[发明专利]基于红外目标灰度互相关和角度信息的多假设跟踪方法

摘要

本发明涉及一种基于红外目标灰度互相关和角度信息的多假设跟踪方法，利用红外目标灰度互相关特征信息和角度信息，对多假设跟踪方法中的航迹置信度评价模型进行重新构建，建立基于灰度互相关和角度信息的航迹置信度评价模型，利用该模型完成航迹置信度计算，实现多目标航迹的快速确认和快速删减，减少后续航迹假设数量，有效提高航迹建立时间和降低算法复杂度。因此借助红外目标灰度互相关和角度信息的航迹置信度评价模型能够达到较好的效果，优于使用角度信息航迹评价模型的多假设跟踪方法。

主权项

1.一种基于红外目标灰度互相关和角度信息的多假设跟踪方法，其特征在于：首先对航迹初始化，然后步骤如下：步骤1：进行数据关联，对预测后的航迹进行卡尔曼k次滤波，滤波器的残差残余协方差矩阵S和残差范数d2如下： Y ~ ( k ) = Y ( k ) - H X ^ ( k / k - 1 ) ]]>S＝HP(k/k)HT+R(k) d 2 = Y ~ ( k ) S - 1 Y ~ ( k ) ]]>式中，H为量测矩阵，为滤波器输出，P(k/k)为误差协方差矩阵，R(k)为测量噪声协方差矩阵，c为关联门限，采用自适应门限；步骤2、航迹评价：计算航迹置信度,由递推累积产生，航迹置信度如下：L(k)＝L(k-1)+ΔLk其中：Pd为目标的探测概率，βf为虚警空间探测密度，M为量测空间维数，d2是残差范数，S是残余协方差矩阵，Cov(k|k-1)是航迹Track(k-1)关联目标5*5邻域与航迹Track(k)关联目标5*5邻域的互相关系数；所述 X i , j ( k ) = x i , j ( k ) - 1 25 Σ i = 1 5 Σ j = 1 5 x i , j ( k ) , X i , j ( k - 1 ) = x i , j ( k - 1 ) - 1 25 Σ i = 1 5 Σ j = 1 5 x i , j ( k - 1 ) ]]>步骤3、航迹删减：当L(k)＜TL，删除航迹；当L(k)＞TU，确认航迹；其中，TL为航迹删减置信度阈值，TU为航迹确认置信度阈值；当TL＜L(k)＜TU：1.航迹聚类：航迹聚类生成准则：不同航迹类中的没有交互；2.航迹假设：航迹假设生成准则：遍历航迹聚类中所有可能航迹；任选一条航迹作为假设的航迹；排除与这条航迹不兼容的所有航迹；计算假设航迹置信度；重复上述航迹聚类至航迹假设的过程；步骤4、航迹预测：采用匀加速模型CA对确认后的航迹进行卡尔曼滤波预测，完成航迹滤波预测，公式如下： X ^ ( k / k - 1 ) = F ( k - 1 ) X ( k - 1 ) + G ( k - 1 ) W ( k - 1 ) ]]>式中： F ( k - 1 ) = 1 T T 2 / 2 0 0 0 0 1 T 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 T T 2 / 2 0 0 0 0 1 T 0 0 0 0 0 1 ]]> G ( k - 1 ) = T 2 / 2 0 T 0 1 0 0 T 2 / 2 0 T 0 1 ]]>其中，X(k-1)为目标状态向量，A(k-1)、E(k-1)分别表示k-1时刻目标方位角、俯仰角数据，分别表示k-1时刻目标方位、俯仰运动速度，分别表示k-1时刻目标方位、俯仰运动加速度；F(k-1)为状态转移矩阵，G(k-1)为输入矩阵；T为红外告警系统探测器采样时间；W(k-1)为状态噪声，为零均值高斯白噪声，其协方差矩阵为Q(k-1)；对于下一帧目标数据，重复步骤1～步骤4。