[发明专利]一种无人集群多域探测数据航迹关联与预测方法

权利要求书

1.一种无人集群多域探测数据航迹关联与预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

1）将当前时刻设定时间内对多探测源的探测数据进行融合获得当前时刻设定时间内目标点迹的点迹集合；

2）将所有船的历史航迹列表中最新时刻的位置点迹取出形成航迹集合，该集合作为二分图的一个集合，而把步骤1）中当前目标点迹作为二分图的另一个集合；所有的点迹只能跨集合匹配，集合内部不能匹配，满足了二分图的定义，同时将所有点迹集合中元素与航迹集合中不同元素匹配的解作为最优二分图匹配，航迹集合中元素和点迹集合元素间的实际距离作为二分图匹配的边权；

其中，最优二分图匹配过程为：

2.1）遍历历史航迹列表，将当前航迹的最新点加入航迹集合作为一个航迹元素，同时找到点迹集合中最近的点作为一个匹配；

2.2）如果该点未被别的航迹元素匹配，则继续对下一个航迹元素进行匹配；

2.3）如果该点迹已经匹配了别的航迹，那么将所有冲突的航迹和点迹单独提取出来，寻找二分图增广路，选择代价最小的增广路，将这条路上的所有匹配取逆，使得先前已匹配的航迹与点迹变成不匹配，而不匹配的转换为已匹配；

2.4）继续下一个航迹元素的匹配，直到获得将所有点迹集合中元素与航迹集合中不同元素匹配的解；

最优二分图匹配过程需满足以下约束：

匹配边阈值设定为相邻两次迭代的时间内目标可能移动的距离最大值，若航迹和点的匹配超过了该阈值则取消它们的关联；

对于点迹集合中的元素，如果没有匹配到航迹，那么该点视为航迹起始，一旦超过设定时间稳定存在，即连续被检测到，则被作为稳定航迹进行维护；对于所有的航迹，如果没匹配到融合后的点迹集合中的点，那么视为该航迹在该时刻丢失目标，如果超过设定时间匹配不到新的点迹，则该航迹被销毁，认为目标消失；

3）根据步骤2)中的关联完成点迹与航迹融合，然后对目标移动产生的位置误差进行修正，获得最终的预测航迹；

对目标移动产生的位置误差进行修正，获得最终的预测航迹采用基于动量拟合的航迹预测方法，具体如下：

3.1）首先确定航迹预测的目标点迹对应的目标时间点，计算各历史航迹中最新时间点与目标时间点的时间差，作为指数加权的幂；

3.2）对于每一个历史数据点，与最新预测点t相减得到，将其作为指数加权的次数；计算目标时间点的指数加权平均值作为预测值；

3.3）根据步骤3.1）和步骤3.2），当前时刻目标移动速度的指数加权平均值为：

是第t个航迹点的速度加权值，是第t个航迹点的速度真实值，是曲线平滑系数；是历史第n个航迹点和当前第t个航迹点之间的时间间隔；

3.4）根据当前时刻目标移动速度的指数加权平均值，对目标移动产生的位置误差进行修正，获得最终的预测航迹。