[发明专利]一种雷达目标跟踪滤波的信任度获取方法

权利要求书

1.一种雷达目标跟踪滤波的信任度获取方法，适用于目标跟踪系统，所述方法包括：

获取目标的运动特征，根据所述目标运动特征构建与其对应的跟踪滤波器模型；

基于跟踪滤波器模型构建适配的信任因子，并解算所述信任因子为信任因子估计；

执行目标的跟踪滤波过程；于执行过程中，根据所述信任因子估计获取所述跟踪滤波过程的目标跟踪滤波结果的信任因子值，从而获取该目标跟踪结果的信任度。

2.根据权利要求1所述的雷达目标跟踪滤波的信任度获取方法，其特征在于，所述根据所述目标运动特征构建Kalman滤波器模型，为：

其中为先验状态估计，为最优估计，K_k为滤波增益矩阵，为设定观测噪声协方差，表示实际应用中假设的过程噪声协方差P_k|k-1为预测误差协方差，P_k|k为估计误差协方差。

则所述基于跟踪滤波器模型构建适配的信任因子，包括：

设置信任因子为：

其中，t(k)为信任因子；为真实估计误差协方差。

3.根据权利要求2所述的雷达目标跟踪滤波的信任度获取方法，其特征在于，于所述目标跟踪系统中包含过程噪声偏差，则所述解算所信任因子为信任因子估计，包括：

根据所述过程噪声偏差和所述跟踪滤波器模型，解算所述信任因子为第一信任因子估计。

4.根据权利要求3所述的雷达目标跟踪滤波的信任度获取方法，其特征在于，所述根据所述信任因子估计获取所述跟踪滤波过程的目标跟踪滤波结果的信任因子值，包括：

根据所述第一信任因子估计，获取所述跟踪滤波过程的目标跟踪滤波结果的第一信任因子值。

5.根据权利要求3或4所述的雷达目标跟踪滤波的信任度获取方法，其特征在于，根据所述过程噪声偏差和所述跟踪滤波器模型，解算所述信任因子为第一信任因子估计，包括：

基于所述过程噪声偏差、所述计算估计误差协方差、所述真实估计误差协方差，和所述跟踪滤波器模型的新息构建关联方程；

解算所述关联方程，获得所述真实估计误差协方差估计；

基于所述真实估计误差协方差估计，和所述计算估计误差协方差，解算所述信任因子为第一信任因子估计。

6.根据权利要求2所述的雷达目标跟踪滤波的信任度获取方法，其特征在于，于所述目标跟踪系统中包含过程噪声偏差和观测噪声偏差，则所述解算所信任因子为信任因子估计，包括：

根据所述过程噪声偏差、所述观测噪声偏差和所述跟踪滤波器模型，解算所述信任因子为第二信任因子估计。

7.根据权利要求6所述的雷达目标跟踪滤波的信任度获取方法，其特征在于，所述根据所述信任因子估计获取所述跟踪滤波过程的目标跟踪滤波结果的信任因子值，包括：

根据所述第二信任因子估计，获取所述跟踪滤波过程的目标跟踪滤波结果的第二信任因子值。

8.根据权利要求6或7所述的雷达目标跟踪滤波的信任度获取方法，其特征在于，根据所述过程噪声偏差、所述观测噪声偏差和所述跟踪滤波器模型解算所述信任因子为第二信任因子估计，包括：

基于所述过程噪声偏差、所述观测噪声偏差、所述计算估计误差协方差、所述真实估计误差协方差，和所述跟踪滤波器模型的新息构建关联方程；

利用粒子群方法解算所述关联方程，获得所述真实估计误差协方差估计；

基于所述真实估计误差协方差估计，和所述计算估计误差协方差，解算所述信任因子为第二信任因子估计。