一种基于模糊自适应UKF的交互多模型机动目标跟踪方法技术

本发明专利技术公开了一种基于模糊自适应UKF的交互多模型机动目标跟踪方法，获取UKF中(k

【技术实现步骤摘要】
一种基于模糊自适应UKF的交互多模型机动目标跟踪方法


[0001]本专利技术属于目标跟踪
，尤其涉及一种基于模糊自适应UKF的交互多模型机动目标跟踪方法。

技术介绍

[0002]目标跟踪是一种利用运动目标的方位、高度等量测数据，结合跟踪算法对目标运动状态进行估计的技术。根据目标的运动状态，目标跟踪可分为机动目标跟踪和非机动目标跟踪。在现代化战争中，军用飞机的机动性不断增强，对空中机动目标进行可靠而精确地跟踪是取得战场制信息权的关键，也是当前机动目标跟踪领域的研究重点。
[0003]目标跟踪方法主要分为单模型方法和多模型方法。当目标发生机动时，单模型方法使用单一的运动模型难以准确描述目标的机动状态，往往无法精确追踪目标，甚至会因估计误差过大而导致目标丢失；多模型方法由于采用不同的运动模型匹配目标的机动状态，克服了单模型算法的缺陷，因此在机动目标跟踪领域的得到了广泛应用，如交互式多模型(IMM)方法。IMM方法使用两个或两个以上模型对目标的运动状态进行描述，各模型之间的权重由马尔科夫概率转移矩阵确定。IMM方法能够通过模型概率的变化实本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于模糊自适应UKF的交互多模型机动目标跟踪方法，其特征在于，在使用IMM
‑
UKF方法进行目标跟踪时包括以下步骤：获取UKF中(k
‑
1)时刻目标的量测噪声信息并根据所述计算k时刻目标的理论新息协方差P
ZZ,j
(k)；根据k时刻的目标测量信息计算目标的实际新息协方差C
j
(k)；以所述P
ZZ,j
(k)和C
j
(k)为输入信息，采用模糊推理方法确定k时刻量测噪声信息的自适应调节因子；基于所述自适应调节因子和所述计算k时刻目标的量测噪声信息基于所述计算k时刻目标的状态信息。2.如权利要求1所述的一种基于模糊自适应UKF的交互多模型机动目标跟踪方法，其特征在于，采用模糊推理方法确定k时刻量测噪声信息的自适应调节因子包括：根据生成模糊推理方法的输入参数矩阵q
j
(k)；其中，其中，表示C
j
(k)的主对角线上的第i个元素，表示P
ZZ,j
(k)的主对角线上的第i个元素。3.如权利要求2所述的一种基于模糊自适应UKF的交互多模型机动目标跟踪方法，其特征在于，所述模糊推理方法中的调节规则为：其中，η
j
(k)为模糊推理方法的输出参数矩阵，为η
j
(k)中的主对角线上的第n个元素，(k)中的主对角线上的第n个元素，ξ
j
(k)为k时刻量测噪声信息的自适应调节因子，为ξ
j
(k)的主对角线上的第n个元素。4.如权利要求2或3所述的一种基于模糊自适应UKF的交互多模型机动目标跟踪方法，其特征在于，还包括：获取(k
‑
1)时刻各模型对目标的状态估计值和协方差估计值，并结合马尔科夫概率转移矩阵计算各模型k时刻的状态估计输入值和协方差估计输入值；在各个模型中，基于k时刻的所述状态估计输入值和协方差估计输入值，结合量测噪声信息确定各模型中k时刻目标的状态估计值和协方差估计值；根据k时刻目标的状态估计值和协方差估计值计算目标的混合状态估计和混合协方差。5.如权利要求4所述的一种基于模糊自适应UKF的交互多模型机动目标跟踪方法，其特征在于，根据k时刻目标的状态估计值和协方差估计值计算目标的混合状...

【专利技术属性】
技术研发人员：胡高歌，许林燕，常路宾，杨子江，
申请(专利权)人：西北工业大学，
类型：发明
国别省市：