[发明专利]基于交互式多模型的机动目标状态预测优化方法

摘要

本发明公开了一种基于交互式多模型的机动目标状态预测优化方法，主要解决现有交互式多模型对机动目标状态的预测结果误差大的问题。其实现方案是：假设目标有三种运动状态，设定运动模型参数；根据交互式多模型跟踪结果，从交互式多模型中确定用于机动目标状态预测的运动模型；对预测过程中的运动模型建立误差系统，设定的误差系统参数，计算机动目标运动状态的误差预测值，从而对系统状态预测值进行修正。本发明提高了现有交互式多模型在预测过程中的准确率，使得预测的结果能够更加接近目标运动状态的真实值，可用于对飞机、舰船、汽车这些机动目标状态的预测。

主权项

1.基于交互式多模型的机动目标状态预测优化方法，其特征在于，包括如下：(1)假设交互式多模型中有三个用于交互的模型，第一个是匀速直线运动模型m⁽¹⁾，第二个是匀加速直线运动模型m⁽²⁾，第三个是匀速圆周运动模型m⁽³⁾，依次对三种运动模型设定模型参数，计算k+1时刻的系统状态向量和k时刻的状态量测向量其中k是时间指标，取值为任意整数；(2)计算在目标状态预测中各个运动模型出现的概率确定在目标状态预测中匹配的运动模型序数a：(3)根据(2)中结果，计算模型的一步提前预测值及其误差协方差阵(4)根据(2)中结果，建立第a个模型m^(a)的误差系统：其中，表示k时刻系统的量测误差，表示k时刻模型m^(a)的量测矩阵，表示k时刻系统的量测噪声，表示k‑1时刻模型m^(a)的一步状态预测误差，表示k时刻模型m^(a)的一步状态预测误差，表示k时刻模型m^(a)的误差增益矩阵，表示k时刻模型m^(a)的状态转移矩阵，表示k时刻模型m^(a)的滤波增益矩阵，表示k‑1时刻模型m^(a)的噪声矩阵，表示k‑1时刻模型m^(a)的过程演化噪声；(5)根据(4)中结果，计算误差的预测值及其误差协方差矩阵其中，表示k‑1时刻模型m^(a)的误差状态转移矩阵，表示k‑2时刻模型m^(a)的一步预测误差，表示k‑2时刻模型m^(a)的误差预测值的误差协方差，表示k‑1时刻模型m^(a)的误差状态转移矩阵的转置，表示k‑1时刻模型m^(a)的滤波增益矩阵，表示k‑1时刻模型m^(a)的滤波增益矩阵的转置，表示k‑1时刻模型m^(a)量测噪声的协方差矩阵；(6)根据(5)中结果，对(3)中的一步预测结果进行修正，得到修正后k‑1时刻模型m^(a)的状态预测值(7)用(6)中的结果代替(3)中k‑1时刻模型m^(a)的状态估计值，进行下一次预测；(8)令k＝k+1，重复(2)到(7)直到达到设定的迭代次数，结束预测。