[发明专利]一种基于全向搜索的航迹关联方法

说明书

本发明公开了一种基于全向搜索的航迹关联方法，包括：每一个处理周期输入一个实测结果产生实测矩阵；每一个处理周期会由实测矩阵和预测矩阵计算得到滤波矩阵，每一个处理周期由上一个处理周期的滤波矩阵计算预测矩阵，初始滤波矩阵有前两个处理周期的实测结果计算得到；每一个处理周期判断实测矩阵是否在预测窗范围内，从而形成一个完整地稳定的航迹。本发明克服了系统航迹混乱引起的关联质量下降的问题，根据航迹信息预测下一时刻目标位置，有效地提高了全向搜索效果。

技术领域

本发明涉及主动雷达全向搜索领域，特别涉及一种基于全向搜索的航迹关联方法。

背景技术

基于轨迹关联的目标跟踪算法是国内外学者的研究热点，其主要原理是跟踪目标的多个短小跟踪片段间建立关联，以获取跟踪目标连续、平滑的跟踪轨迹。在复杂场景中，当具有相似表现的目标间存在交互时，很容易导致错误的轨迹关联。这就要求目标轨迹关联算法不仅能准确跟踪新出现的目标，还能对原有的跟踪目标保持连续性。

由于跟踪目标的任意性，导致运动轨迹的非线性。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于全向搜索的航迹关联方法，解决了系统航迹混乱引起的关联质量下降的问题，根据航迹信息预测下一时刻目标位置得到的跟踪轨迹，有效地提高了全向搜索效果。

有鉴于此，本发明提供的技术方案是：一种基于全向搜索的航迹关联方法，其包括：获取特征点，全空域360度旋转搜索完成一次记为一个周期，每周期记录搜索到的特征点，特征点的信息包括：距离、方位角、俯仰角，得到第n周期特征点的实测球坐标记为Q_t(n)(r_n,fy_n,fz_n)，r_n、fy_n、fz_n分别表示第n周期特征点的距离、方位角和俯仰角，n0；所述特征点实测球坐标Q_t(n)(r_n,fy_n,fz_n)经过坐标转换得到特征点的位置xyz坐标，所述位置xyz坐标建立实测矩阵，特征点的实测矩阵记为H_t(n)[(ax_n,ay_n,az_n)]，ax_n、ay_n、az_n分别表示第n周期特征点的位置x坐标、位置y坐标和位置z坐标，n0；第1周期和第2周期特征点的实测矩阵记为H_t(1)[(ax₁,ay₁,az₁)]、H_t(2)[(ax₂,ay₂,az₂)]；根据所述第1周期和第2周期特征点的实测矩阵计算得到第2周期特征点的滤波矩阵，由位置xyz坐标和速度xyz坐标建立滤波矩阵，所述第2周期特征点的滤波矩阵表示为H_f(2)[(ax₂,ay₂,az₂)；(vx₂,vy₂,vz₂)]，vx₂、vy₂、vz₂分别表示第2周期特征点的速度x坐标、速度y坐标和速度z坐标；由所述第n-1周期特征点的滤波矩阵计算得到第n周期特征点的预测矩阵，n2；由所述第n周期特征点的实测矩阵和所述第n周期特征点的预测矩阵计算得到第n周期特征点的滤波矩阵；根据所述第n周期特征点预测矩阵计算得到特征点的预测球坐标，建立第n周期的预测窗；判断所述第n周期特征点的实测球坐标是否在第n周期的预测窗内，如果是，将n周期特征点实测球坐标记录到航迹上，如果否，将n周期特征点预测球坐标记录到航迹上，n2。

其中，所述第n周期特征点的实测球坐标Q_t(n)(r_n,fy_n,fz_n)，由所述实测球坐标计算得到特征点位置x坐标、位置y坐标、位置z坐标，建立实测矩阵，所述实测矩阵表示为：