[发明专利]一种适用于杂波环境的多目标跟踪方法及跟踪系统有效
申请号: | 201610942027.1 | 申请日: | 2016-11-01 |
公开(公告)号: | CN106405538B | 公开(公告)日: | 2018-11-20 |
发明(设计)人: | 刘宗香;李良群;谢维信 | 申请(专利权)人: | 深圳大学 |
主分类号: | G01S13/72 | 分类号: | G01S13/72 |
代理公司: | 深圳市恒申知识产权事务所(普通合伙) 44312 | 代理人: | 王利彬 |
地址: | 518000 广东*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | 本发明提供一种适用于杂波环境的多目标跟踪方法,其中,所述方法包括:预测步骤、分类步骤、更新步骤、裁减与提取步骤、生成步骤、补充步骤、合并步骤。本发明还提供一种适用于杂波环境的多目标跟踪系统。本发明提供的技术方案具有处理速度快的特点,同时有效地解决了现有方法在新目标出现后的前几个时间步不能提供新目标状态估计的问题。 | ||
搜索关键词: | 一种 适用于 环境 多目标 跟踪 方法 系统 | ||
【主权项】:
1.一种适用于杂波环境的多目标跟踪方法,其特征在于,所述方法包括:预测步骤、根据前一时刻各个目标的边缘分布和存在概率,以及当前时刻与前一时刻的时间差,预测前一时刻已存在的各个目标在当前时刻的边缘分布和存在概率;其中,以k‑1表示前一时刻,k表示当前时刻,tk‑1表示前一时刻的时间,tk表示当前时刻的时间,k‑1时刻目标i的边缘分布和存在概率分别表示为N(xi,k‑1;mi,k‑1,Pi,k‑1)和ρi,k‑1,其中N表示高斯分布,i=1,2,…Nk‑1,xi,k‑1为k‑1时刻目标i的状态向量,mi,k‑1和Pi,k‑1分别表示k‑1时刻目标i的状态均值和协方差,Nk‑1为前一时刻目标的总数;由k‑1时刻目标i的边缘分布N(xi,k‑1;mi,k‑1,Pi,k‑1)和存在概率ρi,k‑1,预测k‑1时刻的目标i在k时刻的边缘分布和存在概率分别为N(xi,k;mi,k|k‑1,Pi,k|k‑1)和ρi,k|k‑1,其中mi,k|k‑1=Fi,k|k‑1mi,k‑1,Pi,k|k‑1=Qi,k‑1+Fi,k|k‑1Pi,k‑1(Fi,k|k‑1)T,ρi,k|k‑1=pS,k(Δtk)ρi,k‑1,Fi,k|k‑1为状态转移矩阵,上标T表示矩阵或向量的转置,Δtk=tk‑tk‑1为k时刻与k‑1时刻的时间差,Qi,k‑1为k‑1时刻目标i的过程噪声协方差矩阵,pS,k(Δtk)为目标的幸存概率,且T为采样周期,δ为给定的常数,i=1,2,…Nk‑1;分类步骤、根据前一时刻已存在的各个目标在当前时刻的预测边缘分布和预测存在概率,以及当前时刻的测量集,确定出测量集中的每个测量是否源于前一时刻已存在的目标,并分别进行归类;更新步骤、根据前一时刻已存在的各个目标在当前时刻的预测边缘分布和预测存在概率,以及当前时刻源于已存在目标的测量,利用贝叶斯规则确定前一时刻已存在的各个目标在当前时刻的更新边缘分布和更新存在概率;裁减与提取步骤、根据前一时刻已存在的各个目标在当前时刻的更新边缘分布和更新存在概率,将存在概率小于第一阈值的目标裁减掉,同时提取存在概率大于第二阈值的目标的边缘分布作为当前时刻的输出;生成步骤、利用当前时刻的其它测量和其前两时刻的其它测量产生新目标,并利用最小二乘法估计新目标在当前时刻的状态均值、协方差和边缘分布;补充步骤、提取新目标在当前时刻的边缘分布对当前时刻的输出进行补充,并提取新目标在前两个时刻的状态估计分别对前两个时刻的输出进行补充;合并步骤、将在所述裁减与提取步骤中裁减后余下目标的边缘分布和存在概率,分别与在所述生成步骤中生成的新目标在当前时刻的边缘分布和存在概率进行合并,形成当前时刻各个目标的边缘分布和存在概率,并作为下一次递归的输入;所述分类步骤具体包括:根据k‑1时刻已存在的目标i在k时刻的预测边缘分布N(xi,k;mi,k|k‑1,Pi,k|k‑1)和预测存在概率ρi,k|k‑1,以及k时刻的测量集合中的第j个测量yj,k,确定测量yj,k是否源于已存在目标,并分别进行归类;其中,所述确定测量yj,k是否源于已存在目标,并分别进行归类的步骤包括:子步骤A、求取概率其中,Hk为观测矩阵,Rk为观测噪声方差矩阵,pD,k为目标的检测概率,λc,k为杂波密度;子步骤B、若将测量yj,k归入其它测量类;若将测量yj,k归入源于已存在目标的测量,在测量集合中的每个测量处理后,测量集合中yk的测量被分为两类,一类是源于已存在目标的测量,表示为另一类是其它测量,表示为其中M1,k和M2,k分别源于已存在目标测量的数目和其它测量的数目,且M1,k+M2,k=Mk;所述生成步骤具体包括:利用k时刻的其它测量k‑1时刻的其它测量和k‑2时刻的其它测量产生新目标,并利用最小二乘法估计新目标在当前时刻的状态均值、协方差和边缘分布;其中,所述利用k时刻的其它测量k‑1时刻的其它测量和k‑2时刻的其它测量产生新目标的步骤包括:子步骤E、从中取测量从中取测量从中取测量计算得到其中e=1,…,M2,k‑2,f=1,…,M2,k‑1,g=1,…,M2,k,||·||2表示向量的2范数,|·|表示取绝对值,(·,·)表示两向量的内积;子步骤F、判断条件vmin≤vf,e≤vmax、vmin≤vg,f≤vmax、ag,f,e≤amax和cg,f,e≥cmin是否满足,其中vmin、vmax、amax和cmin为4个给定的参数,分别表示最小速度、最大速度、最大加速度和夹角余弦的最小值;若4个条件同时满足,利用测量和测量由最小二乘法得到一个新目标的在k时刻的状态均值协方差和边缘分布其中σw为测量噪声的标准差;同时,指定新目标的存在概率取为新目标在k‑1时刻的状态估计为其中新目标在k‑2时刻的状态估计为其中
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