一种迭代自适应的多机动目标跟踪方法技术

本发明专利技术涉及一种迭代自适应的多机动目标跟踪方法，针对多机动目标跟踪过程中的数据关联问题与目标机动问题，分别采用置信传播算法和跳变马尔科夫系统固定区间平滑器，在变分贝叶斯的统一框架下，通过迭代机制对目标状态与关联矩阵进行联合优化，以提高对机动目标的跟踪精度。本发明专利技术相比于现有的多机动目标跟踪算法，在迭代反馈思想下，在统一的变分贝叶斯框架下联合处理数据关联问题和目标机动问题，对于目标跟踪领域具有一定的理论及实际工程意义。

【技术实现步骤摘要】
一种迭代自适应的多机动目标跟踪方法
本专利技术属于雷达数据处理领域中的目标跟踪子系统技术，涉及一种迭代自适应的多机动目标跟踪方法，具体涉及一种基于变分贝叶斯算法(VariationalBayesian,VB)的迭代自适应多机动目标跟踪方法。
技术介绍
现代航空学的快速发展，特别是各种战斗机和无人飞行器的机动性能的提高，使得多机动目标跟踪问题成为当前迫切解决的问题。杂波环境下的机动目标跟踪问题就是处理多个机动目标的状态估计问题，由于观测到的量测值可以源于被检测目标，也可以源于杂波，因此多机动目标跟踪要解决的问题主要有两个：一是确定量测与目标之间对应关系，即数据关联问题；二是确定每个目标的运动模型，即目标机动问题。传统方法一般直接将两类问题的经典算法进行简单组合，而忽略了二者之间的耦合关系以及信息的反馈，是一种开环处理方式，在密集杂波环境下，难以获得较高的估计精度。因此，如何发展出一种在闭环反馈机理下，统一框架下联合处理数据关联问题和目标机动问题的迭代自适应多机动目标跟踪算法，在目标跟踪领域具有一定的理论及实际工程意义。
技术实现思路
要解决的技术问题为了避免现有技术的不足之处，本专利技术提本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种迭代自适应的多机动目标跟踪方法，其特征在于步骤如下：步骤1、初始化：令初始时间n＝l，迭代次数r＝0，累积l拍的雷达量测为Yn:n‑l，结合交互式多模型算法和置信传播算法选择各个模型目标状态初始估计

【技术特征摘要】
1.一种迭代自适应的多机动目标跟踪方法，其特征在于步骤如下：步骤1、初始化：令初始时间n＝l，迭代次数r＝0，累积l拍的雷达量测为Yn:n-l，结合交互式多模型算法和置信传播算法选择各个模型目标状态初始估计及其协方差其中：l为滑窗处理窗的长度，i表示目标索引标识，j表示目标运动模型索引标识；步骤2、采用变分贝叶斯框架进行迭代优化：第r次迭代，对每一时刻t∈n-l:n，执行如下步骤：步骤a、数据关联：使用第r-1次的迭代结果采用跟踪门技术，从t时刻量测集yk,t中划分出属于目标波门的量测子集，取各个运动模型量测子集的并集为最终波门，通过置信传播算法进行数据关联，更新当前时刻关联概率p(At(r))，并计算数据关联矩阵中各个元素的期望其中，k表示量测的索引标识，t表示时间索引标识；关联矩阵At定义为(NT+1)×(Nt,E+1)的取值为0或1的二值随机矩阵，NT表示总目标数，Nt,E表示t时刻的回波个数，E指回波，所以有步骤b、状态估计：根据第r次数据关联结果计算得到当前时刻的伪量测和伪噪声协方差通过扩展卡尔曼滤波EKF算法进行滤波更新，得到各个模型的当前时刻状态估计值及...

【专利技术属性】
技术研发人员：兰华，马季容，王增福，潘泉，
申请(专利权)人：西北工业大学，
类型：发明
国别省市：陕西,61