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專利名稱：一種基于地面動目標(biāo)指示雷達(dá)系統(tǒng)的多目標(biāo)跟蹤方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種基于地面動目標(biāo)指示(GMTI)雷達(dá)系統(tǒng)的多目標(biāo)跟蹤方法，屬于雷達(dá)跟 蹤領(lǐng)域。
背景技術(shù)：
無論在軍用還是民用領(lǐng)域，目標(biāo)跟蹤技術(shù)都有著十分重要的應(yīng)用價值，其中雷達(dá)跟蹤系 統(tǒng)以其全天候、作用距離遠(yuǎn)和較強的抗干擾能力得到廣泛應(yīng)用。在早期的雷達(dá)跟蹤系統(tǒng)中， 一個傳感器只能對一個目標(biāo)進(jìn)行跟蹤，為了解決一個或多個目標(biāo)在干擾環(huán)境下跟蹤問題，Wax 于1955年提出了多目標(biāo)跟蹤(MTT)的概念，9年之后Sittler在該領(lǐng)域取得了開創(chuàng)性的突 破，引起了人們的關(guān)注。然而直到上世紀(jì)70年代初，隨著卡爾曼濾波技術(shù)的廣泛應(yīng)用，多 目標(biāo)跟蹤理論才真正受到重視，此后Bar-Shalom和Singer將估計理論和數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)有機結(jié)合， 多目標(biāo)跟蹤技術(shù)進(jìn)入了高速發(fā)展時期。
隨著地面動目標(biāo)指示(Ground Moving Target Indicator, GMTI)雷達(dá)的出現(xiàn)，多目標(biāo) 跟蹤的研究領(lǐng)域得到進(jìn)一步擴(kuò)展，GMTI技術(shù)自上世紀(jì)80年代以來發(fā)展迅速，至今仍是雷達(dá) 研究的熱點方向之一。成功應(yīng)用GMTI雷達(dá)系統(tǒng)的典型案例是美軍的聯(lián)合監(jiān)視與目標(biāo)攻擊雷 達(dá)系統(tǒng)(Joint Surveillance Target Attack Radar System, JointSTARS)，在1991年的 海灣戰(zhàn)爭中，該系統(tǒng)利用機載GMTI雷達(dá)實時向地面站發(fā)送敵軍地面部隊的各種情報，幫助 多國部隊制定攻擊計劃，進(jìn)行轟炸毀傷評估，對多國部隊的空襲和地面作戰(zhàn)的勝利發(fā)揮了重 要作用。此夕卜，GMTI雷達(dá)系統(tǒng)的代表還有意大利的CRES0系統(tǒng)、法國的HORIZON系統(tǒng)和德國 的ROSAR系統(tǒng)等。
與空中目標(biāo)相比，地面目標(biāo)所處的環(huán)境決定了 GMTI跟蹤效果更容易受到雜波的影響， 為此通常需要降低地面目標(biāo)的探測概率。而且由于受到雷達(dá)分辨力的限制，探測器可能無法 辨識距離很近的兩個或多個目標(biāo)，加之地面目標(biāo)通常編隊行進(jìn)，這些都給目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)增加 了困難。另一方面，從目標(biāo)運動特性上分析，地面目標(biāo)往往更容易受到地形條件等外部因素 制約，其中最常見的就是公路網(wǎng)對地面目標(biāo)運動軌跡的約束，盡管這些約束都可以作為先驗 知識用來提高目標(biāo)跟蹤的準(zhǔn)確度，但對目標(biāo)模型的建立也制造了一定的困難。
作為多目標(biāo)跟蹤的關(guān)鍵技術(shù)之一，數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)一直是該領(lǐng)域的重點研究方向，其算法的優(yōu) 劣將直接影響整個跟蹤系統(tǒng)的性能，而現(xiàn)代戰(zhàn)爭環(huán)境下的目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)對數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)技術(shù)提出了更高的要求。早在1964年，Sittler提出了軌跡分裂算法，拉開了研究數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)技術(shù)的序 幕，但由于此算法的提出是在卡爾曼濾波之前，因此它并不完善。1971年，Singer提出了 最鄰近法，用目標(biāo)和回波之間的統(tǒng)計距離作為關(guān)聯(lián)判別準(zhǔn)則，得到了工程上的廣泛應(yīng)用。 Bar-Shalom在1974年提出的概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)(PDA)方法引起了廣泛關(guān)注，其計算量與標(biāo)量卡 爾曼濾波器相當(dāng)，并且有很好的跟蹤性能，但它的缺點也很明顯在高雜波的條件下容易出 現(xiàn)誤跟蹤，并且很難應(yīng)用于多目標(biāo)跟蹤。為適應(yīng)密集多目標(biāo)跟蹤環(huán)境，Bar-Shalom又在1980 年提出了聯(lián)合概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)(JPDA)，定義了聯(lián)合事件，引入了 "聚"的概念，被認(rèn)為是一 種較為完善的方法，不過該方法由于要窮舉所有的關(guān)聯(lián)事件，因此計算量隨目標(biāo)個數(shù)增加呈 指數(shù)增長，而且JPDA對量測噪聲較為敏感。
1978年，Reid首次提出了多假設(shè)跟蹤(MHT)的概念，計算每個假設(shè)的后驗概率，通過 刪除后驗概率小的假設(shè)和合并近似假設(shè)來確認(rèn)關(guān)聯(lián)。1995年，Roy Streit在此基礎(chǔ)上基于 期望最大化(EM)方法的概率多假設(shè)跟蹤(PMHT)，該方法最基本的假設(shè)在于 一個目標(biāo)可 以產(chǎn)生多個量測， 一個量測只能源于一個目標(biāo)，量測和目標(biāo)的關(guān)聯(lián)過程在量測之間是相互獨 立的，從而得出極大似然條件下的最優(yōu)跟蹤方法。但由于后驗概率由目標(biāo)狀態(tài)協(xié)方差矩陣控 制而與航跡估計質(zhì)量無關(guān)，因此該方法缺少自適應(yīng)性以及由此帶來的無自糾錯性。近年來， 對PMHT方法的研究越來越受到重視，并出現(xiàn)了一些基于PMHT的改進(jìn)跟蹤方法，在一定程度 上解決了該方法缺少自適應(yīng)性和自糾錯能力的缺陷，其他方面的研究也逐漸成為雷達(dá)跟蹤領(lǐng) 域的熱點。
綜上所述，經(jīng)典的PDA方法在密集雜波的環(huán)境中容易產(chǎn)生誤跟蹤，而且很難應(yīng)用于多目 標(biāo)跟蹤；改進(jìn)的JPDA方法計算開銷較大，計算量隨目標(biāo)個數(shù)增長呈指數(shù)上升，而且對量測 誤差比較敏感。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明技術(shù)解決問題克服現(xiàn)有技術(shù)的不足，提供一種基于地面動目標(biāo)指示(GMTI) 雷達(dá)系統(tǒng)的多目標(biāo)跟蹤方法，該方法利用概率多假設(shè)跟蹤(PMHT)和道路約束信息對多個地 面運動目標(biāo)進(jìn)行跟蹤，獲得了較好的跟蹤精度與穩(wěn)定性，進(jìn)而提升了整個GMTI系統(tǒng)的性能。 本發(fā)明的技術(shù)解決方案 一種基于GMTI雷達(dá)系統(tǒng)的多目標(biāo)跟蹤方法，其特點在于-
(1) 在獲取目標(biāo)回波數(shù)據(jù)階段，將連續(xù)多個時刻的量測作為一組數(shù)據(jù)送入跟蹤系統(tǒng)；
(2) 在數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)和航跡確認(rèn)階段，計算一組輸入量測的后驗關(guān)聯(lián)概率；然后采用迭代 的方法對后驗關(guān)聯(lián)概率和目標(biāo)狀態(tài)協(xié)方差矩陣進(jìn)行更新，當(dāng)計算按照設(shè)定的門限收斂時，目 標(biāo)狀態(tài)基本不再變化；(3) 在航跡確認(rèn)后進(jìn)入跟蹤階段，采用卡爾曼濾波對目標(biāo)狀態(tài)進(jìn)行估計；
(4) 在濾波階段，將道路信息作為先驗知識，對目標(biāo)狀態(tài)進(jìn)行約束；
(5) 在目標(biāo)狀態(tài)更新階段，采用批處理方法對連續(xù)多次掃描數(shù)據(jù)進(jìn)行處理并更新相應(yīng) 時刻的目標(biāo)狀態(tài)。
本發(fā)明與現(xiàn)有技術(shù)相比的優(yōu)點如下
(1)經(jīng)典的PDA方法在密集雜波的環(huán)境中容易產(chǎn)生誤跟蹤，而且很難應(yīng)用于多目標(biāo)跟
蹤，改進(jìn)的JPDA方法計算開銷較大，計算量隨目標(biāo)個數(shù)增長呈指數(shù)上升，而且對量測誤差 比較敏感。本發(fā)明中采用的PMHT方法是對一組量測的后驗關(guān)聯(lián)概率進(jìn)行綜合考量，并采用 迭代方法進(jìn)行更新，不需要窮舉所有的關(guān)聯(lián)事件，因此較好的平衡了跟蹤性能與計算量，在 高雜波環(huán)境和量測誤差增大的情況下仍能取得很好的跟蹤結(jié)果，即較好的跟蹤精度與穩(wěn)定 性，進(jìn)而提升了整個GMTI系統(tǒng)的性能。
(2) 作為一種基于EM (期望最大化)的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)方法，PMHT對當(dāng)前時刻以前的所有確 認(rèn)量測集合進(jìn)行研究，給出每一組量測的的后驗概率，是一種極大似然條件下的最優(yōu)跟蹤方 法。
(3) 在航跡起始后，本發(fā)明采用卡爾曼濾波對目標(biāo)狀態(tài)進(jìn)行更新，該濾波方法在雷達(dá) 工程中有著廣泛的應(yīng)用，是一種高效率的遞歸濾波器，可以有效的降低量測噪聲對跟蹤性能 的影響。
(4) 本發(fā)明在目標(biāo)跟蹤過程中引入道路網(wǎng)的先驗知識對目標(biāo)狀態(tài)進(jìn)行約束，仿真結(jié)果 表明該方法可有效的減小估計值的均方誤差，并且很好的修正了目標(biāo)運動方向，這些優(yōu)勢在 量測噪聲增大的情況下可以更明顯的體現(xiàn)出來。
(5) 本發(fā)明在跟蹤過程中采用批處理方法，即將連續(xù)多個時刻的雷達(dá)掃描結(jié)果作為一 組數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，可以有效的優(yōu)化目標(biāo)航跡，減少雜波對跟蹤性能的影響。


'圖l為本發(fā)明方法實現(xiàn)流程圖2單目標(biāo)密集雜波條件下沒有道路約束的跟蹤結(jié)果，其中2a為跟蹤軌跡圖，2b為均 方誤差圖，2c為速度方向誤差圖，量測時的距離和角度標(biāo)準(zhǔn)差分別為30米和0.035rad。
圖3是相同條件下有道路約束的跟蹤結(jié)果，其中3a為跟蹤軌跡圖，3b為均方誤差圖， 3c為速度方向誤差圖，量測時的距離和角度標(biāo)準(zhǔn)差分別為30米和0. 035rad。
圖4是在不采用道路約束的情況下同時對密集雜波環(huán)境中的五個目標(biāo)進(jìn)行跟蹤的結(jié)果， 其中4a為跟蹤軌跡圖，4b為均方誤差圖，4c為速度方向誤差圖，量測時的距離和角度標(biāo)準(zhǔn)差分別為30米和0. 035rad。
圖5是相同條件下釆用道路約束的跟蹤結(jié)果，其中5a為跟蹤軌跡圖，5b為均方誤差圖， 5c為速度方向誤差圖，量測時的距離和角度標(biāo)準(zhǔn)差分別為30米和0. 035rad。
具體實施例方式
通常情況下，GMTI雷達(dá)在跟蹤地面目標(biāo)時更容易受到雜波的影響，在每一次雷達(dá)掃描接 收到的回波數(shù)據(jù)中，同時包含了目標(biāo)和雜波的信息。PMHT最基本的假設(shè)就是一個目標(biāo)可以產(chǎn) 生多個量測，且關(guān)聯(lián)變量相互獨立，而一個量測只能來源于一個目標(biāo)或雜波，結(jié)合EM方法 可以得到最大似然條件下的最優(yōu)跟蹤。PMHT避免了窮舉所有可能的關(guān)聯(lián)事件，使得計算量與 目標(biāo)和量測的數(shù)量呈線性關(guān)系，同時通過對回波數(shù)據(jù)的批處理，在有限次迭代循環(huán)后優(yōu)化航 跡與回波的關(guān)聯(lián)和平滑估計。
假設(shè)GMTI系統(tǒng)同時對N個目標(biāo)進(jìn)行跟蹤，第n個目標(biāo)的狀態(tài)方程和測量方程如公式(1) 和(2)所示。
x ("l) = + , (1)
+ (2)
其中為第n個目標(biāo)在t時刻的狀態(tài)，O"(O為該目標(biāo)在t時刻的系統(tǒng)狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣，
(/)為建模誤差，假定其為零均值的高斯白噪聲，z"W為第n個目標(biāo)在t時刻狀態(tài)的測量
值，/^(/)為觀測矩陣，r"(O為量測噪聲，假設(shè)其是零均值、協(xié)方差矩陣為A(O的高斯白噪 聲。
假設(shè)目標(biāo)n在地面上做勻速直線運動，其狀態(tài)方程可寫為公式(1)的形式，其中
'i r o o、
0 10 0
o o i r
0 0 0 1
x"(/)-[x(,)，雄)，3^)，少(or， o W =
，T為GMTI雷達(dá)的掃描間隔，觀測矩陣
，=
10 0 0
。距離和方位角的量測均方誤差分別為 2和 2，都服從均值為零的
、0 0 10,
高斯分布，在此條件下第n個目標(biāo)在t時刻的量測值為^(0-[Kf)，外):T。因此，在t時刻 目標(biāo)的狀態(tài)向量和量測集合分別為I(/)-[x々)，…,x力)]，Z(/)-h(/),…,^(0]。本發(fā)明的目
的在于設(shè)計一種有效的方法，可以根據(jù)連續(xù)T個時刻的量測集合Z以及其他先驗知識，經(jīng)過
濾波之后得到盡可能準(zhǔn)確的目標(biāo)狀態(tài)估計值，從而實現(xiàn)地面運動目標(biāo)的跟蹤。圖l是本發(fā)明方法的流程圖，下面根據(jù)流程圖對本發(fā)明的具體實施方案做詳細(xì)說明
(1) 對于在t個時刻內(nèi)得到的一組量測z-[z(i),z(2)，…，z(r)r ，其中z(i)，z(2),z(r)分
別表示在第l、 2和T時刻的量測集合，將最初5個時刻的量測作為第一組輸入數(shù)據(jù)，記為
=[z(i),z(2),...z(n)f (7;=5， io， is…t)，每次迭代收斂后再引入接下來5個時刻的量測，
以此類推。
(2) 根據(jù)公式(3)可以計算出t時刻目標(biāo)r在第n次迭代中的后驗關(guān)聯(lián)概率，繼而由 公式(4)、 (5)得出合成量測5;(0和對應(yīng)的量測方差陣《(/)， m表示量測，；r"表示在第n 次迭代中一個量測源自目標(biāo)r的先驗概率。根據(jù)以上結(jié)果，可以用標(biāo)準(zhǔn)卡爾曼濾波得到目標(biāo) 的狀態(tài)估計值義;^)，當(dāng)lx"w-義f"(Ol卜s時可認(rèn)為目標(biāo)狀態(tài)不再變化，即算法收斂，e為
給定的大于零的參數(shù)。 一般來說，5-7次左右的迭代便可以得到比較理想的結(jié)果，因此可以 設(shè)定最大迭代次數(shù)為10，以提高計算效率。 rf, . m( ,}
V 、" 一 J/ W "乂
—+ y 4")w比(0; & (0, &}]
7T。 P
^~~ (5) ZC)
(3) 如步驟(2)中所述，在航跡確認(rèn)后進(jìn)入跟蹤階段，采用工程上廣為應(yīng)用的卡爾曼
濾波更新目標(biāo)狀態(tài)和協(xié)方差矩陣，具體步驟為
假設(shè)設(shè)狀態(tài)方程為x (《+ l) = (D。(0" (0 + w (0 ，系統(tǒng)噪聲協(xié)方差矩陣 2 (/) = (0%(^],量測方程為z (0 = F (/)x ") + r (0 ，量測噪聲協(xié)方差矩陣 及 (0 =取(， (^]，則殘差W = z (,) — (/)，結(jié)合預(yù)測方程Jf (" 1) = 0> 敗(0得
到下一時刻的狀態(tài)估計值(/) = i (0 + G (r)￡ 0)，其中濾波器增益G 0)根據(jù)公式(6)得出，
式中下一個時刻的預(yù)測協(xié)方差矩陣由公式(7)給出，公式(8)則給出了當(dāng)前時刻估計協(xié)方 差矩陣的計算方法。根據(jù)以上步驟，就可以通過卡爾曼濾波自回歸地對目標(biāo)狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測并更新，其中i/"("為觀測矩陣，O"(f)為狀態(tài)轉(zhuǎn)移。
G (0 = A 0膽 ("A (，/ W +及 0)]—1 (6)
P(/ +1) = O" (0 A , (Or + W) (7 )
(/) = [/ - G (帆O)] A (0 (8)
(4) 目標(biāo)在運動過程中將經(jīng)過一段道路或地面路網(wǎng)，在已知道路坐標(biāo)、方向等信息的 情況下，將這些信息用于對目標(biāo)狀態(tài)估計值的修正，將大幅度提升GMTI系統(tǒng)的跟蹤性能。 在本發(fā)明中，當(dāng)目標(biāo)進(jìn)入道路所在區(qū)域后，如果某時刻目標(biāo)位置的估計值不在道路范圍內(nèi)， 則用概率投影的辦法將其投影到道路中心線上并更新預(yù)測協(xié)方差矩陣，從而使目標(biāo)狀態(tài)估計 值在濾波過程中得到更新。
本發(fā)明在卡爾曼濾波階段引入道路信息對目標(biāo)狀態(tài)進(jìn)行修正。每當(dāng)新一時刻的目標(biāo)狀態(tài) 估計值產(chǎn)生后，根據(jù)道路位置、寬度等信息來判斷該時刻目標(biāo)是否位于道路所在區(qū)域并遠(yuǎn)離 道路中心線，如果此條件成立，則根據(jù)公式x^z-J(Zfe-力和《=(/-JD)尸(/-JDf將該
估計值概率投影到道路中心線上，其中^為投影后的目標(biāo)位置，《為投影后的目標(biāo)狀態(tài)協(xié)方
差矩陣，J-PZ/(D戶Z/)—、 D為表示道路位置的常數(shù)矩陣，"為表示道路與量測約束關(guān)系
的向量，z表示轉(zhuǎn)換到直角坐標(biāo)系下的量測向量[Ka外xr， p為更新前的目標(biāo)狀態(tài)協(xié)方差矩 陣。
(5) 在目標(biāo)狀態(tài)更新階段，采用批處理方法對連續(xù)多次掃描數(shù)據(jù)進(jìn)行處理并更新相應(yīng) 時刻的目標(biāo)狀態(tài)，即每次循環(huán)將步驟(1)中的7]增加5，引入連續(xù)5個掃描周期獲得的量測
數(shù)據(jù)。每次目標(biāo)狀態(tài)更新不僅基于當(dāng)前的一組量測，而且要考慮到此前所有時刻的目標(biāo)狀態(tài)， 這樣就可以通過卡爾曼濾波的平滑處理，不斷對目標(biāo)跟蹤軌跡進(jìn)行修正，進(jìn)一步提高了跟蹤 精度，降低了誤跟蹤和航跡丟失的可能性。
圖2-圖5是對本發(fā)明跟蹤效果的具體說明，在實驗中，量測的距離誤差和角度誤差分別 為30米和0.035rad,道路寬度為20米。圖2是在未引入道路約束情況下的跟蹤結(jié)果，其中 2a為跟蹤軌跡圖，2b為均方誤差圖，2c為速度方向誤差圖，量測時的距離和角度標(biāo)準(zhǔn)差分 別為30米和0.035rad?？梢钥闯觯A(yù)測值與真實運動軌跡存在較大誤差，均方誤差普遍在 100-200米之間，而速度方向誤差則多在O. lrad以上。圖3是引入道路約束后的跟蹤結(jié)果， 其中3a為跟蹤軌跡圖，3b為均方誤差圖，3c為速度方向誤差圖，量測時的距離和角度標(biāo)準(zhǔn)差分別為30米和0. 035rad，在其他參數(shù)相同的情況下，均方誤差普遍降到100米以下，速 度方向誤差更是在一段時間內(nèi)銳減至可以忽略不計。
本發(fā)明繼而研究了多目標(biāo)的情況如圖4所示，其中4a為跟蹤軌跡圖，4b為均方誤差圖， 4c為速度方向誤差圖，量測時的距離和角度標(biāo)準(zhǔn)差分別為30米和0.035rad。在5個目標(biāo)且 雜波數(shù)依然為目標(biāo)數(shù)量5倍的情況下，如果未引入道路約束，可以看出5個目標(biāo)的均方誤差 都在100-200米之間，速度方向誤差主要分布在0.05-0.2rad之間。圖5是引入道路信息后 5個目標(biāo)的跟蹤結(jié)果，5a為跟蹤軌跡圖，5b為均方誤差圖，5c為速度方向誤差圖，量測時 的距離和角度標(biāo)準(zhǔn)差分別為30米和0. 035rad，其中4個受道路約束的目標(biāo)，均方誤差降低 到100米以下，速度方向誤差也有了大幅度的減小。
根據(jù)以上對本發(fā)明的詳解及性能分析可以看出，道路約束PMHT跟蹤方法在密集雜波的 環(huán)境下仍能保持較好的跟蹤效果，在多目標(biāo)的情況下計算量并未呈指數(shù)增加，而批處理的方 法則可以在濾波時綜合考慮本次掃描之前的所有回波數(shù)據(jù)，從而提高了跟蹤精度。道路約束 對跟蹤性能的提升是顯而易見的，目標(biāo)狀態(tài)估計的均方誤差可以降低50%左右，修正目標(biāo)運 動方向的效果則更為突出?？梢姡景l(fā)明對于GMTI雷達(dá)多目標(biāo)跟蹤的研究具有重要價值， 已經(jīng)取得了很好的應(yīng)用。
權(quán)利要求
1、一種基于地面動目標(biāo)指示雷達(dá)系統(tǒng)的多目標(biāo)跟蹤方法，其主要特征在于(1)在獲取目標(biāo)回波數(shù)據(jù)階段，將連續(xù)多個時刻的量測作為一組數(shù)據(jù)送入跟蹤系統(tǒng)；(2)在數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)和航跡確認(rèn)階段，計算一組輸入量測的后驗關(guān)聯(lián)概率；然后采用迭代的方法對后驗關(guān)聯(lián)概率和目標(biāo)狀態(tài)協(xié)方差矩陣進(jìn)行更新，當(dāng)計算按照設(shè)定的門限收斂時，目標(biāo)狀態(tài)基本不再變化；(3)在航跡確認(rèn)后進(jìn)入跟蹤階段，采用卡爾曼濾波對目標(biāo)狀態(tài)進(jìn)行估計；(4)在濾波階段，將道路信息作為先驗知識，對目標(biāo)狀態(tài)進(jìn)行約束；(5)在目標(biāo)狀態(tài)更新階段，采用批處理方法對連續(xù)多次掃描數(shù)據(jù)進(jìn)行處理并更新相應(yīng)時刻的目標(biāo)狀態(tài)。
2、 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于地面動目標(biāo)指示雷達(dá)系統(tǒng)的多目標(biāo)跟蹤方法，其特征在 于所述步驟(2)中在數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)和航跡確認(rèn)階段具體實現(xiàn)如下a. 計算連續(xù)T個時刻的一組量測的后驗關(guān)聯(lián)概率；b. 計算合成量測和對應(yīng)的量測方差陣；c. 根據(jù)事先設(shè)定門限，判斷卡爾曼濾波后的目標(biāo)狀態(tài)是否收斂，如果收斂則結(jié)束迭代 并處理下一組數(shù)據(jù)，否則返回步驟a進(jìn)行下一次迭代計算。
3、 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于地面動目標(biāo)指示雷達(dá)系統(tǒng)的多目標(biāo)跟蹤方法，其特征在 于所述步驟(4)的濾波階段具體實現(xiàn)如下-a. 根據(jù)道路位置和寬度信息對當(dāng)前的目標(biāo)位置預(yù)測值進(jìn)行判斷，確定目標(biāo)是否進(jìn)入道路網(wǎng)；b. 對進(jìn)入道路網(wǎng)的目標(biāo)狀態(tài)用道路信息進(jìn)行約束，更新狀態(tài)預(yù)測值與協(xié)方差矩陣。
全文摘要
一種基于地面動目標(biāo)指示(GMTI)雷達(dá)系統(tǒng)的多目標(biāo)跟蹤方法，在概率多假設(shè)跟蹤(PMHT)方法的基礎(chǔ)上用道路信息對濾波結(jié)果進(jìn)行約束和修正，從而提升跟蹤性能。在航跡起始和數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)階段，用PMHT方法對雷達(dá)回波數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，確認(rèn)有效航跡；在目標(biāo)跟蹤階段，用卡爾曼濾波對目標(biāo)運動狀態(tài)進(jìn)行估計，對于進(jìn)入路網(wǎng)區(qū)域的目標(biāo)，用道路信息修正濾波值，優(yōu)化目標(biāo)航跡。本發(fā)明利用概率多假設(shè)跟蹤(PMHT)和道路約束信息對多個地面運動目標(biāo)進(jìn)行跟蹤，獲得了較好的跟蹤精度與穩(wěn)定性，進(jìn)而提升了整個GMTI系統(tǒng)的性能。
文檔編號G01S13/00GK101614817SQ20091008671
公開日2009年12月30日 申請日期2009年6月24日 優(yōu)先權(quán)日2009年6月24日
發(fā)明者孫進(jìn)平, 彬 尚, 李少洪 申請人:北京航空航天大學(xué)