專利名稱：一種具有圖像確認(rèn)的多目標(biāo)跟蹤方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種多目標(biāo)跟蹤方法，特別是涉及一種具有圖像確認(rèn)的多目標(biāo)跟蹤方法。
背景技術(shù)：
多目標(biāo)跟蹤技術(shù)在軍用及民用領(lǐng)域均有廣泛的應(yīng)用，可用于空中目標(biāo)檢測、跟蹤與攻擊，空中導(dǎo)彈防御，空中交通管制，港口和海洋監(jiān)視等。近些年來，隨著戰(zhàn)場環(huán)境的改變，對抗和反對抗技術(shù)的發(fā)展，產(chǎn)生了背景強(qiáng)雜波、低信噪比、低檢測概率和高虛警率等一系列問題，對多目標(biāo)跟蹤方法的精度和準(zhǔn)確性提出了更高的要求。多目標(biāo)跟蹤的目的是將探測器所接收到的量測對應(yīng)不同的信息源，形成不同觀測集合或軌跡，根據(jù)軌跡估計被跟蹤目標(biāo)的數(shù)目以及每一目標(biāo)的運(yùn)動參數(shù)，實(shí)現(xiàn)對多個目標(biāo)的跟蹤。用于多目標(biāo)狀態(tài)估計的基本濾波方法有α-β濾波、α-β-Υ濾波、卡爾曼濾波、擴(kuò)展卡爾曼濾波、高斯和近似、最優(yōu)非線性濾波、粒子濾波和自適應(yīng)濾波等。α-β和 α-β-Y濾波器由于結(jié)構(gòu)簡單，計算量小，在早期計算機(jī)資源短缺時應(yīng)用很廣?？柭鼮V波是多目標(biāo)跟蹤的一種基本方法，但是需要知道系統(tǒng)的精確數(shù)學(xué)模型，并且只適用于線性系統(tǒng)，限制了算法的應(yīng)用。擴(kuò)展卡爾曼濾波將卡爾曼濾波理論擴(kuò)展到非線性領(lǐng)域，用一個高斯分布來近似狀態(tài)的條件概率分布；而當(dāng)近似條件不滿足時，高斯和濾波器則用一個高斯分布的加權(quán)和來近似狀態(tài)的條件概率分布。最優(yōu)非線性濾波使用Makov轉(zhuǎn)移概率來描述目標(biāo)的動力學(xué)過程，具有很好的特性，但是計算量較大，因此一直沒有得到廣泛應(yīng)用。粒子濾波采用隨機(jī)采樣，由于計算量太大和粒子退化問題，不適合實(shí)際應(yīng)用。為了改進(jìn)粒子濾波，無跡卡爾曼濾波采用確定性采樣，使得采樣的粒子點(diǎn)個數(shù)減少，避免了粒子濾波中的粒子點(diǎn)退化問題，因此其應(yīng)用領(lǐng)域很廣。自適應(yīng)濾波方法通過對目標(biāo)機(jī)動的檢測，實(shí)時調(diào)整濾波器參數(shù)或增加濾波器的狀態(tài)，使濾波器實(shí)時適應(yīng)目標(biāo)運(yùn)動，特別適合對機(jī)動目標(biāo)的跟蹤。在多目標(biāo)跟蹤問題中，文獻(xiàn)“史忠科，Kalman濾波新結(jié)構(gòu)及其在目標(biāo)跟蹤中的應(yīng)用·自動化學(xué)報，1994，Vol. 20，No. 5，pp. 605-609”公開了一種單目標(biāo)的離散化模型χ (k+Ι) = Φ (k+1，k) χ (k) + Λ (k) w (k)，式中，χ = [χ χ χ y y y ζ ζ ·]τ為狀態(tài)向量，(x，y，ζ)為目標(biāo)在地面參
考直角坐標(biāo)系下的位置坐標(biāo)；w(k)為狀態(tài)噪聲向量，Φ (k+1, k) = ( Βδ[Φι; Φι; Φ^ 為狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣，
權(quán)利要求
1. 一種具有圖像確認(rèn)的多目標(biāo)跟蹤方法，其特征在于包括下述步驟 (1)根據(jù)所跟蹤第i個目標(biāo)的距離、高低角、方位角、速度、回波信息，高速獲取序列圖像，通過序列圖像處理獲得目標(biāo)的距離、高低角、方位角、速度、回波信息，計算
全文摘要
本發(fā)明公開了一種具有圖像確認(rèn)的多目標(biāo)跟蹤方法，用于解決現(xiàn)有的多目標(biāo)跟蹤方法精度差的技術(shù)問題。技術(shù)方案首先由序列圖像確定所跟蹤目標(biāo)的回波，剔除了不是當(dāng)前所跟蹤目標(biāo)的回波和雜波；再由所確定的回波更新所跟蹤目標(biāo)的測量新計算，減少了多目標(biāo)跟蹤的測量更新誤差，提高了下一時間節(jié)拍的預(yù)測精度；再根據(jù)給出的狀態(tài)估計協(xié)方差陣的計算，在圖像直接確定目標(biāo)時，多目標(biāo)跟蹤的精度達(dá)到單目標(biāo)雷達(dá)跟蹤的精度方位角和高低角約為1毫弧度，距離誤差小于10米；當(dāng)圖像去掉部分雜波時，由于雜波數(shù)目減少，多目標(biāo)跟蹤的精度得到了顯著提高。
文檔編號G01S7/41GK102426357SQ201110228799
公開日2012年4月25日 申請日期2011年8月11日 優(yōu)先權(quán)日2011年8月11日
發(fā)明者史忠科, 張宇 申請人:西北工業(yè)大學(xué)