[发明专利]一种结合UKF和随机矩阵的毫米波雷达目标跟踪方法

权利要求书

1.一种结合UKF和随机矩阵的毫米波雷达目标跟踪方法，其特征在于：包括以下步骤：

步骤S1：航迹状态定义，所述航迹状态分包括运动学状态和扩展状态，分别对运动学状态和扩展状态进行建模；

步骤S2：航迹状态预测，所述航迹状态预测包括预测k时刻航迹状态和状态协方差矩阵，采用无迹卡尔曼(UKF)对运动学状态进行滤波；

步骤S3：量测点云匹配关联；

步骤S4：航迹运动学状态更新；

步骤S5：航迹扩展状态更新；

步骤S6：航迹维持与删除。

2.根据权利要求1所述的一种结合UKF和随机矩阵的毫米波雷达目标跟踪方法，其特征在于：所述步骤S1，航迹状态定义，具体步骤为：

步骤S1.1：首先将航迹运动学状态建模为CTRV模型，包含航迹的位置信息、速度信息、偏航角和角速度信息，其定义如下：

式中，p^x表示x方向上的位置，p^y表示y方向上的位置，v表示航迹速度大小，φ示偏航角，表示角速度；

步骤S1.2：其次将扩展状态信息X建模为逆威沙特分布模型，其定义如下：

IW(X；v,V)

其中，v为自由度估计值，V为参数矩阵，X为扩展状态矩阵，其均值估计为：

步骤S1.3：在本方法中，基于逆威沙特模型的航迹扩展状态具备如下其物理特征：

X＝AΛA^T

式中，l₁表示椭圆的长轴，l₂表示短轴长度，θ为椭圆的朝向角，其范围是[-π,+π]。

3.根据权利要求1所述的一种结合UKF和随机矩阵的毫米波雷达目标跟踪方法，其特征在于：步骤S2，航迹状态预测，具体步骤为：

步骤S2.1：首先计算散布粒子：

x_k|k-1,0＝x_k-1|k-1

其中，λ＝α²(L+κ)-L是尺度参数，α与κ为两个定常数因子，L是状态维度个数；表示矩阵平方根的第i列元素，x_k-1|k-1为k-1时刻状态后验估计，P_k-1|k-1为k-1时刻状态协方差矩阵的后验估计；

步骤S2.2：对上述所有散布粒子进行一步预测，并计算得到先验估计均值X_k|k-1和先验协方差矩阵P_k|k-1:

χ_i＝f(x_k|k-1,i),i＝0,1,..,2L

式中，f为状态转移方程，Q为过程噪声矩阵，w为权重因子：

其中，λ＝α²(L+κ)-L是尺度参数，α与κ为两个定常数因子，L是状态维度个数，β同样为定常数因子；

步骤S2.3：通过状态预测值进一步计算量测预测值y_k|k-1:

y_i＝Hχ_i

H为状态观测矩阵；

步骤S2.4：在完成运动学状态预测后，继续预测K时刻航迹扩展状态V_k|k-1：

式中，X_k|k-1为k时刻扩展状态矩阵，V_k|k-1为k时刻参数矩阵预测，V_k-1为k-1时刻参数矩阵估计，ν_k|k-1为k时刻扩展状态自由度预测，ν_k-1是k-1时刻扩展状态自由度估计，T为毫米波雷达工作周期，τ表示时间常数变量。