[发明专利]一种任意直线约束下目标跟踪方法

摘要

本发明涉及一种任意直线约束下目标跟踪方法，包括：从观测雷达处获取目标位置量测信息构建量测向量，量测向量包括目标相对观测雷达坐标系原点的距离量测和方位角量测；利用目标过往时刻状态向量对目标当前时刻状态向量进行状态增广，得到增广后的状态向量及其对应的状态方程，增广状态包括k时刻及之前d个连续时刻的状态，d表示增广部分的时间跨度；根据目标运动的直线轨迹形状构造伪量测描述任意直线约束关系，并将伪量测增广到量测向量中，得到增广后的量测方程；采用非线性滤波方法，利用增广后的状态方程和量测方程进行滤波。本发明构造伪量测，利用直线轨迹形状信息提高滤波精度，为任意直线约束下的目标跟踪问题提供了一条新的解决途径。

主权项

1.一种任意直线约束下目标跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、从观测雷达处获取目标位置量测信息构建量测向量，量测向量包括目标相对观测雷达坐标系原点的距离量测和方位角量测S2、利用目标过往时刻状态向量对目标当前时刻的状态向量x_k进行状态增广，得到增广后的状态向量及其对应的状态方程，增广状态包括k时刻及之前d个连续时刻的状态，d表示增广部分的时间跨度；S3、根据目标运动的直线轨迹形状构造伪量测描述任意直线约束关系，并将伪量测增广到量测向量中，得到增广后的量测方程；S4、采用非线性滤波方法，利用增广后的状态方程和量测方程进行滤波，得到约束状态估计结果，实现目标跟踪；所述步骤S2中，笛卡尔坐标系下目标运动模型的状态方程为：xk+1＝Φkxk+Γkvk；其中，x_k是k时刻状态向量，下标为对应时刻，包含k时刻沿x、y方向位置分量x_k、y_k以及速度分量x_k+1是k+1时刻状态向量，Φ_k是状态转移矩阵，v_k是过程噪声向量，假设过程噪声是零均值方差已知的高斯白噪声，其过程噪声协方差矩阵为cov(v_k)＝Q_k≥0；Γ_k是噪声分布矩阵；采用近匀速模型(NCV)作为线运动目标跟踪中的目标运动模型，其状态转移矩阵Φk和噪声分布矩阵Γk分别为：对应的状态向量为T为观测雷达采样间隔；所述步骤S2中对目标当前时刻的状态向量xk进行增广，增广后的状态向量为：其中，对增广状态对应的状态方程中的状态转移矩阵和噪声分布矩阵做相应的增广，得到如下公式：其中，I和0分别代表与状态转移矩阵Φk维数相同的单位矩阵和零矩阵；增广后的过程噪声协方差矩阵为：所述步骤S3中构造伪量测描述任意直线约束关系，得到笛卡尔坐标系下的伪量测为：所述步骤S3中将伪量测增广到量测向量中，得到增广后的量测方程为：对应的量测噪声协方差矩阵为：其中，是k时刻量测向量，是表征量测向量与状态向量间关系的函数；是量测噪声向量；和分别是距离量测和方位角量测对应的量测噪声，和是对应的量测噪声方差。