[发明专利]一种交互式多模伯努利滤波的机动弱目标检测前跟踪方法

摘要

本发明公开一种交互式多模伯努利滤波的机动弱目标检测前跟踪方法，在伯努利粒子滤波的基础上，使用交互式多模方法对滤波器中每个目标状态的采样粒子进行预测，再将预测粒子代入到传统的伯努利TBD算法中进行目标存在概率及分布密度的更新估计。本发明在低信噪比情况下，能有效地检测跟踪弱机动目标，且对目标状态的估计更加精准。

主权项

一种交互式多模伯努利滤波的机动弱目标检测前跟踪方法，其特征是，包括步骤如下：步骤1、初始化目标状态：根据目标运动场景，设定初始时刻目标粒子的状态参数，并用设定的状态参数作为目标的初始分布，采样固定数目的初始目标粒子，并将初始目标采样粒子用伯努利随机集的参数集形式表示，得到初始时刻目标采样粒子伯努利随机集的后验分布；步骤2、预测目标状态：利用前一时刻目标采样粒子伯努利随机集的后验分布和灰度图像量测数据，用交互式多模方法对目标采样粒子进行预测，得到当前时刻预测的目标采样粒子伯努利随机集的后验分布；步骤3、更新目标状态：利用当前时刻的灰度图像量测数据，计算每个预测的目标采样粒子对应的量测似然比；并根据量测似然比，对当前时刻预测的目标采样粒子进行更新，得到当前时刻更新的目标采样粒子伯努利随机集的后验分布；步骤4、状态估计：对更新后的目标粒子进行重采样，并得到当前时刻目标采样粒子伯努利随机集的后验分布；根据当前时刻目标采样粒子伯努利随机集的后验分布，选取存在概率大于或等于预设存在概率值的目标采样粒子的状态，作为当前时刻真实存在的目标状态；步骤5、判断所有灰度图像是否处理完毕，若是，执行步骤6，否则，执行步骤2，处理下一帧图像；步骤6、结束。