[发明专利]基于滑窗累积密度估计的未知杂波无源协同定位方法

摘要

本发明提出一种基于滑窗累积密度估计的未知杂波无源协同定位方法。该方法利用高斯混合概率假设滤波器估计多目标个数与状态。首先，将基于线性测量的杂波空间稀疏度估计器引入到非线性测量下的无源协同定位系统。其次，在杂波密度估计过程中引入多帧测量，并利用门限技术与后验强度高斯混合的反馈，实时剔除测量数据中的潜在目标测量，以减少真实目标测量对杂波密度估计的影响。本发明能够有效提高未知杂波无源协同定位系统的多目标跟踪性能，解决未知杂波下的多目标跟踪难题。

主权项

1.基于滑窗累积密度估计的未知杂波无源协同定位方法，其特征在于以下步骤：步骤(1)、利用高斯混合概率假设密度滤波器的预测方程进行多目标强度预测：根据k‑1时刻多目标的后验强度的高斯混合，通过预测步骤得到k时刻预测强度的高斯混合；步骤(2)、杂波积累的预测：假设已知k‑1时刻多目标后验强度的高斯混合；记前L_A‑1帧的杂波积累为其中L_A为积累的帧数，当L_A＞k取L_A＝k；首先对k时刻的测量利用跟踪门法剔除落入存活高斯分量预测状态跟踪门内的最近邻测量记为潜在目标测量，计算当前预测杂波集Z_k表示k时刻的测量，然后计算杂波积累的预测步骤(3)、基于杂波积累的杂波密度估计：在杂波空间分布慢时变的前提下，首先找到测量z与杂波积累的预测之间第n个最小欧氏距离z∈Z_k，n为整数，z点处的稀疏度估计为其中为半径为的超球的大小，计算出杂波积累的密度然后，计算杂波空间分布的概率密度函数其中为的势；最后，计算第k帧杂波密度步骤(4)、利用步骤(3)获得的杂波密度对预测的下一时刻高斯分量进行更新；步骤(5)、杂波积累与目标状态迭代更新：首先，利用后验强度的高斯混合对杂波积累进行更新：其中g为跟踪门参数，为测量模型，x_R、x_T分别为接收站和发射站坐标，为第i个高斯分量的均值，为第i个后验强度的高斯分量的残差协方差矩阵；然后，返回步骤(3)利用更新后的杂波积累来估计多目标状态，构成杂波积累与多目标状态之间的迭代更新；其中迭代终止条件为：任意一个目标个数的估计结果的出现次数为T_n，T_n为迭代终止阈值，0≤t≤L_k，L_k为k时刻测量个数；为防止异常情况，设置最大迭代次数I_max，若在最大迭代次数之前没有达到终止条件，以最后一次迭代结果为最终估计。