[发明专利]一种考虑输入噪声的高斯过程扩展目标跟踪方法

说明书

本发明公开了一种考虑输入噪声的高斯过程扩展目标跟踪方法，本发明先利用测量噪声的协方差与参考点估计协方差对输入的噪声进行建模，对高斯过程的输出进行泰勒展开，使用高斯近似法对高斯过程的输出进行修正，将高斯过程与滤波器结合，对目标状态进行预测更新。本发明可以对目标的扩展状态和运动状态进行同时估计，该方法通过仿真进行了验证。在更为复杂的电磁环境下，也能得到相比于传统基于高斯过程的扩展目标跟踪更精确的轮廓估计效果。

技术领域

本发明属于目标检测跟踪技术领域，涉及一种基于高斯过程的扩展目标跟踪方法(Gaussian Process Extended Target Tracking,GP_ETT)。

背景技术

扩展目标跟踪(Extended Target Tracking,ETT)技术是指随着高分辨力传感器技术的快速发展，在单帧内，运动目标上多个观测点可提供多个测量，称为扩展目标，通过高分辨力传感器接收的多个测量，可对扩展目标的扩展状态，如形状，大小进行跟踪估计。相比与传统的点目标跟踪只能对目标的运动状态进行估计。扩展目标跟踪能够提供更丰富精确的目标信息，有利于目标的识别和跟踪。在军事和民用领域具有广阔的应用前景。

传统的以高斯过程为模型的扩展目标跟踪大多采用星凸模型，以轮廓上的点和参考点之间的连线和水平方向的夹角作为高斯过程的输入，该输入由测量与参考点的估计位置直接确定。之前大多数研究都将输入假设为一个精确的输入。但在实际应用中，测量和参考点的估计位置都含有误差，在较为恶劣的环境中，这种误差往往是不可避免的。本发明提出了一种考虑输入噪声的高斯过程的扩展目标跟踪(Noise Input Gaussian ProcessExtended Target Tracking,NIGP-ETT)。该发明对高斯过程输入的噪声进行建模，并通过高斯近似法对高斯过程的输出进行修正，在复杂电磁环境下，提高了扩展目标轮廓的估计精度。

发明内容

本发明的目的是针对现有技术的不足，提出了一种基于噪声输入高斯过程的扩展目标跟踪方法，包括以下步骤：

步骤(1):首先根据误差传递理论，建立关于高斯输入的噪声分布；

步骤(2):根据所求的高斯过程输入的噪声分布υ_k，推导出相应的高斯过程输出；使用高斯近似法对高斯过程的输出进行估计；

高斯近似法通过对高斯输出f(θ)的二阶泰勒展开式来估计输出的均值和协方差；

扩展目标轮廓状态的高斯过程模型f(θ)写为

其中GP(.)表示高斯过程，σ_r表示高斯过程的超参数，k(θ,θ')表示高斯过程的核函数，θ表示高斯过程的训练输入，其对应的训练输出为y；

在高斯过程中，考虑到高斯过程输入的不确定性，对高斯过程输出的均值和协方差函数进行修正，改编后的输出与输入公式写为：

其中Tr为求矩阵的迹，Σ表示输入噪声协方差，μ_GP(θ)和ν_GP(θ)分别代表传统的高斯过程输出的均值和协方差函数；μ_GP″(θ)为该函数的二阶导数；μ_GP(θ)和ν_GP(θ)表达式为：

μ_GP(θ)＝k(θ,θ')^Τk(θ',θ')^-1y (5)

ν_GP(θ)＝k(θ,θ)-k(θ,θ')^Τk(θ',θ')^-1k(θ,θ') (6)