要求1所述的三维机动目标跟踪方法，其中，所述步骤4中，合并各子空间中预测的子状态，得到下一时刻目标的预测状态，根据各子空间的子状态估计值得到总体状态估计值