[发明专利]一种IMM-MHT多目标跟踪方法

权利要求书

1.一种IMM-MHT多目标跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：假设每个待跟踪目标对应一棵由真实航迹和可能航迹构成的假设树，其中，真实航迹和可能航迹均由各时刻待跟踪目标周围的雷达量测构成，待跟踪目标的雷达量测作为假设树中的子节点，其中，雷达量测信息包括待跟踪目标与雷达之间的径向距离、水平角以及俯仰角；

S2：获取当前k时刻的回波信号，并将其作为雷达量测，其中，回波信号包括待跟踪目标的真实量测和杂波量测；

S3：分别获取各待跟踪目标在k-1时刻得到的假设树中的末级子节点对应的波门的中心点坐标以及波门的大小，其中，波门定义为当前k时刻每个待跟踪目标的理论量测可能出现的区域；

S4：采用murty算法获取落入各末级子节点对应波门概率最大的两个雷达量测，其中，落入波门的雷达量测为各待跟踪目标在当前k时刻最有可能出现的位置，同时，将落入波门概率最大的两个雷达量测记为备选航迹点；

S5：对于所有已有的假设树，将其末级子节点分别作为父节点，再将各自波门内的备选航迹点与之关联作为自身的下一级子节点，得到延续假设树；将所有雷达量测作为新发现目标的航迹的起点，得到起点假设树；同时，将存在共享雷达量测的假设树合并成一个聚类，没有共享雷达量测的假设树单独作为一个聚类；

S6：分别在每个聚类中获取每个末级节点对应的航迹，并选取不包含相同雷达量测的若干条航迹构建相容的航迹组合，得到每个聚类对应的由所有可能航迹组合构成的航迹集合；

S7：对于每一个航迹集合，计算其包含的每一个航迹组合的正确概率，将正确概率最大者对应的航迹组合作为最终假设；

S8：根据最终假设中的设定，确定每个备选航迹点是否为k-1时刻的末级节点的延续节点，如果是，则使用自适应参数法对该备选航迹点所属的假设树进行剪枝，其中，剪枝包括以下步骤：

获取步骤S7中确定的最终假设中的末级子节点，以该末级节点往回溯源，得到第k-L+1级子节点，然后将所述第k-L+1级子节点的父节点的其他子节点分支切除，完成剪枝，其中，L为设定的剪枝深度；

S9：获取各待跟踪目标对应的剪枝后的假设树后，将同一聚类内的假设树进行两两对比，得到各待跟踪目标当前k时刻的最终航迹，实现目标跟踪，其中，所述两两对比的方法为：

分别获取各假设树上k时刻的航迹点的运动状态，其中，运动状态包括航位置、速度以及加速度；

将k时刻得到的各个航迹点的运动状态对应作差，若差值小于设定值且两个航迹点所在的假设航迹有相同的历史量测，则将两个假设航迹视为同一条航迹，并将k-L时刻保留的航迹作为最终航迹输出。

2.如权利要求1所述的一种IMM-MHT多目标跟踪方法，其特征在于，分别将各待跟踪目标在k-1时刻得到的假设树中的末级子节点作为当前子节点执行步骤S31～S35，得到每一个当前子节点对应的波门的中心点坐标以及波门的大小：

S31：将待跟踪目标与雷达之间的径向距离、水平角以及俯仰角进行三维坐标系转换，得到待跟踪目标的真实量测在三维坐标系下的坐标；

S32：设置状态变量为和观测变量为z(k-1)＝[x,y,z]，状态变量x(k-1)表示当前子节点对应的待跟踪目标在k-1时刻的运动状态，观测变量z(k-1)表示k-1时刻的雷达观测量，其中，x,y,z分别为当前子节点在三维坐标系下的三轴坐标，分别为当前子节点在三维坐标系下的三轴速度，分别为当前子节点在三维坐标系下的三轴加速度；

S33：状态变量和观测变量z(k-1)＝[x,y,z]之间构成的非线性系统由下式表示：

其中，f(·)与h(·)均表示预设函数，w(k-1)为k-1时刻状态变量的高斯白噪声，v(k-1)为k-1时刻观测变量的高斯白噪声；

S34：采用IMM滤波算法根据k-1时刻的状态变量x(k-1)求解状态方程，得到当前子节点对应的波门的中心点坐标z(k|k-1)；

S35：计算当前子节点对应的波门的大小R_k：

其中，V_k为当前子节点在k时刻设定的基础关联波门的大小，S_n为当前子节点对应的航迹在k-1时刻的假设评分，S_a为同一个假设树中k-1时刻的所有末级子节点对应的航迹的假设评分的最大值。