自適應(yīng)目標(biāo)新生強(qiáng)度的phd平滑器的多目標(biāo)跟蹤方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明屬于雷達(dá)信號(hào)處理技術(shù)領(lǐng)域，設(shè)及多目標(biāo)跟蹤。具體地說是一種自適應(yīng)目 標(biāo)新生強(qiáng)度的概率假設(shè)密度平滑器（A-ATBI-P皿Smoother)的多目標(biāo)跟蹤方法，可用于雜 波環(huán)境下的火控、航管等探測(cè)系統(tǒng)中。
【背景技術(shù)】
[0002] 無論現(xiàn)代的防御探測(cè)還是空中交通管制ATC(Ai;rTrafficControl)系統(tǒng)中，多 目標(biāo)跟蹤MTT(MutipleTargetTracking)都是其中的關(guān)鍵技術(shù)，也是歷來受到最多關(guān)注 的方向之一。多目標(biāo)環(huán)境下的跟蹤問題，存在W下難點(diǎn)：（1)每一時(shí)刻都可能存在目標(biāo)的出 現(xiàn)、衍生W及消失，使得目標(biāo)數(shù)目處在一個(gè)不斷變化的過程中；（2)量測(cè)信息不確定，若對(duì) 漏檢、虛警等問題處理不當(dāng)，將會(huì)極大地影響跟蹤效果；（3)進(jìn)行跟蹤濾波的同時(shí)，還需要 完成數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)。
[0003]因此，在復(fù)雜環(huán)境下，存在的虛警、漏警等量測(cè)信息的不確定性和目標(biāo)生滅帶來的 數(shù)目變化給多目標(biāo)的穩(wěn)定跟蹤造成很大困難，一直是該領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)和難點(diǎn)。
[0004] 傳統(tǒng)的多目標(biāo)跟蹤需要進(jìn)行數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)，在目標(biāo)和量測(cè)數(shù)目較多時(shí)計(jì)算量會(huì)急劇 增大。近年來，M址ler等學(xué)者提出基于隨機(jī)有限集（RandomFiniteSet,RF巧理論的 多目標(biāo)跟蹤方法，并推導(dǎo)了P皿(Prob油ilityHypothesisDensity,概率假設(shè)密度）、 CPHD(CardinalisedProb油ilityHypothesisDensity,勢(shì)概率假設(shè)密度）、多伯努利等實(shí) 現(xiàn)形式。該理論框架下，多目標(biāo)的量測(cè)和狀態(tài)分別被視為一個(gè)隨機(jī)有限集，避免了復(fù)雜的數(shù) 據(jù)關(guān)聯(lián)，因此受到廣泛的關(guān)注。
[0005]P皿濾波是通過遞推目標(biāo)狀態(tài)的后驗(yàn)概率密度的一階矩，可從中來估計(jì)多目標(biāo)的 狀態(tài)和個(gè)數(shù)。P皿的實(shí)現(xiàn)方式有兩種：高斯混合（GaussianMixture,GM)和粒子。在線性 高斯條件下，高斯混合P皿(GM-P皿）利用加權(quán)的高斯混合分布來擬合目標(biāo)的后驗(yàn)概率密度 函數(shù)，狀態(tài)提取不再需要進(jìn)行聚類，可W用較小的計(jì)算量完成濾波估計(jì)。
[0006] 在傳統(tǒng)的P皿和CP皿濾波中，認(rèn)為新生目標(biāo)多出現(xiàn)在感興趣的特定位置（例如： 機(jī)場(chǎng)，視場(chǎng)的邊界處等），新生目標(biāo)的初始強(qiáng)度是作為先驗(yàn)已知量。而實(shí)際應(yīng)用中，新生目標(biāo) 的初始強(qiáng)度是很難獲得的，運(yùn)給工程應(yīng)用造成了困難。
[0007]B.化Stic等人于2012年提出了基于量測(cè)驅(qū)動(dòng)的自適應(yīng)目標(biāo)新生強(qiáng)度概率假設(shè) 密度濾波器（AdaptiveTargetBirthIntensityProb油ilityHypothesisDensity Filter,ATBI-P皿Filter)，即ATBI-P皿濾波器，能夠從量測(cè)中估計(jì)目標(biāo)新生強(qiáng)度并同時(shí) 對(duì)新生目標(biāo)和存活目標(biāo)進(jìn)行遞推濾波，擺脫對(duì)新生強(qiáng)度先驗(yàn)的依賴，并將ATBI方法和多個(gè) 固定點(diǎn)檢測(cè)新生的方法進(jìn)行了對(duì)比。LiangMa等人于2014年針對(duì)雜波環(huán)境下新生目標(biāo) 的快速生成，提出對(duì)P皿濾波器的目標(biāo)新生率的估計(jì)方法，得到^ -ATBI-P皿Filter,即 入-ATBI-P皿濾波器。
[0008] 但該方法在雜波環(huán)境下，自適應(yīng)目標(biāo)新生強(qiáng)度的P皿濾波器在目標(biāo)新生時(shí)刻存在 目標(biāo)確認(rèn)的滯后現(xiàn)象，即對(duì)新生目標(biāo)出現(xiàn)時(shí)刻的估計(jì)存在延遲，對(duì)后續(xù)完整的目標(biāo)航跡形 成和關(guān)聯(lián)造成影響。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0009] 本發(fā)明為解決上述現(xiàn)有方法的問題，提出一種自適應(yīng)目標(biāo)新生強(qiáng)度的P皿平滑器 的多目標(biāo)跟蹤方法，即A-ATBI-P皿平滑器的多目標(biāo)跟蹤方法。本發(fā)明的主要方法：首先， 根據(jù)先驗(yàn)雜波數(shù)均值來估計(jì)目標(biāo)的新生率，能夠在得到特定雜波數(shù)均值的情況下，盡快檢 測(cè)到新生目標(biāo)；其次，通過后向平滑能夠更加準(zhǔn)確的估計(jì)目標(biāo)出現(xiàn)時(shí)刻，減小目標(biāo)新生時(shí)刻 的確認(rèn)滯后情況對(duì)后續(xù)航跡關(guān)聯(lián)的影響，使得目標(biāo)數(shù)目的估計(jì)更加準(zhǔn)確。
[0010] 本發(fā)明實(shí)現(xiàn)上述目的的技術(shù)方法包括如下步驟：
[0011] 1)對(duì)k-1時(shí)刻跟蹤濾波器中存活目標(biāo)P皿的高斯混合形式
進(jìn)行初始化，設(shè)定第i個(gè)高斯項(xiàng)均值/"，高 斯項(xiàng)濾波協(xié)方差1\1^i/k 和高斯項(xiàng)權(quán)值的初始值，其中i為高斯項(xiàng)的標(biāo)號(hào)，Dk1/ ki(y,P)表示全體目標(biāo)P皿，Dki/ki(y, 0)表示存活目標(biāo)P皿，Dki/ki(y, 1)表示新生目標(biāo)P皿，y為目標(biāo)狀態(tài)，N(ms,k/";Ps,ki/k/")表示均值為ms,k/"，方差為Ps,ki/k/"的高斯項(xiàng)；
[0012] 2)根據(jù)先驗(yàn)雜波信息對(duì)新生目標(biāo)強(qiáng)度估計(jì)：
[001引 2a)根據(jù)k時(shí)刻傳感器的測(cè)量方差Sk/ki、雜波檢測(cè)概率化W、目標(biāo)檢測(cè)概率化W、 目標(biāo)存活概率PsW、先驗(yàn)雜波數(shù)均值nW、目標(biāo)新生權(quán)值口限T。和監(jiān)控區(qū)域體積VS信息來估 計(jì)k時(shí)刻的目標(biāo)新生率Ab,k;
[0014] 2b)根據(jù)估計(jì)的目標(biāo)新生率Ab,k和量測(cè)數(shù)據(jù)Zk，把新生目標(biāo)的P皿中的高斯項(xiàng)
加入到k-1時(shí)刻跟蹤結(jié)果的全體目標(biāo)的高斯項(xiàng)中，完成 對(duì)監(jiān)測(cè)區(qū)域內(nèi)新生目標(biāo)強(qiáng)度的檢測(cè)，式中Wb,k(i)=入b,k，Wb,k(。，mb,k(。，Pb,k(。分別對(duì)應(yīng)新生目 標(biāo)高斯項(xiàng)的權(quán)值，均值，方差；
[001引如前向?yàn)V波，包括P皿預(yù)測(cè)和P皿更新：
[0016] 3a)P皿預(yù)測(cè)：對(duì)k-1時(shí)刻的全體目標(biāo)P皿向k時(shí)刻進(jìn)行預(yù)測(cè)，其中全體目標(biāo)包括 存活目標(biāo)和新生目標(biāo)；
[0017] 3b)P皿更新：利用k時(shí)刻的量測(cè)數(shù)據(jù)Zk，對(duì)預(yù)測(cè)P皿中的新生目標(biāo)化/k1 (y，1)和 存活目標(biāo)Dk/ki(y，〇)分別進(jìn)行更新，得到前向?yàn)V波結(jié)果
，其 中Wtk，i%k，Ptk分別對(duì)應(yīng)前向?yàn)V波后的高斯項(xiàng)權(quán)值、均值、方差；
[0018] 4)后向平滑：利用滯后的L時(shí)刻的量測(cè)信息z^來平滑前向?yàn)V波后的高斯項(xiàng)，得到 后向平滑結(jié)果
其中WkA，nU，Pk/冷別對(duì)應(yīng)后向平滑后的高 斯項(xiàng)權(quán)值，均值，方差，當(dāng)L=k+1時(shí)為一步后向平滑；
[001引W刪剪合并高斯項(xiàng)：對(duì)平滑后權(quán)值小于經(jīng)驗(yàn)口限Tpt。。的高斯項(xiàng)進(jìn)行刪剪，對(duì)均 值nikW之間的距離小于口限Umwg的高斯項(xiàng)進(jìn)行合并，得到刪剪合并后的狀態(tài)估計(jì)結(jié)果 其中WkW，nikW，PkW分別對(duì)應(yīng)刪剪合并后的高斯項(xiàng)權(quán)值，均值，方
差；
[0020] 6)估計(jì)全體目標(biāo)數(shù)目：對(duì)修剪合并后的P皿進(jìn)行權(quán)值求和
，得到全體目標(biāo) 數(shù)目估i1
[0021] 7)輸出最終的狀態(tài)估
和目標(biāo)數(shù)估計(jì)結(jié)果]得到多目 標(biāo)跟蹤的結(jié)果。
[0022] 本發(fā)明與現(xiàn)有技術(shù)相比具有W下優(yōu)點(diǎn)：
[0023] 1.針對(duì)目標(biāo)新生強(qiáng)度未知條件下，ATBI-P皿濾波器和A-ATBI-P皿濾波器在目標(biāo) 新生時(shí)刻，對(duì)目標(biāo)數(shù)的估計(jì)和目標(biāo)確認(rèn)存在滯后的運(yùn)一問題提出了一種自適應(yīng)目標(biāo)新生強(qiáng) 度的P皿平滑器，即A-ATBI-P皿平滑器，分別對(duì)新生目標(biāo)和存活目標(biāo)進(jìn)行前向?yàn)V波和后向 平滑，給出了高斯混合條件下的實(shí)現(xiàn)形式。對(duì)于雜波環(huán)境下的多目標(biāo)跟蹤問題，由于P皿平 滑器能夠利用更多的滯后時(shí)間測(cè)量，因此相比于P皿濾波器，它在雜波密度較大W及傳感 器檢測(cè)概率較低時(shí)可W有效提高多目標(biāo)的個(gè)數(shù)和狀態(tài)估計(jì)精度。
[0024] 2.引入目標(biāo)新生率估計(jì)方法，根據(jù)先驗(yàn)雜波強(qiáng)度來估計(jì)目標(biāo)新生率，能夠在得到 特定雜波數(shù)均值的情況下，盡快檢測(cè)到新生目標(biāo)。
[002引仿真結(jié)果表明，相較于ATBI-P皿濾波器、A-ATBI-P皿濾波器，本發(fā)明的A-ATBI-P皿平滑器能夠更好的估計(jì)目標(biāo)狀態(tài)，更加準(zhǔn)確的估計(jì)目標(biāo)出現(xiàn)時(shí)刻，可W減小目 標(biāo)新生時(shí)確認(rèn)的滯后對(duì)航跡生成的影響并準(zhǔn)確估計(jì)目標(biāo)數(shù)目?；鹂睾秃焦艿忍綔y(cè)系統(tǒng)中常 常需要獲得準(zhǔn)確的航跡信息，本發(fā)明的A-ATBI-P皿平滑器在雜波環(huán)境下對(duì)于保證多目標(biāo) 跟蹤精度和形成正確航跡方面具有積極的意義。
【附圖說明】
[0026] 圖1是本發(fā)明方法的流程圖
[0027] 圖2是傳感器獲得的量測(cè)數(shù)據(jù)圖 [002引圖3是多目標(biāo)跟蹤的目標(biāo)真實(shí)航跡
[0029] 圖4是ATBI-P皿濾波器經(jīng)過50次蒙特卡洛仿真的跟蹤結(jié)果
[0030] 圖5是A-ATBI-P皿濾波器經(jīng)過50次蒙特卡洛仿真的跟蹤結(jié)果
[0031] 圖6是A-ATBI-P皿平滑器經(jīng)過50次蒙特卡洛仿真的跟蹤結(jié)果
[0032] 圖7是多目標(biāo)跟蹤的目標(biāo)數(shù)估計(jì)圖 [003引圖8是多目標(biāo)跟蹤的0SPA距離誤差圖
【具體實(shí)施方式】
[0034] 依據(jù)附圖，對(duì)本發(fā)明的技術(shù)方案作具體說明。
[0035] 本發(fā)明使用的量測(cè)和狀態(tài)模型如下：
[0036] P皿濾波是將所有量測(cè)和目標(biāo)狀態(tài)看作兩個(gè)隨機(jī)有限集，分別為
[0037] Zk= {Zk,i,........，Zk,mlEF(Z) Q)
[003引 Sk=SkOCki)UTk狂ki)GF(x) 似
[0039] 其中Zk為k時(shí)刻量測(cè)集合，sk為全體目標(biāo)，Sk為存活目標(biāo)，rk為新生目標(biāo)，F(xiàn)狂） 為量測(cè)隨機(jī)有限集，F(xiàn)(