典型機動編隊目標跟蹤建模方法
【專利摘要】本發明基于編隊機動時的量測特性，建立整體機動、分裂、合并、分散四種典型的機動編隊目標跟蹤模型。在航跡維持階段，編隊目標會發生各種機動，此時編隊內目標回波的相對位置結構發生縮放、剪切、旋轉等仿射變換，傳統的機動目標跟蹤算法因對機動編隊目標回波復雜性考慮不足，難以取得理想的跟蹤效果，且現有機動編隊目標跟蹤算法只簡單的基于編隊整體進行了研究，無法準確、實時的完成機動編隊內各目標的狀態更新，本發明彌補上述不足。
【專利說明】典型機動編隊目標跟蹤建模方法
【技術領域】
[0001]本發明屬于雷達信息融合【技術領域】，提供了幾種典型機動編隊目標跟蹤建模方法。
【背景技術】
[0002]近年來，隨著傳感器性能尤其是分辨率的提高，越來越多的學者開始關注如何利用多個傳感器獲得的綜合信息改善編隊目標的跟蹤性能，這使得編隊目標跟蹤領域出現許多有待解決的關鍵問題。在編隊目標運動過程中，基于特定的戰術或目的，編隊目標隨時會發生轉彎、爬升、俯沖等整體機動，還會出現分裂、合并、分散等編隊目標特有的機動模式，在這種情況下，編隊內目標結構將發生變化，導致多傳感器對編隊內個體目標的分辨狀態更為復雜，雜波環境下多傳感器機動編隊目標的精確跟蹤問題變得十分困難。傳統的多傳感器機動目標跟蹤技術難以跟蹤機動編隊目標，主要原因為:(I)當編隊目標發生分裂、合并或分散時，傳統的機動目標跟蹤模型不再匹配；(2)編隊內目標一般相距較近，因而回波交叉影響嚴重，再加上雜波的影響，當編隊發生機動時，易出現跟丟、跟錯等現象；(3)利用組網傳感器探測編隊目標時，因傳感器與編隊內目標的角度不同，各傳感器對同一機動編隊目標的探測狀態可能不一致，實現多傳感器信息的互補和剔除更加困難。現有機動編隊目標跟蹤算法大多基于編隊整體對分裂、合并進行研究，對多傳感器探測下發生機動時編隊內目標的航跡更新問題尚未有文獻報道，已不能滿足目標跟蹤領域的實際工程需求。
[0003]針對上述問題，有必要深入分析多傳感器探測下編隊發生機動時編隊內目標的量測特性，研究如何建立編隊整體機動、分裂、合并、分散等典型編隊機動模式下的編隊跟蹤模型，以實現各機動模式下編隊內目標的狀態更新。
【發明內容】
[0004]要解決的技術問題
[0005]在航跡維持階段，編隊目標會發生各種機動，此時編隊內目標回波的相對位置結構發生縮放、剪切、旋轉等仿射變換，傳統的機動目標跟蹤算法因對機動編隊目標回波復雜性考慮不足，難以取得理想的跟蹤效果，且現有機動編隊目標跟蹤算法只簡單的基于編隊整體進行了研究，無法準確、實時的完成機動編隊內各目標的狀態更新。為彌補上述不足，本發明基于編隊機動時的量測特性，建立整體機動、分裂、合并、分散四種典型的機動編隊目標跟蹤模型。
[0006]技術方案
[0007]本發明所述的典型機動編隊目標跟蹤模型的建立，包括以下技術流程:編隊整體加速度的求取、編隊內目標的外推、關聯波門的建立、雜波剔除模型及點跡合并模型的建立、互聯點跡的獲取、編隊內目標的狀態估計。
[0008]有益效果
[0009](I)基于多幀關聯模型，充分利用了 k-Ι時刻中各目標的狀態更新值，節省了一個周期，縮短航跡確認及點_航關聯的時間；
[0010](2) WU1(I1-1)中的各目標為航跡頭，保證了分散后航跡的個數與原U1(I1-1)中的目標個數吻合；
[0011](3)對雜波魯棒性較好，利用3/4航跡起始模型剔除了絕大部分雜波，保證了編隊內目標跟蹤的精確性。
【專利附圖】
【附圖說明】
[0012]圖1是編隊整體、分裂、合并、分散機動跟蹤模型流程圖；
【具體實施方式】
[0013]以下結合說明書附圖對本發明作進一步詳細描述。參照說明書附圖，本發明的【具體實施方式】分以下幾個內容:
[0014]一、編隊整體機動跟蹤模型的建立
[0015](I)計算裝置I接受k時刻探測設備所得量測集Z(A) =認認)}=1利用循環閾值模型獲得Z1 (k)，并利用u(k-l)，求出編隊目標U(k)因發生整體機動而產生的加速度M幻=K⑷⑷]1。
【權利要求】
1.典型機動編隊目標跟蹤建模方法，提供了幾種典型機動編隊目標跟蹤建模方法，其特征在于:建立了編隊整體機動、分裂、合并、分散等典型編隊機動模式下的編隊跟蹤模型，以實現各機動模式下編隊內目標的狀態更新。
2.根據權利I所述的方法，其特征在于建立編隊整體機動跟蹤模型時，先求取整體編隊的加速度、編隊內目標的外推，然后是波門的建立、雜波剔除模型及點跡合并模型的建立及關聯量測的獲取，最后是目標狀態進行更新。
3.根據權利I所述的方法，其特征在于建立編隊分裂跟蹤模型時，基于整體機動跟蹤模型獲得目標的狀態更新，然后進行虛假航跡的刪除；具體描述為: (1)設;^化|幻為k時刻編隊仏(10中的目標i的狀態更新值，定義其航跡質量為.?α'(Α:-?)+ι, ,ν.>ι、
式中，G1(A-1)Sk-1時刻編隊仏00中的目標i的航跡質量，若k時刻為編隊開始發生分裂的時刻，定義G1(A-1)=O: Ni為編隊U1GO中目標i關聯波門內量測來源的傳感器個數； (2)滑窗的建立 建立一個[k，k+h]的滑窗，若Q]{k + h)<h-a(2) 則判斷編隊U1GO中航跡i為虛假航跡，將其刪除；a為刪除參數，與雜波密度有關，雜波密度越大，a的取值越小； (3)設在k+h時刻，若7/^+ /7) + 7^0+/0 = 1^-1)艸停止虛假航跡的判斷；否則增加窗口長度繼續判別。
4.根據權利I所述的方法，其特征在于建立編隊合并機動跟蹤模型時，基于整體機動跟蹤模型獲得目標的狀態更新值
，然后進行合并的判別，具體描述為: 當編隊U1(H)和U2(k-1)合并成U(k)后，U1GO和U2(k)中的目標屬于同一個編隊，各目標間的空間距離和運動方式應該滿足編隊的定義，所以首先需要基于U1GO和U2(k)重新進行編隊的分害I];設龍=和
為U1GO和U2 (k)中任意兩個目標的狀態更新值，若
貝IJ判定這兩個目標屬于同一個編隊；式中，Cltl為常數閾值；Y為服從自由度為~的X2分布的門限值，這里Hx為狀態估計向量的維數；且
式中，P1 (AI&)和為(&I幻為兩目標的狀態估計誤差協方差； 在此基于編隊分割中的循環閾值模型完成k時刻編隊的重新識別，設識別后得到一個新的編隊廠(幻=;.<(/:)丨么廣，若7::認)=0-1) + 7;:(々-1)，則編隊的合并完結；否則利用k+Ι時刻的關聯編隊量測重復上述步驟，繼續進行編隊的合并判別。
5.根據權利I所述的方法，其特征在于建立編隊分散機動跟蹤模型時，利用四幀量測數據，基于航跡起始中修正的3/4邏輯法實現編隊內目標的點-航互聯，具體分為以下五步進行: (1)WU1(Ic-1)作為航跡起始過程第一次掃描所得到的量測集合，Z(幻=、Z{k + \) = {Zi{k + \)}^H)、Z(A:.+ 2) =.U,.(A: + 2)C2)分別為后三次掃描得到的量測集合；以Xl O -1)為中心建立波門，若h (k) = [z； (k), z}j (Α)]τ滿足
d' JRi(H)+Rj GOr1Clij ≤y (5) 則判定X,l^-1)可與Zj(k)互聯，并建立可能航跡D1;式中，RjGO為對應于\(10的量測噪聲協方差；Y為常數閾值，可由X2分布表查；
式中，KkA1LJ和[V1LxMin]分別為目標i在X、y方向上的速度最大值和最小值；
—1)^?—I)的協方差； (2)對可能航跡D1進行直線外推，并以外推點為中心，建立關聯波門Ω(k+Ι)，其由航跡外推誤差協方差確定；若量測Zi (k+Ι)落入關聯波門Q(k+1)內，假設Zi(k+1)與\(10的連線與該航跡的夾角為α，若α≥σ (ο —般由測量精度決定，為了保證以很高的概率起始目標的航跡，可以選擇較大的σ)，則認為Zi(k+1)可與D1互聯；若存在多個點滿足要求，則選取離外推點最近的量測互聯； (3)若沒有量測落入Q(k+1)中，則將D1繼續直線外推，以外推點為中心，建立后續關聯波門Ω&+2)，其大小由航跡外推誤差協方差確定；若量測Zi (k+2)落入關聯波門Ω (k+2)內，假設Zi(k+2)與^(1^+1)的連線與該航跡的夾角為β，若β彡σ，則判定Zi(k+2)可與D1互聯；若存在多個點滿足要求，則選取離外推點最近的量測互聯； (4)若在第四次掃描中，沒有量測落入后續關聯波門Ω(k+2)中，則刪除該可能航跡； (5)在各個周期中不與任何航跡互聯的量測用來開始一條新的可能航跡，轉步驟(I)；設在k+2時刻以 -1)為起點的量測集合為■[ X； (k-1), Zj (k)、zm (k+1)}，則說明目標i在k時刻和k+Ι時刻的互聯量測為Zj (k)和Zm (k+Ι)。
【文檔編號】G06F19/00GK104182652SQ201410478495
【公開日】2014年12月3日 申請日期:2014年9月18日 優先權日:2014年9月18日
【發明者】王海鵬, 陶李, 熊偉, 何友, 劉瑜, 夏沭濤, 林雪源, 徐從安 申請人:中國人民解放軍海軍航空工程學院