[发明专利]基于斜率约束和回溯搜索的水下多目标跟踪方法在审

专利信息
申请号: 202110741973.0 申请日: 2021-06-30
公开(公告)号: CN113280821A 公开(公告)日: 2021-08-20
发明(设计)人: 陈熙源;张雨;朱敏 申请(专利权)人: 东南大学
主分类号: G01C21/20 分类号: G01C21/20;G01C21/16
代理公司: 南京众联专利代理有限公司 32206 代理人: 张天哲
地址: 210096 *** 国省代码: 江苏;32
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摘要:
搜索关键词: 基于 斜率 约束 回溯 搜索 水下 多目标 跟踪 方法
【说明书】:

发明提供了一种基于斜率约束和回溯搜索的水下多目标跟踪方法,首先基于方位测量数据和水下目标运动学分析,利用门限阈值的方法检测出水下的多目标。然后,基于传统多假设跟踪算法框架设计一种新的基于斜率约束和共用量测的假设生成规则。该多目标生成规则体现在,当航迹正常跟踪时,通过斜率拟合约束的方式进行跟踪,保持在每个时刻跟踪后拟合当前目标的斜率,通过比较当前斜率和历史拟合的斜率的差的阈值来判断是否出现航迹中断。当航迹中断时,通过回溯搜索的方法确定中断起始航迹点,利用容积卡尔曼滤波对中断航迹预测和补偿,同时对假设生成结果减枝,以达到降低算法空间复杂度的目的,进而提交多目标跟踪的精度。

技术领域

本发明涉及多目标被动跟踪和策略优化领域,涉及一种基于斜率约束和回溯搜索的多目标跟踪方法。

背景技术

水下多目标的检测和被动跟踪相对于主动跟踪具有非线性、轨迹易中断、干扰目标较多等特点。在跟踪过程中,由于杂波、多途干扰、信噪比低、目标多等原因,要实现水下被动多目标的检测和跟踪是一个具有挑战的任务。

在水下被动目标检测和跟踪任务中,一般通过宽带能量检测得到目标方位的谱数据,并以时间方位历程图(Bearing-Time Recording,BTR)形式进行显示,再基于BTR图进行目标跟踪的研究。在目标检测的任务中,基本的检测原理是引入隐马尔可夫模型(HiddenMarkov Model,HMM),把频率、频率变化率、方位及方位变化率作为HMM的状态,实现基于线谱的自动检测;在被动目标跟踪任务中,通常使用数据关联算法来实现被动跟踪。但在处理多目标交叉问题时,关联正确率很低。因此,水下的被动多目标跟踪仍具有以下几个问题:1)由于水下弱目标多、杂波干扰等原因,很难实现多目标的检测;2)在BTR图中为信号能量较弱的条件下,容易出现航迹中断和消失的现象,很难实现多目标的实时跟踪;3)传统数据关联的算法不能有效解决航迹交叉的问题。因此,在水下环境下,提高多目标跟踪系统性能具有重要的意义。

发明内容

本发明面向水下多目标跟踪的技术需求,为解决杂波干扰和弱信号条件下目标航迹中断和交叉等问题,提高水下多目标跟踪系统的精度,提出了一种基于斜率约束和回溯搜索的水下多目标跟踪方法,可用于水下多杂波干扰、弱信号、低信噪比等环境,有效提高目标跟踪的实时性和精度。本发明方法将目被动跟踪方法和策略优化机制结合,引入斜率约束和回溯搜索两种策略分别用于水下多目标的跟踪和目标航迹交叉和中断的补偿,从而提高目标跟踪的精度。

为了达到上述目的,本发明提供如下技术方案:

基于斜率约束和回溯搜索的水下多目标跟踪方法,包括如下步骤:

(1)初始化INS/CNS水下被动多目标检测跟踪系统,记录目标方位测量数据,依据水下目标运动学分析和利用门限阈值的方法检测出水下的多目标;

(2)在传统多假设跟踪算法框架下,设计一种基于斜率约束和共用量测的假设生成规则。当航迹正常跟踪时,使用斜率拟合约束的方式进行跟踪,通过比较候选目标点斜率与当前目标航迹的拟合斜率的差的阈值来判断是否可以与当前目标关联。如果所有候选目标点都不符合阈值设定则认为是中断,触发中断补偿策略(3);

(3)当航迹中断时,通过回溯搜索的方法确定中断起始航迹点,利用容积卡尔曼滤波对中断航迹预测和补偿,同时对假设生成结果剪枝,解决目标航迹中断错连的问题。

进一步的,所述步骤(1)具体包括如下过程:

假设在二维监测区域内有多个目标,采用匀速运动模型模拟每个目标的位置变化情况,假定一个目标在k时刻的状态矢量表示为可表示为xk=[x,vx,y,vy]T

xk状态矢量中包括x,y方向上的位置和速度。所以,目标的状态方程可以表示为:

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