[发明专利]一种基于多假设拟蒙特卡罗的多目标无源协同定位方法

摘要

本发明涉及一种基于多假设拟蒙特卡罗的多目标无源协同定位方法。由于PCL系统中被检测目标的信噪比很低、目标个数未知，难以利用PCL系统实现目标个数未知情况下低可观测目标的航迹初始及维持。本发明方法首先根据双基站无源协同定位系统获取的测量信息构建对数似然函数，然后通过多假设求解目标个数，根据拟蒙特卡罗模拟退火算法对所构建的似然函数进行优化求解，将所得解近似作为全局最优解，实现航迹初始化，最后通过滑窗批处理技术实现航迹维持。本发明能够有效提高多目标检测跟踪实时性，解决无源协同定位系统中目标个数未知情况下低可观测目标的航迹初始及维持问题，提高目标定位跟踪精度。

主权项

一种基于多假设拟蒙特卡罗的多目标无源协同定位方法，其特征在于该方法包括以下步骤：步骤1、根据双基站无源协同定位系统接收站获取的测量信息，构建对数似然函数，具体方法是：记第j个目标Οj在第k帧的状态为其中和分别表示第k帧时Οj在坐标系x,y方向的位置和速度；K帧测量集合记为：其中K表示总共有K帧测量，Zk为第k帧测量集合，则K帧测量集合Z1:K的对数似然函数为：其中表示J个目标1‑K帧的状态集合，zki表示第k帧第i个测量，J表示目标的总个数，表示测量源自Οj的似然函数，π0表示测量为杂波的先验概率，πj为测量源自第j个目标的先验概率，且V为测量空间大小，mk为第k帧测量个数；步骤2、多假设求解目标个数，具体方法是：在目标个数未知情况下，需确定目标个数后才能进行对数似然函数的优化求解过程，已知目标最多有Jmax个，采用多假设法求解目标个数，具体步骤为：①首先假设目标有J＝1,2...,Jmax个，根据式(1)分别求出对应的对数似然函数值②在中，对数似然函数值最大时所对应的J即为目标实际个数Jtrue：步骤3、采用拟蒙特卡罗模拟退火算法优化求解步骤1和步骤2所确定的对数似然函数，获得目标状态估计，具体步骤为：③在测量集合Z1:K构成的对数似然函数解空间内采用基于Sobol序列的拟蒙特卡罗方法产生均匀分布的I个状态采样点c表示状态采样点的序号，c＝1,2...,I；④根据式(1)分别计算出解空间内各状态采样点相应的对数似然函数值⑤取最大值时所对应的为模拟退火算法初始解⑥采用模拟退火算法在目标解空间内进行优化搜索，将优化所得解作为当前时刻目标的状态估计：X^1=X^1SA---(4);]]>步骤4、滑窗批处理技术实现航迹维持：滑窗法即当双基站无源协同定位系统接收站获取新一帧的测量信息后，移除W帧测量中的第一帧，将最新获得的测量作为滑窗中的第W帧，返回步骤1，根据测量集Zk:k+W‑1来估计目标第k帧的状态：