[发明专利]基于目标运动态势信息数据关联策略的目标跟踪方法

摘要

本发明公开了基于目标运动态势信息数据关联策略的目标跟踪方法，包括：步骤1，创建待选目标航迹；步骤2，对待选目标航迹进行跟踪处理，并根据目标起始条件建立合理的正式目标航迹；步骤3，利用卡尔曼滤波模型对跟踪目标和正式目标航迹进行滤波估计处理，得到航迹状态估计值。按船舶避碰雷达量测模型计算跟踪目标和正式目标的最小会遇距离点时间TCPA，将TCPA值与目标分离时间门限、目标接近时间门限和目标重叠时间门限进行比较，得到目标间所处的运动状态信息；步骤4：根据目标间所处的运动状态信息决定跟踪目标点迹航迹的关联策略和关联算法，最终得到跟踪目标与点迹的关联关系。

主权项

1.基于目标运动态势信息数据关联策略的目标跟踪方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，创建待选目标航迹：在以跟踪目标为中心、r为半径的圆区域范围内搜索点迹信息，若点迹属于该区域，则利用该点迹创建待选目标航迹；否则不创建待选目标航迹；步骤2，对待选目标航迹进行跟踪处理：在雷达检测周期内，若待选目标航迹满足目标航迹起始约束条件，则将待选目标航迹转为正式目标航迹，否则删除待选目标航迹；步骤3，利用卡尔曼滤波模型对跟踪目标和正式目标航迹进行滤波估计处理，按船舶避碰雷达量测模型计算跟踪目标和正式目标的最小会遇距离点时间TCPA，将TCPA值与目标分离时间门限、目标接近时间门限和目标重叠时间门限进行比较，得到跟踪目标和正式目标相互之间所处的运动状态信息；步骤4：根据跟踪目标和正式目标相互之间所处的运动状态信息决定跟踪目标点迹航迹的关联策略和关联算法，最终得到跟踪目标与点迹的关联关系，从而实现目标跟踪；步骤2包括如下步骤：步骤2‑1，假设在t1时刻创建了待选目标起始点，从t2时刻开始，采用最优邻近算法对待选目标进行点迹航迹关联：其中，z表示雷达探测值，S^‑1为待选目标滤波新息协方差，d²(z)为新息加权范数，表示k时刻对k+1时刻目标预测状态的估计；若d2(z)≤γ成立，则判定待选目标关联到有效点迹，否则，判定待选目标点迹丢失，γ为距离门限值，若待选目标关联到有效点迹，则记录待选目标关联点迹信息，待选目标关联点迹信息包括点迹径向距离g1、点迹方位g2、点迹能量g3、点迹方位扩展g4、点迹距离扩展g5和点迹时间g6，将所述待选目标关联点迹信息组成关联点迹特征向量G，如下式所示：G＝[g1 g2 g3 g4 g5 g6]；步骤2‑2，依据卡尔曼滤波公式，对待选目标的滤波状态和预测状态进行估计：K(k)＝P(k|k‑1)H'(k)[H(k)P(k|k‑1)H'(k)+R(k)]‑1P(k|k‑1)＝Φ(k|k‑1)P(k‑1|k‑1)Φ'(k|k‑1)+Q(k)P(k|k)＝[I‑K(k)H(k)]P(k|k‑1)其中，Z(k)表示k时刻传感器探测目标的坐标位置信息，Φ(k|k‑1)表示k‑1时刻到k时刻目标运动状态转移矩阵，H(k)表示目标量测矩阵，U(k)表示输入控制项矩阵，u(k)表示已知输入或者控制信号，R(k)表示零均值、白色高斯量测噪声的协方差，Q(k)为零均值、白色高斯过程噪声的协方差，表示目标k时刻的状态估计向量，表示k‑1时刻对k时刻的目标状态预测，K(k)表示k时刻滤波增益，P(k|k)表示k时刻的协方差矩阵，P(k|k‑1)表示预测协方差矩阵，I为单位矩阵，H'(k)为目标量测矩阵的转置矩阵，Φ'(k|k‑1)为状态转移矩阵的转置矩阵；步骤2‑3，重复步骤2‑1～步骤2‑2，直至tN时刻，N为雷达检测周期，假设待选目标在N个雷达检测周期内共有M个关联点迹，关联点迹序列表示为[G1,G2...GM]；步骤2‑4，根据如下公式计算待选目标相邻关联点迹径向距离变化率：其中，gi1表示第i个雷达扫描周期待选目标关联点迹的第一个特征，即点迹径向距离，gj1表示第j个雷达扫描周期待选目标关联点迹的第一个特征，gi6表示第i个雷达扫描周期待选目标关联点迹的第六个特征，即点迹时间，gj6表示第j个雷达扫描周期待选目标关联点迹的第六个特征，i＝j+1，j＝1,2,...,M‑1，tk+1‑tk表示vk+1与vk之间的时间差，vk表示k时刻目标径向距离速度，k＝1,2,...,n‑2，ak表示目标径向距离变化率；步骤2‑5，根据如下公式计算待选目标相邻关联点迹的方位变化率：Azik＝gi2‑gj2，Azik'＝Azik+1‑Azik，其中，gi2和gj2分别表示第i个雷达扫描周期目标关联点迹的方位值和第j个雷达扫描周期目标关联点迹的方位值，Azik表示第j个雷达扫描周期目标点迹方位变化值，Azik'表示方位变化率；步骤2‑6，根据步骤2‑4和步骤2‑5分别计算得到n个目标距离变化率值和方位变化率值，按如下公式计算径向距离变化率的均方根和方位变化率的均方根RMSE：其中，X_i表示目标距离变化率或者方位变化率，是目标径向距离变化率均值或者方位变化率的均值；步骤2‑7，计算待选目标关联点迹的检测概率p：步骤2‑8，设目标径向距离变化率均方根门限为RdG，目标方位变化率均方根门限为RaG，目标检测概率门限为Pd，若待选目标相邻关联点迹的径向距离变化率的均方根RMSEd、方位变化率的均方根RMSEa和检测概率p均满足以下条件：RMSEd≤RdG，RMSEd≤RaG，p≤Pd，则将待选目标航迹转为正式目标航迹，并依据卡尔曼滤波模型维持目标跟踪，同时记录目标航迹跟踪过程中的关联点迹特征向量。