[发明专利]基于指数平滑预测的DP-TBD算法跟踪方法及设备

权利要求书

1.一种基于指数平滑预测的DP-TBD算法跟踪方法，其特征在于，所述基于指数平滑预测的DP-TBD算法跟踪方法包括以下步骤：

对第k帧每一个设定目标状态，定义积累指标函数的初始值，定义回溯函数的初始值，并定义平滑初始值，其中k为大于等于1的整数；

确定第2帧的关联区域，根据所述关联区域，更新所述积累函数与所述回溯函数，根据更新后的积累函数和更新后的回溯函数，求解第2帧的平滑值；

确定第k帧的关联区域，根据所述第k帧的关联区域，计算第k帧的状态转移密度函数，根据所述第k帧的状态转移密度函数，更新第k帧的积累函数与回溯函数，根据更新的第k帧的积累函数与回溯函数，求解第k帧平滑值；

根据递归积累的结果，进行门限检测；

根据门限检测的结果，进行航迹回溯。

2.如权利要求1所述的基于指数平滑预测的DP-TBD算法跟踪方法，其特征在于，所述对第k帧每一个设定目标状态，定义积累指标函数的初始值，定义回溯函数的初始值，并定义平滑初始值，包括：

对于第k帧每一个假设目标状态x_k，对第1帧各个假设目标状态所对应的分辨单元内的观测数据z₁(x₁)的λ₁加权值V₁(x₁)＝λ₁z₁(x₁)，获得积累指标函数的初始值V₁(x₁)；

定义回溯函数为Ψ_k(x_k)，用以记录与当前帧当前状态相关性最大的前一帧的目标状态，并定义Ψ₁(x₁)初始值为(0,0)；

定义平滑初始值为

3.如权利要求2所述的基于指数平滑预测的DP-TBD算法跟踪方法，其特征在于，所述确定第2帧的关联区域，根据所述关联区域，更新所述积累函数与所述回溯函数，根据更新后的积累函数和更新后的回溯函数，求解第2帧的平滑值，包括：

第2帧所有分辨单元内的目标状态x₂状态转移集合为

其中，T为雷达扫描周期，和为目标在X方向和Y方向上的最大速度，T₂(x₂)中的元素包含所有转移至第2帧位置x₂的第1帧的目标状态；

根据所述关联区域，按照第一公式和第二公式更新所述积累指标函数和所述回溯函数；

所述第一公式为

所述第二公式为

其中，p(x₂|x₁)是状态转移集合T₂(x₂)上的均匀分布；

根据第三公式、第四公式和第五公式对第2帧的状态值进行指数平滑预测，获得第2帧的平滑值；

所述第三公式为

所述第四公式为

所述第五公式为

4.如权利要求3所述的基于指数平滑预测的DP-TBD算法跟踪方法，其特征在于，所述确定第k帧的关联区域，根据所述第k帧的关联区域，计算第k帧的状态转移密度函数，根据所述第k帧的状态转移密度函数，更新第k帧的积累函数与回溯函数，根据更新的第k帧的积累函数与回溯函数，求解第k帧平滑值，包括：

当3≤k≤K时，确定第k帧中所有分辨单元内的目标状态转移集合

根据已获得的第k-1帧平滑值，利用预测模型得到第k帧的预测并计算p_θ(θ_k)；

按第六公式和第七公式更新积累指标函数和回溯函数，所述第六公式所述第七公式为

利用第八公式、第九公式和第十公式，计算获得第k帧各假设目标状态的平滑值；

所述第八公式为

所述第九公式为

所述第十公式为