[发明专利]一种目标跟踪问题中关联复杂性度量方法

权利要求书

1.一种目标跟踪问题中关联复杂性度量方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：

步骤1、输入T_k-1时刻状态估计协方差

步骤2、计算状态转移矩阵，Δt为目标跟踪的数据更新时间步长；

步骤3、计算目标跟踪数据更新时刻T_k-1到T_k速度平均变化矢量其中n为满足T_k-1≤t_j＜T_k条件的t_j的个数，v(t_k)，k＝1,...,n为目标的运动速度矢量；

步骤4、估计机动运动的状态转移误差协方差矩阵Q；

步骤5、计算T_k时刻的状态预测协方差

步骤6、计算为满足位置误差需求阈值E₀，k时刻需要的位置误差缩减比例；

其中为的左上角3×3阵；

步骤7、计算满足位置误差需求阈值E₀的测量定位协方差；

其中，I为单位矩阵；

步骤8、输出T_k时刻的复杂度；

步骤9、更新状态估计协方差矩阵；

其中，H＝(I_3×30_3×3)^T；

步骤10、对分析数据时间段内每个采样时刻都进行了计算则终止，否则回到步骤1。

2.如权利要求1所述的目标跟踪问题中关联复杂性度量方法，其特征在于，在所述步骤1之前还包括输入参数的步骤，所述输入的参数包括：

(1)目标的运动航迹真值矢量x(t_k)，k＝1,...,m，t_k为航迹真值数据的采样时刻；

(2)目标的运动速度矢量v(t_k)，k＝1,...,m；

(3)目标跟踪的数据更新时间步长Δt。

3.如权利要求1所述的目标跟踪问题中关联复杂性度量方法，其特征在于，E₀为跟踪滤波允许达到的位置误差上限。

4.如权利要求1所述的目标跟踪问题中关联复杂性度量方法，其特征在于，0＜C_prd(k)＜1，复杂度C_prd(k)越大表示机动目标跟踪的复杂度越大。

5.如权利要求1所述的目标跟踪问题中关联复杂性度量方法，其特征在于，所述步骤6和步骤7之间还包括如下步骤：计算满足位置误差需求阈值E₀的位置协方差