前后向预测与速度加权结合的像平面片段轨迹关联方法技术

本发明专利技术公开的属于航天数据关联技术领域，具体为前后向预测与速度加权结合的像平面片段轨迹关联方法，包括以下步骤：S1对场景中的轨迹进行预处理，得到时间空间上没有交集的轨迹集合；S2对旧轨迹集合进行前向预测，对新轨迹集合进行后向预测；S3对旧轨迹集合和新轨迹集合利用速度加权思路选择时间窗口，构造检验量；S4对得到的关联检验量进行假设检验，对多目标情况构造检验矩阵求解。本发明专利技术所具有的收益效果为：首先，无需对目标三维运动进行建模，通过像平面运动情况即可对目标进行关联；其次，使用前向预测后向预测与速度加权思路选取检验时间窗口，关联效果更好。

【技术实现步骤摘要】
前后向预测与速度加权结合的像平面片段轨迹关联方法
本专利技术涉及航天数据
，具体为前后向预测与速度加权结合的像平面片段轨迹关联方法。
技术介绍
自20世纪50年代人类将第一颗卫星送到太空以来，人类就从未停止对太空的探索；而随着21世纪科学技术的进一步提升，更是掀起了对太空探索的热潮。相较于雷达载荷，光学载荷具有独特的观测波段，可以给出更为直观的观测结果，但仅能给出测角信息，无法给出目标三维位置。且由于光学载荷观测视场有限，容易由于传感器调度或云层遮挡等出现片段轨迹，若不能够对这些片段轨迹进行正确关联，在单目标情况下，会导致对目标数目估计错误；在多目标情况下，会导致对整体状态认知错误，为此本专利技术给出了一种前向预测后向预测与速度加权结合的像平面片段轨迹关联方法来解决上述问题。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种前后向预测与速度加权结合的像平面片段轨迹关联方法，以解决上述
技术介绍
中提出的针对光学载荷卫星在观测过程中由于传感器调度、云层遮挡等因素产生的片段轨迹，以及当前算法的不足的问题。为实现上述目的，本专本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.前后向预测与速度加权结合的像平面片段轨迹关联方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：/nS1：对场景中的轨迹进行预处理，得到时间空间上没有交集的轨迹集合，此时可按时间顺序由前至后依次对轨迹集进行关联，以两段轨迹为例进行讨论，时间靠前的称为旧轨迹，时间靠后的称为新轨迹；/nS2：对旧轨迹集合进行前向预测，对新轨迹集合进行后向预测：/nS2.1：对旧轨迹集合中的轨迹进行前向滤波，对新轨迹集合中的轨迹进行后向滤波，此时滤波使用二维匀加速模型，对于二维匀加速模型，假设目标在二维状态空间做匀加速运动，假设此时状态矢量为：/nX

【技术特征摘要】
1.前后向预测与速度加权结合的像平面片段轨迹关联方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
S1：对场景中的轨迹进行预处理，得到时间空间上没有交集的轨迹集合，此时可按时间顺序由前至后依次对轨迹集进行关联，以两段轨迹为例进行讨论，时间靠前的称为旧轨迹，时间靠后的称为新轨迹；
S2：对旧轨迹集合进行前向预测，对新轨迹集合进行后向预测：
S2.1：对旧轨迹集合中的轨迹进行前向滤波，对新轨迹集合中的轨迹进行后向滤波，此时滤波使用二维匀加速模型，对于二维匀加速模型，假设目标在二维状态空间做匀加速运动，假设此时状态矢量为：
XCA(k)＝[x(k),y(k),vx(k),vy(k),ax(k),ay(k)]T
其中x(k),y(k),vx(k),vy(k),ax(k),ay(k)分别代表目标在k时刻x,y方向的位置、速度和加速度,有目标的状态方程为：



其中qCA(k)代表零均值方差为的高斯白噪声，其本质上即代表加加速度的扰动项；
在滤波过程中，CA模型对应观测模型为：



其中Z(k)代表k时刻的量测量，rp(k)代表观测过程中的像元误差，假定服从零均值、方差为的高斯分布；
S2.2：对旧轨迹集合中的轨迹进行后向预测，对新轨迹集合中的轨迹进行前向预测，此时滤波使用二维匀速模型，对于二维匀速模型，假设目标在二维状态空间做匀速运动，假设此时状态矢量为：
XCV(k)＝[x(k),y(k),vx(k),vy(k)]T
其中x(k),y(k),vx(k),vy(k)分别代表目标在k时刻x,y方向的位置和速度,则有目标的状态方程为：



其中T代表采样时间，qCV(k)代表零均值方差为的高斯白噪声，其本质上即代表加速度的扰动项；
S3：对旧轨迹集合和新轨迹集合利用速度加权思路选择时间窗口，构造检验量：
S3.1：针对第i条旧轨迹和第j条新轨迹，利用速度加权的思路选择检验时间窗中点位置：



其中代表第i条旧轨迹和第j条新轨迹时间窗中点位置，代表新第i条...

【专利技术属性】
技术研发人员：程煜，王英，李浩，曹申艺，翁冀，王涵，徐鸣，
申请(专利权)人：中国人民解放军六三七六八部队，
类型：发明
国别省市：陕西;61