【技术实现步骤摘要】
一种杂波环境下的模糊数据关联方法及多目标跟踪方法
本专利技术涉及目标跟踪
，具体而言，涉及一种杂波环境下的模糊数据关联方法及多目标跟踪方法。
技术介绍
多目标跟踪技术中最重要而又最困难的问题是如何进行有效的数据关联。目前主流的有效数据关联方法有：联合概率数据关联(JPDA)、简易联合概率数据关联(CJPDA)、多假设跟踪(MHT)、多概率假设(MPH)以及粒子滤波等。上述方法都是基于概率统计的思想，而在实际情况中，杂波环境下中存在虚警、漏检，实际的传感器系统总是不可避免的存在测量误差，跟踪环境的先验知识难以统计等问题，这些不确定性导致目标与其观测回波之间的对应关系存在模糊性，目标跟踪性能有待进一步改善。经过大量检索发现一些典型的现有技术，如申请号201410317097.9的专利公开了一种基于动态规划的强杂波环境中弱小目标检测前跟踪方法，其具有提高检测跟踪性能的优点。又如申请号为201610835472.8的专利公开了一种低可观测高杂波条件下的多目标检测与跟踪方法，能有效减少相邻目标之间的影响。又如申请号为20...
【技术保护点】
1.一种杂波环境下的模糊数据关联方法，其特征在于，包括以下步骤：/n步骤1，根据确认区域内量测的分布情况建立候选量测与目标的互联矩阵；/n步骤2，通过互联规则构建统计距离；/n步骤3，利用KL散度正则信息约束目标函数；/n步骤4，通过迭代优化算法计算出各候选量测与观测区域内不同目标之间的互联概率；/n步骤5，利用概率加权更新目标状态及协方差。/n
【技术特征摘要】
1.一种杂波环境下的模糊数据关联方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1，根据确认区域内量测的分布情况建立候选量测与目标的互联矩阵；
步骤2，通过互联规则构建统计距离；
步骤3，利用KL散度正则信息约束目标函数；
步骤4，通过迭代优化算法计算出各候选量测与观测区域内不同目标之间的互联概率；
步骤5，利用概率加权更新目标状态及协方差。
2.如权利要求1所述的一种杂波环境下的模糊数据关联方法，其特征在于，在步骤1中，根据确认区域内量测的分布情况建立候选量测与目标的互联矩阵通过模糊数学的隶属度函数完成。
3.如权利要求2所述的一种杂波环境下的模糊数据关联方法，其特征在于，在步骤2中，统计距离通过以下公式计算而得：
其中，为目标检测概率，为门限，ni表示目标航迹确认区域中的量测数量，V为检测区域体积因子。
4.如权利要求3所述的一种杂波环境下的模糊数据关联方法，其特征在于，在步骤3中，利用KL散度正则信息约束目标函数的具体方法包括以下步骤：
步骤3a，采用KL散度正则约束，以最小无偏地描述数据点和类中心的隶属度，其表达式为：
步骤3b,通过拉格朗日乘子法，将目标函数定义为：
其中，权重uij满足约束条件uij∈[0,1]，
5.如权利要求4所述的一种杂波环境下的模糊数据关联方法，其特征在于，在步骤4中，通过迭代优化算法计算出...
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