一种基于交互式多模型的目标跟踪方法技术

本发明专利技术公开了一种基于交互式多模型的目标跟踪方法，包括五个步骤：步骤一，根据目标动态条件，设定五组Singer模型参数，构建五个Singer模型；步骤二，将五个Singer模型进行交互式多模型非线性滤波，估计目标的运动速度、加速度和位置信息；步骤三，利用目标的运动速度和加速度，计算目标转弯角速率；步骤四，将目标转弯角速率与设定的阈值进行比较，判断是否发生转弯运动，如果未发生转弯运动，则将步骤二中得到的位置信息作为目标跟踪结果；步骤五，如果发生转弯运动，选取三个相邻时刻的转弯角速率构建三个转弯模型，进行交互式多模型非线性滤波得到目标位置作为目标跟踪结果。本发明专利技术具有容易实现、能够提高目标跟踪精度等优点，为目标跟踪的可靠性和准确性提供了保证。

【技术实现步骤摘要】
一种基于交互式多模型的目标跟踪方法
本专利技术涉及一种基于交互式多模型的目标跟踪方法，属于目标跟踪领域。
技术介绍
在目标跟踪领域，交互式多模型(IMM)算法以其优异的性能成为一种广泛使用的目标跟踪算法，它使用数个滤波器对涵盖目标行为的模型进行估计、交互、综合得到符合当前目标动态的跟踪结果。在交互式多模型算法中，模型的准确程度对跟踪的结果影响很大。转弯运动是目标跟踪的一种常见的机动形式，国内外学者多用转弯模型来测试机动目标跟踪算法。转弯模型主要是由转弯角速率建模，目标运动的转弯角速率的准确度直接影响转弯模型的建模准确度。因此，要有效利用转弯模型对目标转弯机动进行跟踪，需要能够实时估计出目标运动的转弯角速率。现有的目标跟踪方法中的Singer模型为一阶马尔科夫过程模型，针对目标机动的剧烈程度进行建模，因此适用于各种机动情况的跟踪。但是，Singer模型由于其通用性而不能实现高精度的跟踪。要实现更高精度的跟踪，要求运动建模更接近于真实运动状态。因此，本专利技术针对目标发生转弯机动时，首先基于五组Singer模型进行交互式多模型非线性滤波估计转弯角速率，进而用转弯角速率建模三维转弯模型以跟踪目标的转弯机动，解决使用转弯模型进行机动目标跟踪的实用性问题，提高目标跟踪精度。
技术实现思路
专利技术目的：针对现有技术中存在的问题，本专利技术提供一种基于交互式多模型的目标跟踪方法，基于交互式多模型滤波框架，当目标发生转弯运动时，通过估算目标运动的角速率，有效地使用转弯运动模型进行目标跟踪，提高跟踪精度。技术方案：一种基于交互式多模型的目标跟踪方法，该方法基于交互式多模型滤波框架，先使用五个Singer模型进行交互式滤波得到目标运动的位置、速度及加速度信息，然后计算转弯角速率，并与设定的阈值进行比较判断，如果计算得到的转弯角速率大于设定的阈值，则判定目标发生转弯运动，并用三个转弯模型进行交互式滤波得到跟踪结果；如果计算的转弯角速率小于等于设定的阈值则认为目标未发生转弯运动，并将五个Singer模型交互式滤波得到的位置估计作为跟踪结果，具体步骤如下：步骤1)根据目标动态条件，设定五组Singer模型参数，构建五组Singer模型；步骤2)基于交互式多模型结构，对五组Singer模型进行交互式非线性滤波，获得目标的估计结果，包括目标的位置、速度及加速度信息；步骤3)利用步骤2)得到的k时刻的跟踪速度V(k)和加速度a(k)，计算转弯角度进而计算转弯角速率步骤4)将计算得到的转弯角速率与设定的阈值Ω0进行比较，若Ω(k)>Ω0，则认为发生了转弯运动，转步骤5)；若Ω(k)≤Ω0则认为未发生转弯运动，将步骤2)估计得到的目标位置信息作为跟踪结果；步骤5)如果判定发生了转弯运动，则根据步骤3)计算连续三个时刻(k,k-1,k-2)的角速率，构建三个三维转弯模型，采用交互式多模型非线性滤波算法进行估计，得到跟踪结果。所述Singer模型具体形式为：X(k+1)＝diag[FS(αx),FS(αy),FS(αz)]X(k)+Wk(1)其中，i＝x,y,z，αi为i方向的机动时间常数τi的倒数，αi＝1/τi，k为滤波时刻，T为采样时间，Wk为系统噪声向量，系统状态变量为X(k)＝[Sx(k),Vx(k),Ax(k),Sy(k),Vy(k),Ay(k),Sz(k),Vz(k),Az(k)]T，Si(k)为i方向的位置，Vi(k)为i方向的速率，Ai(k)为i方向的加速率。所述步骤1)中的五组Singer模型参数(αx，αy，αz)的具体设定方法为：11)第一组的αx，αy，αz的取值区间为[1/50,1/100]，对应于载体在x，y，z方向机动较小甚至无机动的情况；12)第二组的αx，αy的取值区间为[1/50,1/100]，αz的取值区间为[1/5,1]，对应于载体在x，y方向上机动较小甚至无机动；z方向上的机动剧烈的情况；13)第三组的αx，αy的取值区间为[1/5,1]，αz的取值区间为[1/50,1/100]，对应于载体在x，y方向上机动剧烈；z方向上的较小甚至无机动的情况；14)第四组的αx，αy，αz的取值区间为[1/5,1]，对应于载体在x，y，z方向上机动剧烈的情况；15)第五组为加强组，αx，αy的取值区间为[1/20,1/5]，αz的取值区间为[1/30,1/50]，载体在x，y方向上机动较大，在z方向上做缓慢机动的情况。所述三维转弯模型具体形式为：X(k+1)＝diag[FCT(Ω),FCT(Ω),FCT(Ω)]X(k)+Wk(2)其中，Ω为目标的转弯角速率，k为滤波时刻，T为采样时间，Wk为系统噪声向量，状态向量为X(k)＝[Sx(k),Vx(k),Ax(k),Sy(k),Vy(k),Ay(k),Sz(k),Vz(k),Az(k)]T，Si(k)为i方向的位置，Vi(k)为i方向的速率，Ai(k)为i方向的加速率，i＝x,y,z。本专利技术采用步骤3)估计得到的转弯角速率作为模型参数对步骤5)的三维转弯模型进行建模，有效地使用转弯模型跟踪目标的转弯机动，提高跟踪精度。本专利技术采用上述技术方案，具有以下有益效果：(1)本专利技术针对三维机动目标的机动情况进行分析，设计了五组Singer模型参数范围，经交互式多模型滤波算法，从而达到快速并且较为准确地跟踪。(2)本专利技术针对目标发生转弯运动时，通过估计解算目标运动的转弯角速率，建模转弯模型，进行交互式多模型目标跟踪，从而提高了目标跟踪的精度，加强了使用转弯模型跟踪目标的实用性。附图说明图1为本专利技术的算法流程图；图2为本专利技术实施例的数学仿真目标运动轨迹图；图3为本专利技术实施例的数学仿真目标跟踪误差对比示意图；图4为本专利技术实施例的数学仿真目标转弯角速率对比示意图；图5为本专利技术实施例的半物理仿真目标运动轨迹图；图6为本专利技术实施例的半物理仿真目标第一段跟踪误差对比效果示意图；图7为本专利技术实施例的半物理仿真目标第二段跟踪误差对比效果示意图；图8为本专利技术实施例的半物理仿真目标第三段跟踪误差对比效果示意图。具体实施方式下面结合具体实施例，进一步阐明本专利技术，应理解这些实施例仅用于说明本专利技术而不用于限制本专利技术的范围，在阅读了本专利技术之后，本领域技术人员对本专利技术的各种等价形式的修改均落于本申请所附权利要求所限定的范围。如图1所示，本专利技术的基于交互式多模型的目标跟踪方法，首先设计五组Singer模型参数，构建五个Singer模型，在交互式多模型滤波框架下进行交互估计得到目标运动的位置、速度及加速度信息；然后计算目标的转弯角速率，并与设定的阈值比较进行判断，如果计算得到的转弯角速率大于设定的阈值，则判定目标发生转弯运动，并用三个转弯模型进行交互式多模型滤波得到跟踪结果；如果计算的转弯角速率小于等于设定的阈值则认为目标未发生转弯运动，并将五个Singer模型交互式滤波得到的位置估计作为跟踪结果。表1为选择的五组Singer模型参数示例。表1Singer模型参数组别αxαyαz11/601/601/6021/601/6013111/60411151/101/101/40为验证本专利技术的可行性，在Matlab环境下进行了数学仿真和基于实测数据的半物理实验，采样时间T＝1s，转弯角速率阈值Ω0＝0.01rad/s本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于交互式多模型的目标跟踪方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1)根据目标动态条件，设定五组Singer模型参数，构建五组Singer模型；步骤2)基于交互式多模型结构，对五组Singer模型进行交互式非线性滤波，获得目标的估计结果，包括目标的位置、速度及加速度信息；步骤3)利用步骤2)得到的k时刻的跟踪速度V(k)和加速度a(k)，计算k时刻的转弯角度进而计算k时刻的转弯角速率Ω(k)=a(k)×sinφ(k)V(k);]]>步骤4)将计算得到的转弯角速率与设定的阈值Ω0进行比较，若Ω(k)>Ω0，则认为发生了转弯运动，转步骤5)；若Ω(k)≤Ω0则认为未发生转弯运动，将步骤2)估计得到的目标位置信息作为跟踪结果；步骤5)如果判定发生了转弯运动，则根据步骤3)计算连续三个时刻(k,k‑1,k‑2)的角速率，构建三个三维转弯模型，采用交互式多模型非线性滤波算法进行估计，得到跟踪结果。

【技术特征摘要】
1.一种基于交互式多模型的目标跟踪方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1)根据目标动态条件，设定五组Singer模型参数，构建五组Singer模型；其中，五组Singer模型参数的具体设定方法如下：11)第一组的αx，αy，αz的取值区间为[1/50,1/100]，对应于载体在x，y，z方向机动较小甚至无机动的情况；12)第二组的αx，αy的取值区间为[1/50,1/100]，αz的取值区间为[1/5,1]，对应于载体在x，y方向上机动较小甚至无机动；z方向上的机动剧烈的情况；13)第三组的αx，αy的取值区间为[1/5,1]，αz的取值区间为[1/50,1/100]，对应于载体在x，y方向上机动剧烈；z方向上的较小甚至无机动的情况；14)第四组的αx，αy，αz的取值区间为[1/5,1]，对应于载体在x，y，z方向上机动剧烈的情况；15)第五组为加强组，αx，αy的取值区间为[1/20,1/5]，αz的取值区间为[1/30,1/50]，载体在x，y方向上机动较大，在z方向上做缓慢机动的情况；步骤2)基于交互式多模型结构，对五组Singer模型进行交互式非线性滤波，获得目标的估计结果，包括目标的位置、速度及加速度信息；步骤3)利用步骤2)得到的k时刻的跟踪速度V(k)和加速度a(k)，计算k时刻的转弯角度进而计算k时刻的转弯角速率步骤4)将计算得到的转弯角速率与设定的阈值Ω0进行比较，若Ω(k)>Ω0，则认为发生了转弯运动，转步骤5)；若Ω(...

【专利技术属性】
技术研发人员：程向红，朱立华，
申请(专利权)人：东南大学，
类型：发明
国别省市：江苏;32