[发明专利]基于交互式多模型的多平台无序量测处理方法

说明书

本发明提供了一种基于交互式多模型的多平台无序量测处理方法，首先初始化各运动模型、各雷达参数并滤波；然后接收各雷达点迹，按照点迹产生时刻进行排序；对各个有序的点迹按照产生时刻的先后顺序依次利用IMM算法进行滤波；对逆序的点迹，按照时间顺序选择产生时刻最晚的一个，采用基于交互式多模型的逆序滤波方法进行滤波。本发明能够提高多平台传感器融合的精度，并能兼顾无序量测处理带来的时延和存储空间的问题，是一种可工程化的解决方案。

技术领域

本发明涉及多平台雷达数据融合处理，特别涉及多平台雷达数据的无序量测处理问题。

背景技术

目标跟踪技术扩展到多平台传感器时，因为不同类型的传感器具有不同的采样率、预处理时间以及数据通信延迟，导致出现多个传感器量测无序到达融合中心的现象，即无序量测现象。当前针对无序量测现象的滤波方法主要有：丢弃延迟量测法、重新滤波法、数据缓存法和直接更新法。丢弃延迟量测法会造成大量信息丢失，导致目标跟踪精度下降甚至丢失目标。对于重新滤波法，存储量和计算量随传感器数目、目标数目及延迟时间的增长而显著增加。数据缓存法需要较大的存储空间而且输出严重滞后。直接更新法直接使用无序量测更新当前时刻的状态估计，使其达到或逼近量测顺序处理时的滤波精度。在多平台融合系统中，由于时延、存储空间和精度都需要考量，因此需要采用直接更新法，而传统的直接更新法一般只针对单模型滤波，但是基于目前多平台融合系统中用到的三坐标雷达，对其的处理需要采用交互式多模型滤波方法来对目标状态进行精确估计，传统的单模型无序量测处理方法已不能满足精度要求。

发明内容

为了克服现有技术的不足，本发明提供一种基于交互式多模型的多平台无序量测处理方法，搭建了多平台交互式多模型的逆序滤波框架，并对各个运动模型的无序量测处理进行了详细设计，此方法可以通过对无序量测的有效处理提高多平台传感器融合的精度，并能兼顾无序量测处理带来的时延和存储空间的问题，是一种可工程化的解决方案。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案包括以下步骤：

假定给定系统的状态向量为x，量测向量为z，其线性状态方程和非线性量测方程分别为X_k＝x(k)＝F(k,k-1)x(k-1)+v(k,k-1)和z(k)＝h(x(k),k)+w(k)，其中，F(k,k-1)是状态转移矩阵；v(k,k-1)是服从Gauss分布的零均值过程噪声，h是非线性量测函数，w(k)是服从Gauss分布的零均值量测噪声；过程噪声和量测噪声互不相关，其协方差阵分别为Q(k)和R(k)，状态向量的协方差阵为P_k；

交互式多模型滤波中采用了四种运动模型，包括匀速模型CV、常加速度模型CA、转弯模型CT和当前统计模型CS，四种运动模型的状态转移矩阵依次为F1、F2、F3、F4，过程噪声协方差矩阵依次为Q1、Q2、Q3、Q4；

假设融合周期为T，在起始时刻为t_k-1、结束时刻为t_k的第k个处理周期，融合中心到达了多个量测，若量测产生时刻的时戳早于起始时刻t_k-1，则定义其为逆序点迹，若量测产生时刻的时戳大于等于起始时刻t_k-1，则定义其为顺序点迹；选择顺序点迹中距离结束时刻t_k最近的量测标记为选择逆序点迹中距离起始时刻t_k-1最近的量测标记为其中为传感器1的量测点迹，为传感器2的量测点迹，t代表量测产生时刻的时戳，D表示距离，A表示方位，E表示俯仰；两个传感器在距离、方位、俯仰上的系统误差分别为和t_k＞t₁＞t_k-1＞t₂；

根据各传感器的系统误差，初始化测量噪声协方差矩阵和

根据初始量测z(0)，对初始状态向量X₀和初始协方差P₀进行设置；

针对三维雷达量测，状态向量采用9维列向量，相应的协方差阵即为9*9维方阵，具体地：