一種情報處理目標關聯(lián)方法
【技術領域】
[0001] 本發(fā)明涉及數據處理尤其是目標運動數據信息的融合領域，尤其是多傳感器情況 下目標識別以及目標運動預測模型的設計，具體而言涉及一種情報處理目標關聯(lián)方法。
【背景技術】
[0002] 目標關聯(lián)在數據融合領域是核心技術之一，相關的研究非常多，其突破始于上個 世紀70年代。1971年，R.A.Singer和R.G.Sea提出了最近鄰算法，認為在某一時刻的所 有量測中，距離與被跟蹤目標預測位置最近的量測應該作為目標的真實量測，并預測目標 在下一時刻的預測位置。實際上，目標的真實量測未必與目標的預測位置最近，因此，最近 鄰法在雜波環(huán)境下容易導致目標的丟失或誤跟。1972年，Bar-shalom和Tse提出了概率數 據互聯(lián)算法，將跟蹤波門中所有的量測進行概率意義上的加權平均作為濾波輸出，。隨后， Shalom又針對多個目標跟蹤門相交情況進行了詳盡的研究，提出了確認矩陣的概念，將概 率數據互聯(lián)算法推廣為適用于多目標跟蹤的聯(lián)合概率數據互聯(lián)算法。2000年以后，國外有 大量學者針對多目標跟蹤做出了大量的研究成果。
[0003] 與歐美國家相比，國內的相關技術起步較晚，目前開展相關研究的單位有：中電 29所，中電14所，中電28所等，他們在多傳感器目標跟蹤領域研制出一批目標跟蹤系統(tǒng)。 盡管我國在多目標理論和應用實踐方面有了一定的研究成果，但是與國外先進國家相比， 我國仍有較大差距，需要進一步深入研究。

【發(fā)明內容】

[0004] 本發(fā)明目的在于提供一種情報處理目標關聯(lián)方法，針對不同傳感器發(fā)送過來的報 文進行自適應的選擇關聯(lián)波門，并根據已有目標個數進行關聯(lián)算法的自適應，從而提高信 息報的去重率，降低誤關聯(lián)率，提高多源多目標背景下目標融合的精度。
[0005] 本發(fā)明的上述目的通過獨立權利要求的技術特征實現，從屬權利要求以另選或有 利的方式發(fā)展獨立權利要求的技術特征。
[0006] 為達成上述目的，本發(fā)明提出一種情報處理目標關聯(lián)方法，包括：
[0007] 步驟1、針對不同傳感器發(fā)送過來的報文進行自適應的選擇關聯(lián)波門，選擇的關聯(lián) 波門包括橢圓形關聯(lián)門、環(huán)形關聯(lián)門以及截尾扇形關聯(lián)門；
[0008] 步驟2、根據報文內容選取關聯(lián)波門之后，對關聯(lián)波門的有效區(qū)域內的多個傳感器 量測值進行選擇，其中選擇策略是根據已有目標個數進行關聯(lián)算法自適應。
[0009] 進一步的實施例中，前述步驟1中，對于不同傳感器發(fā)送的報文進行自適應的選 擇關聯(lián)波門，其實現包括：
[0010] 1)對于速度、運動方向以及速度最大值、最小值均未知的報文，選擇橢圓形關聯(lián)門 進行目標關聯(lián)，將可能與目標關聯(lián)的量測值包括在有效區(qū)域內；
[0011] 2)對于運動方向未知，速度已知或者速度最大值、最小值已知的報文，選取環(huán)形關 聯(lián)門進行目標關聯(lián)，將可能與目標關聯(lián)的量測值包括在有效區(qū)域內；
[0012] 3)對于目標初始運動方向明確，且速度的最大值、最小值均可知時，選取截尾扇形 關聯(lián)門進行目標關聯(lián)，將可能與目標關聯(lián)的量測值包括在有效區(qū)域內。
[0013]進一步的實施例中，前述步驟2中，對關聯(lián)波門的有效區(qū)域內的多個傳感器量測 值進行選擇，根據已有目標個數進行關聯(lián)算法自適應，其實現包括：
[0014] 1)目標個數小于判定閾值的情況下，選取最近鄰域算法對多個傳感器量測值進行 選擇；
[0015] 2)目標個數大于判定閾值時，則選取聯(lián)合概率數據關聯(lián)方法對多個傳感器量測值 進行選擇。
[0016]應當理解，前述構思以及在下面更加詳細地描述的額外構思的所有組合只要在這 樣的構思不相互矛盾的情況下都可以被視為本公開的發(fā)明主題的一部分。另外，所要求保 護的主題的所有組合都被視為本公開的發(fā)明主題的一部分。
[0017]結合附圖從下面的描述中可以更加全面地理解本發(fā)明教導的前述和其他方面、實 施例和特征。本發(fā)明的其他附加方面例如示例性實施方式的特征和/或有益效果將在下面 的描述中顯見，或通過根據本發(fā)明教導的【具體實施方式】的實踐中得知。
【附圖說明】
[0018]附圖不意在按比例繪制。在附圖中，在各個圖中示出的每個相同或近似相同的組 成部分可以用相同的標號表示。為了清晰起見，在每個圖中，并非每個組成部分均被標記。 現在，將通過例子并參考附圖來描述本發(fā)明的各個方面的實施例，其中：
[0019] 圖1是說明根據本發(fā)明某些實施例的橢圓形關聯(lián)門的示意圖。
[0020] 圖2是說明根據本發(fā)明某些實施例的環(huán)形關聯(lián)門的示意圖。
[0021] 圖3是說明根據本發(fā)明某些實施例的截尾扇形關聯(lián)門的示意圖。
[0022] 圖4是說明根據本發(fā)明某些實施例的情報處理目標關聯(lián)方法的流程示意圖。
[0023] 圖5是說明根據本發(fā)明某些實施例的利用橢圓形關聯(lián)門進行目標關聯(lián)的示意圖。
[0024]圖6是說明根據本發(fā)明某些實施例的環(huán)形關聯(lián)門進行目標關聯(lián)的示意圖。
[0025] 圖7是說明根據本發(fā)明某些實施例的截尾扇形關聯(lián)門進行目標關聯(lián)的示意圖。
[0026]圖8是說明根據本發(fā)明某些實施例的最近鄰域數據關聯(lián)的示意圖
【具體實施方式】
[0027]為了更了解本發(fā)明的技術內容，特舉具體實施例并配合所附圖式說明如下。
[0028]在本公開中參照附圖來描述本發(fā)明的各方面，附圖中示出了許多說明的實施例。 本公開的實施例不必定意在包括本發(fā)明的所有方面。應當理解，上面介紹的多種構思和 實施例，以及下面更加詳細地描述的那些構思和實施方式可以以很多方式中任意一種來實 施，這是因為本發(fā)明所公開的構思和實施例并不限于任何實施方式。另外，本發(fā)明公開的一 些方面可以單獨使用，或者與本發(fā)明公開的其他方面的任何適當組合來使用。
[0029]本發(fā)明提出一種自適應的情報處理目標關聯(lián)方法，針對不同傳感器發(fā)送過來的報 文進行自適應的選擇關聯(lián)波門，對于速度、運動方向以及速度最大值、最小值均未知的報文 選取橢圓形關聯(lián)門；對于運動方向未知，速度已知或者速度最大最小值已知的報文選取環(huán) 形關聯(lián)門；對于速度未知，運動方向已知的報文選取扇形關聯(lián)門；對于速度和方向均已知 的報文選取截尾扇形關聯(lián)門；再根據已有目標個數進行關聯(lián)算法自適應，小于判定閾值的 選取最近領域算法，大于判定閾值則選取聯(lián)合概率數據關聯(lián)方法。
[0030] 下面結合圖1-3所示的關聯(lián)波門模型以及圖4、5_8所示，更加具體地說明本發(fā)明 的實施例的目標關聯(lián)方法的實現。
[0031] 圖1、圖2以及圖3所示的關聯(lián)波門的模型示例圖中，灰色區(qū)域均為關聯(lián)門的有效 區(qū)域，三角圖標為預測值，方形圖標為觀測值。
[0032] (1)橢圓形關聯(lián)門
[0033] 橢圓形關聯(lián)門是對兩個已知目標通過所選運動模型預測到與新信息報同時刻，分 別使用各自的關聯(lián)門與新信息報進行關聯(lián)，如圖1所示。
[0034] 其關聯(lián)方程為：
[0036] 對于橢圓形關聯(lián)門，其橢圓中心是點（x。，y。)，為已知目標的預測值，a，b分別為橢 圓的長軸和短軸，如果預測值落入有效區(qū)域外，則認為該量測值與目標不關聯(lián)。這樣就可以 很大程度上排除其它目標和干擾。
[0037] 特別指出，當橢圓關聯(lián)門在a=b的情況下轉化為圓形關聯(lián)門。所以也可以說圓 形關聯(lián)門是橢圓關聯(lián)門的一種特殊情況。
[0038] (2)環(huán)形關聯(lián)門
[0039] 環(huán)形關聯(lián)門與矩形和橢圓形關聯(lián)門的情況有些不同，如圖2所示。其關聯(lián)公式為：
[0040] R12^ (x-x1)2+(y-y1)2^R22 (1~2)
[0041] 式中：
[0042] R1=vnint
[0043] R2=vnaxt
[0044] 其中：RpR2環(huán)的內徑和外徑；
[0045] Vmin--速度的最小值；
[0046] Vmax--速度的最大值；
[0047]t目標運動的持續(xù)時間。
[0048] (3)截尾扇形關聯(lián)門
[0049] 截尾扇形關聯(lián)門是扇形關聯(lián)門的一種，在目標初始運動方向明確，速度的最大值、 最小值也可知的情況下使用的，如圖3所示。
[0050] 其關聯(lián)方程為：
[0052] 式中：A0--運動方向偏離軸向的角度大?。?br>[0053] a--偏尚軸向的最大的角度值。
[0054] 結合圖4所示，總體來說，根據本發(fā)明的實施例，一種情報處理目標關聯(lián)方法，包 括：步驟1、針對不同傳感器發(fā)送過來的報文進行自適應的選擇關聯(lián)波門，選擇的關聯(lián)波門 包括橢圓形關聯(lián)門、環(huán)形關聯(lián)門以及截尾扇形關聯(lián)門；步驟2、根據報文內容選取關聯(lián)波門 之后，對關聯(lián)波門的有效區(qū)域內的多個傳感器量測值進行選擇，其中選擇策略是根據已有 目標個數進行關聯(lián)算法自適應。
[0055] 根據本發(fā)明某些實施例的情報處理目標關聯(lián)方法，針對情報處理工程應用背景 中，不同傳感器發(fā)送的報文內容不同，有的傳感器發(fā)送的報文目標屬性信息比較全面，有的 傳感器發(fā)送的報文屬性信息則比較簡單，以及報文內容可能缺失，采用單一的關聯(lián)門進行 目標關聯(lián)可能會導致誤關聯(lián)和消息冗余的問題，提出一種自適應的目標關聯(lián)方法，提高信 息報的去重率，降低誤關聯(lián)率，提高多源多目標背景下目標融合的精度。
[0056] 在一些例子中，前述步驟1中，對于不同傳感器發(fā)送的報文進行自適應的選擇關 聯(lián)波門，其實現包括：
[0057] 1)對于速度、運動方向以及速度最大值、最小值均未知的報文，選擇橢圓形關聯(lián)門 進行目標關聯(lián)，將可能與目標關聯(lián)的量測值包括在有效區(qū)域內；
[0058] 2)對于運動方向未知，速度已知或者速度最大值、最小值已知的報文，選取環(huán)形關 聯(lián)門進行目標關聯(lián)，將可能與目標關聯(lián)的量測值包括在有效區(qū)域內；
[0059] 3)對于目標初始運動方向明確，且速度的最大值、最小值均可知時，選取截尾扇形 關聯(lián)門進行目標關聯(lián)，將可能與目標關聯(lián)的量測值包括在有效區(qū)域內。
[0060] 下面結合圖5、圖6與圖7,對前述三種不同情形下的關聯(lián)門的自適應選擇