一种相关噪声和随机丢包环境下的事件触发目标跟踪方法技术

本发明专利技术公开了一种相关噪声和随机丢包环境下的事件触发目标跟踪方法，属于目标跟踪技术领域。本发明专利技术将雷达系统中一个传感器对一个目标的观测描述为一个线性离散时间动态系统，然后基于改进的Kalman滤波估计方法进行目标跟踪，在目标估计时引入传输丢包变量模拟随即丢包过程，并考虑了传感器测量噪声与上一时刻和当前时刻的系统噪声以及网络带宽和能量的有限性，引入事件触发参数模拟测量数据是否被融合。本发明专利技术减少了多余的测量传输，提高了目标跟踪估计的精度，节省了网络带宽和传输能耗，具有运算量小、低能耗等特点，可直接用于真实目标的跟踪估计，实施简单，在目标跟踪、组合导航、故障检测和控制等许多应用领域都有潜在价值。

【技术实现步骤摘要】
一种相关噪声和随机丢包环境下的事件触发目标跟踪方法
本专利技术属于信息处理方面雷达目标跟踪
，涉及一种噪声相关和随机丢包环境下事件触发的Kalman滤波估计方法。
技术介绍
雷达意为“无线电探测和测距”，即用无线电的方法发现目标并测定它们的空间位置。因此，雷达也被称为“无线电定位”。雷达一般分为雷达前端和雷达终端两个部分，雷达前端包括天线、发射机、接收机和信号预处理机，发射机产生辐射所需强度的脉冲功率被馈送到天线，天线通过集中辐射能量来获得较大的观测距离，接收机把微弱的回波信号放大到足以进行信号处理的电平，然后通过信号处理，计算出观测目标的位置、时间、大小、能量幅度等信息；雷达终端包括操控单元、显示单元和信号处理单元，实现对雷达前端的控制，接收雷达前端发送的雷达图像并显示，接受雷达前端发送的目标点迹信息，对目标进行轨迹跟踪并显示。雷达估计跟踪目标固然精准，但难免会存在一些固有噪声，这些噪声无疑会对接收的信号产生影响，使用时间长的雷达使得噪声越来越多样、复杂，在处理起来越来越困难。同时在信息传输的过程中由于通信链路的不稳定性还可能导致跟踪目标信息的丢失。就目前来看，通常使用的经典滤波估计方法都没有全面的考虑噪声相关和丢包问题对系统的干扰，这会导致跟踪效果变差。雷达前端和终端之间通过无线传感器网络进行双向数据传输，由于无线传感器网络中的网络带宽和传输能力都非常有限，因此高效的带宽和能源利用非常重要。事件触发机制可以在保证目标跟踪精度的前提下减少网络传输带宽占用，节省数据传输能耗。因此受到广泛关注。<br>
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种用于雷达系统中基于无线传感器数据的目标跟踪定位方法，考虑了传输过程中通信链路的不可靠性，模拟了随机丢包的过程，考虑了传感器测量噪声与上一时刻和当前时刻的系统噪声以及网络带宽和能量的有限性，使用一种相关噪声和随机丢包环境下事件触发的Kalman滤波估计方法来实现传感器目标跟踪。本专利技术提供了一种相关噪声和随机丢包环境下的事件触发目标跟踪方法，用于雷达系统的目标跟踪，将雷达系统中一个传感器对一个目标的观测描述为一个线性离散时间动态系统，然后基于改进的Kalman滤波估计方法进行目标跟踪。本专利技术方法包括如下步骤：步骤1，获取被跟踪目标的初始数据，设初始目标状态符合均值为方差为的高斯分布；目标状态包括目标的位置和速度；设传感器观测目标时的系统噪声是均值为零、协方差为Qk的高斯白噪声，Qk的初始值为Q0；设传感器目标状态和系统噪声之间的估计误差协方差矩阵初始值为设传输丢包变量λk服从参数为p的伯努利分布；步骤2，在k时刻，获取传感器在时间(k-1,k]期间的观测数据zk和观测转移矩阵Ck；k为正整数；步骤3，在k时刻引入传输丢包变量λk来模拟丢包过程，当λk＝1时，观测数据正常到达，当λk＝0时，观测数据丢失，分别得到丢包和正常情况下观测噪声的概率分布；步骤4，根据k-1时刻的目标状态估计值，计算当前k时刻的目标状态预测矩阵与状态预测误差协方差矩阵Pk|k-1；步骤5，在k时刻，利用步骤2获取的观测数据zk和步骤4计算的目标状态预测矩阵与状态预测误差协方差矩阵Pk|k-1，计算传感器的事件触发参数γk；当γk＝1时，测量数据zk被传输到远程估计器，当γk＝0时，测量数据zk不会被传输到远程估计器；步骤6，在k时刻，利用步骤2获取的观测数据zk、步骤3得到的传输丢包变量λk、步骤4计算的目标状态预测矩阵与状态预测误差协方差矩阵Pk|k-1、以及步骤5计算的传感器的事件触发参数γk，计算k时刻的目标状态估计矩阵状态估计误差协方差矩阵Pk|k，系统噪声估计矩阵系统噪声估计误差协方差矩阵以及状态和系统噪声间的估计误差协方差矩阵步骤7，将k+1赋值给k，重复步骤2至6，输出步骤6计算出的k时刻的目标状态估计矩阵以及状态估计误差协方差矩阵Pk|k，可以得到任意k,k＝1,2,…时刻对目标跟踪的结果。所述的步骤3中，k时刻在观测值传输丢包变量λk下的观测噪声vk概率分布表示为其中，N(0,Rk)表示标准差为0，方差为Rk的正态分布，Rk表示k时刻的观测误差方差矩阵；N(0,σ2I)表示标准差为0，方差为σ2I的正态分布，参数σ→∞，I表示单位矩阵。所述步骤4中，在传输时刻k，根据k-1时刻目标状态估计矩阵计算目标状态预测矩阵和状态预测误差协方差矩阵Pk|k-1，如下：其中，Pk-1|k-1分别表示k-1时刻的目标状态估计矩阵和状态估计误差协方差矩阵，Ak-1表示k-1时刻的系统状态转移矩阵，上角标T表示转置；表示k-1时刻系统噪声的估计值，表示k-1时刻系统噪声的估计误差协方差矩阵，表示k-1时刻的系统状态和系统噪声之间的估计误差协方差矩阵，所述步骤5中，计算传感器的事件触发参数γk的方法是：首先，计算k时刻测量的观测数据与基于k-1时刻状态对观测数据预测值之间的差值，得到新息新息的协方差矩阵以及增益矩阵分别为：其中，表示上一时刻系统噪声和当前k时刻观测噪声的协方差阵。新息的协方差矩阵是一个半正定矩阵，计算的特征值m是zk的维数，并将其表示为对角阵的形式：利用下式计算酉矩阵Uk：然后，设矩阵则进一步得到归一化且去相关性的矩阵最后，获得传感器的事件触发参数其中，||·||∞表示矩阵的无穷范数，θ为事件触发的阈值，θ≥0。所述步骤6中，k时刻的目标状态估计矩阵以及状态估计误差协方差矩阵分别为与Pk|k，计算如下：计算k时刻系统噪声估计矩阵，系统噪声估计误差协方差矩阵，系统噪声的增益矩阵以及状态和系统噪声间的估计误差协方差矩阵：其中，γk表示事件触发参数，λk表示传输丢包变量，Sk表示k时刻的系统噪声和观测噪声的协方差阵；分布分布相对于现有技术，本专利技术的优点与积极效果在于：(1)本专利技术中采用事件触发传输机制，与传统的时间触发相比，减少了多余的测量传输，在保证目标估计精度的前提下节省了网络带宽和传输能耗，具有运算量小、低能耗等特点，可以将数据在能耗最低的情况下进行更为有效、充分的利用；(2)本专利技术方法考虑了相关噪声，克服了上一时刻系统噪声与当前时刻观测噪声相关，当前时刻系统噪声与当前时刻观测噪声相关的复杂环境，提高了目标跟踪估计的精度；(3)本专利技术考虑了系统在传输过程中，由于通信链路的不可靠性，造成的数据包丢失问题，模拟了随机丢包过程，提高了目标跟踪估计的准确性；(4)本专利技术方法中所使用的改进的Kalman滤波估计算法在对目标观测误差的最小方差意义下能获得最优解，可以有效实现目标跟踪估计；(5)本专利技术方法抗噪抗干扰能力强，能够提高系统跟踪定位精度；(6)本专利技术方法可直接用于真实目标的跟踪估计，并且方法实施简单，易于推广，在目标跟踪、组合导航、故障检测和控制等许多应用领域都有潜在价值。附图说明...

【技术保护点】
1.一种相关噪声和随机丢包环境下的事件触发目标跟踪方法，用于雷达系统的目标跟踪，将传感器对目标观测描述为一个线性离散时间动态系统，目标状态包括目标的位置和速度；其特征在于，所述方法包括如下步骤：/n步骤1，获取被跟踪目标的初始数据，设目标初始状态x

【技术特征摘要】
1.一种相关噪声和随机丢包环境下的事件触发目标跟踪方法，用于雷达系统的目标跟踪，将传感器对目标观测描述为一个线性离散时间动态系统，目标状态包括目标的位置和速度；其特征在于，所述方法包括如下步骤：
步骤1，获取被跟踪目标的初始数据，设目标初始状态x0符合均值为方差为的高斯分布；设传感器观测目标时的系统噪声是均值为0、协方差为Qk的高斯白噪声，Qk的初始值为Q0；设目标状态和系统噪声之间的估计误差协方差矩阵初始值为设传输丢包变量λk服从参数为p的伯努利分布；
步骤2，在k时刻，获取传感器在(k-1,k]时刻的观测数据zk和观测转移矩阵Ck；k为正整数；
步骤3，在k时刻通过传输丢包变量λk模拟丢包过程，当λk＝1时，观测数据正常到达，当λk＝0时，观测数据丢失，分别得到丢包和正常情况下观测噪声的概率分布；
步骤4，根据k-1时刻的目标状态估计值，计算当前k时刻的目标状态预测矩阵与状态预测误差协方差矩阵Pk|k-1；
步骤5，在k时刻，利用步骤2获取的观测数据zk和步骤4计算的目标状态预测矩阵与状态预测误差协方差矩阵Pk|k-1，计算传感器的事件触发参数γk；当γk＝1时，测量数据zk被传输到远程估计器，当γk＝0时，测量数据zk不会被传输到远程估计器；
步骤6，在k时刻，利用步骤2获取的观测数据zk、步骤3得到的随机丢包变量λk、步骤4计算的目标状态预测矩阵与状态预测误差协方差矩阵Pk|k-1、以及步骤5计算的传感器的事件触发参数γk，计算k时刻的目标状态估计矩阵状态估计误差协方差矩阵Pk|k，系统噪声估计矩阵系统噪声估计误差协方差矩阵以及状态和系统噪声间的估计误差协方差矩阵
步骤7，将k+1赋值给k，重复步骤2～6，输出步骤6计算出的k时刻的目标状态估计矩阵以及状态估计误差协方差矩阵Pk|k，得到任意时刻对目标跟踪的结果。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的步骤3中，k时刻在观测值传输丢包变量λk下的观测噪声vk概率分布表示为
其中，N(0,Rk)表示标准差为0，方差为Rk的正态分布，Rk表示k时刻的观测误差方差矩阵；N(0,σ2I)表示...

【专利技术属性】
技术研发人员：姜露，吴鹏，王立，许继平，王小艺，
申请(专利权)人：北京工商大学，
类型：发明
国别省市：北京;11