[发明专利]天波超视距雷达的多路径融合多目标跟踪算法

摘要

本发明公开了一种天波超视距雷达的多路径融合多目标跟踪算法，一初始化观测环境参数；二初始化批处理参数并令批处理迭代次数i＝1；三计算每个量测和每个目标、每条路径的后验关联概率；四计算每个目标在每条路径下的综合量测及综合协方差；五对每个目标的所有路径采用并行扩展卡尔曼平滑算法，更新状态参数及状态协方差；第六步判断是否满足循环迭代收敛条件，如不满足，令i＝i+1并返回第三步；否则下一步；七更新航迹的目标存在置信度,判断若目标存在置信度大于确认概率则输出确认航迹；若目标存在置信度小于删除概率则删除该航迹；否则作为临时航迹有待于进一步的判断；八批处理滑动窗向前滑动Ts个时刻，返回第二步。

主权项

一种天波超视距雷达的多路径融合多目标跟踪算法，包含以下步骤：第一步：初始化PMHT算法的观测环境参数；第二步：初始化PMHT算法的批处理参数并令批处理迭代次数i＝1；第三步：计算每个量测和每个目标、每条路径的后验关联概率：wj,n,l(i)(t)=πn,l(t)p(zj(t)|xn(i)(t),kj,l(t)=n)π0(t)V+Σn=1NΣl=1Lπn,l(t)p(zj(t)|xn(i)(t),kj,l(t)=n)]]>其中p(zj(t)|xn(i)(t),kj,l(t)=n)=N{zj(t);y^kj,l(t)(t),Rn,l(t)}n=1,...,N,j=1,...,mt,l=1,...,L]]>式中，L表示雷达传播的路径数目，N表示目标数，mt表示t时刻的量测数据数目，Rn,l(t)表示观测噪声的误差协方差阵；表示t时刻第n个目标第i次迭代运算的目标状态估计，zj(t)表示t时刻获取的第j个测量数据，kj,l(t)表示t时刻第j个量测通过路径l来源的目标；N{χ；μ,Σ}表示高斯概率密度函数，高斯变量χ的均值为μ，协方差为Σ，且πn,l(t)为量测通过路径l来源于目标n的先验概率，π0(t)表示杂波先验概率，V表示监视空间的体积；第四步：计算每个目标在每条路径下的综合量测及综合量测协方差；z^n,l(t)=Σj=1mtwj,n,l(i)(t)zj(t)Σj=1mtwj,n,l(i)(t)]]>R^n,l(t)=Rn,l(t)Σj=1mtwj,n,l(i)(t)]]>第五步：对每个目标的所有路径采用并行扩展卡尔曼平滑算法，得到TB个时刻的状态参数及状态协方差；第六步：判断是否满足循环迭代收敛条件，如不满足，令i＝i+1并返回第三步；否则执行下一步；第七步：更新航迹的目标存在置信度,判断若目标存在置信度大于确认概率则输出确认航迹；若目标存在置信度小于删除概率则删除该航迹；否则作为临时航迹有待于进一步的判断；第八步：批处理滑动窗向前滑动Ts个时刻，返回执行第二步。