一种基于机动检测排序的AGIMM跟踪方法技术

本发明专利技术公开了一种基于机动检测排序的AGIMM跟踪方法，包括以下步骤：S1、建立协同转弯跟踪模型；S2、通过AGIMM算法对协同转弯跟踪模型的转弯率进行更新；S3、对目标机动进行判别；S4、通过离散转弯率计算模型对离散转弯率进行计算；S5、进行模型结构调整；S6、进行模型概率转移矩阵的调整。本发明专利技术基于AGIMM算法提出了针对消费级小型无人机的目标跟踪方法，其结合目标机动判别方法和置信度排序的策略提升了AGIMM算法对转弯率的收敛速率和应对扰动的能力，有效提升了目标的跟踪效率和精度。有效提升了目标的跟踪效率和精度。有效提升了目标的跟踪效率和精度。

【技术实现步骤摘要】
一种基于机动检测排序的AGIMM跟踪方法


[0001]本专利技术涉及航空领域，尤其涉及一种基于机动检测排序的AGIMM 跟踪方法。

技术介绍

[0002]随着无人机技术的发展，无人机系统频谱早已不再局限于军事用途，应用 领域覆盖了人们的生产、生活、消费及娱乐，一些低门槛的无人机不断融入大 众视野。但无人机的普及也给空域运行安全带来了巨大风险，特别是在一些大 型机场附近地区，因一些用户的违规使用无人机行为造成航班大面积疏散备降 的事件时有发生。事后能够成功捕获肇事者的案例却少之又少，其主要原因还 在于针对重要目标附近的低空监管监控手段缺乏，不能对违规飞行目标实施连 续的跟踪监视。因此，发展“低、慢、小”目标的跟踪技术，尤其是针对小型 无人机的跟踪查证技术，对提升低空空域的运行安全具有较大的现实意义。
[0003]小型无人机的运行速度较慢，质量轻，但机动性很强，与常规的 有人机或导弹的运动特性存在较大差异。常规航空器除做直线运动外， 进行的机动转弯具有显著的“圆弧”特性。而一些小型无人机由于质 量轻，机动能力强，转弯弧度较小，机动方式更为自本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
(k)}，且ω∈[ω
min
,ω
max
]，将ω1(k)作为左跳模型转弯率，ω2(k)作为中间模型转弯率，ω3(k)作为右跳模型转弯率；各转弯率对应的后验概率为μ(k)＝{μ1(k) μ2(k) μ3(k)}；在每一轮的滤波完成后，按照相对应的后验概率更新各个转弯率。4.如权利要求3所述的基于机动检测排序的AGIMM跟踪方法，其特征在于：所述步骤S3中，对目标机动进行判别包括以下步骤：S31、在第k次滤波结束后，经过AGIMM算法更新的三个协同转弯跟踪模型分别得出三个残差向量v1、v2、v3，其分别对应三个后验概率值μ1、μ2、μ3；以后验概率值最大的协同转弯跟踪模型i的残差为判别标准，求其距离函数，其计算公式为：式中：v
i
(k)为协同转弯跟踪模型i在k时刻的残差；S
i
(k)为协同转弯跟踪模型i在k时刻的的残差协方差；S32、设置机动转弯的门限值M；若D
i
(k)＞M，则判别为发生机动，否则判别为未发生机动。5.如权利要求4所述的基于机动检测排序的AGIMM跟踪方法，其特征在于：所述步骤S4中，离散转弯率计算模型的计算公式为：式中：K
B
为离散转弯率。6.如权利要求5所述的基于机动检测排序的AGIMM跟踪方法，其特征在于：所述步骤S5中，进行模型结构调整包括以下步骤：S51、当max(p
k
)＝μ4，此时以离散转弯率计算模型计算的转弯率为主，依据各个后验概率值对转弯率由大到小进行排序，后验概率值分别为μ
*1
(k)、μ
*2
(k)...

【专利技术属性】
技术研发人员：甘旭升，杨芮，魏潇龙，李双峰，杨丽薇，吴亚荣，王明华，祝捷，陈双燕，李胜厚，
申请(专利权)人：中国人民解放军空军工程大学，
类型：发明
国别省市：