一种基于形状相关混合模型的雷达目标跟踪方法技术

本发明专利技术涉及一种基于形状相关混合模型的雷达目标跟踪方法，包括针对边缘集中量测特性，将车辆外部划分为四个矩形子区域，每个矩形子区域建模为形状依赖的高斯分量，四个矩形子区域通过形状依赖的高斯混合模型描述，同时，引入形状缩放因子，每个矩形子区域视为通过形状缩放因子对车辆整体形状进行一维缩放与平移的结果，基于四个矩形子区域采用变分贝叶斯方法结合隐变量实现联合估计与量测关联，通过仿真实验生成仿真数据，验证步骤二的联合估计及量测关联后的有效性；本发明专利技术具有跟踪性能显著提升的优点。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于扩展目标跟踪，具体涉及一种基于形状相关混合模型的雷达目标跟踪方法。

技术介绍

1、汽车雷达作为自动驾驶系统的核心传感器之一，其在复杂气象条件下仍能以合理成本实现高精度的环境感知。随着汽车雷达分辨率的提高，单个时间步内可获取来自同一目标的多个量测值。在这种情况下，由于目标的物理形状不可忽略，待跟踪目标应被视为扩展目标(extended object，eo)进行处理。同理，基于高分辨率雷达的车辆跟踪应归类为扩展目标跟踪(extended object tracking，eot)问题。与传统的点目标跟踪方法相比，eot方法可以同时估计目标运动状态及其扩展形态(形状与朝向)，这些形态信息对目标识别与分类具有重要意义。

2、在eot研究领域，现有文献已提出多种表征eo量测值(散射中心)分布的模型。主要模型可分为两类：轮廓模型与表面模型。近年来，部分表面模型结合随机矩阵(randommatrix，rm)模型实现了对eo朝向角的联合跟踪。此类模型通过半轴长度与朝向角对目标扩展形态进行参数化，从而为目标扩展形态赋予了明确的物理意义。

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【技术保护点】

1.一种基于形状相关混合模型的雷达目标跟踪方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于形状相关混合模型的雷达目标跟踪方法，其特征在于：所述步骤一中每个矩形子区域对应矩形车辆形状的一条边缘，每个矩形子区域视为整体车辆形状沿朝向或垂直朝向方向通过形状缩放因子进行缩放与平移的结果，将形状缩放因子建模为随机变量，并通过对角正定随机矩阵变量Ck表征所有形状缩放因子。

3.根据权利要求2所述的一种基于形状相关混合模型的雷达目标跟踪方法，其特征在于：所述步骤一还考虑估计车辆运动状态xk、朝向向量Φk及形状Xk，并将这些变量定义为如下：</p>

4.根据...

【技术特征摘要】

1.一种基于形状相关混合模型的雷达目标跟踪方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于形状相关混合模型的雷达目标跟踪方法，其特征在于：所述步骤一中每个矩形子区域对应矩形车辆形状的一条边缘，每个矩形子区域视为整体车辆形状沿朝向或垂直朝向方向通过形状缩放因子进行缩放与平移的结果，将形状缩放因子建模为随机变量，并通过对角正定随机矩阵变量ck表征所有形状缩放因子。

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【专利技术属性】
技术研发人员：郑乐，文铮，李柔璟，胡雪瑶，梁灿，徐寅晖，
申请(专利权)人：北理工郑州智能科技研究院，
类型：发明
国别省市：