[发明专利]一种基于航迹质量的反馈加权融合方法

说明书

技术领域

本发明涉及目标跟踪技术领域，尤其涉及一种基于航迹质量的反馈加权融合方法。

背景技术

如何实现对目标的精确跟踪，是各个领域所关注的重要问题之一。随着信息融合技术的发展，利用多传感器实现对目标的融合跟踪，引起了研究人员们的广泛兴趣。信息融合是一门信息综合处理技术，即充分利用多传感器或多源数据的互补性和冗余性提高数据质量，达到对目标跟踪问题的可靠解决。由此，人们相继提出了一系列的航迹融合算法实现对目标的精确跟踪。目前已有的融合算法有简单方差凸组合算法、基于分步式滤波的航迹融合算法和加权融合等。其中，简单方差凸组合算法是最早提出的估计融合算法，该算法是在假设各局部状态估计误差统计独立的情况下实现的，计算比较简单；基于分步式滤波的航迹融合算法，结构相对复杂，计算量较大，但融合效果较好。相较于以上算法，加权融合算法，简单易实现，具有最优性、无偏性、均方误差最小等优点而被受到普遍重视。

加权航迹融合算法是一种常见的分布式航迹融合算法，加权融合算法的关键在于权因子的确定，已有的算法中大部分利用多传感器的测量方差制定权因子。而权因子又与各传感器的测量方差成反比。这说明权因子的确定与各传感器测量方差的估计有关。然而，测量方差大多是通过传感器自身的方差参数指定或凭经验确定，没有考虑环境干扰等因素。使用这种方法确定的测量方差并不能反映实际测量的不确定性。因此，在实际应用中加权融合的效果并未达到最优。在多传感器系统中，权因子分配对融合效果的影响十分明显。若分配得当，则融合效果优异；反之，会导致系统跟踪精度和可靠性下降。因此，如何合理分配权因子，实现多传感器对同一目标观测信息的有效融合是一个需要深入研究的课题。

发明内容

为了克服现有技术的上述缺点，本发明将航迹质量和模糊聚类方法用于多传感器信息融合，提出了一种实时、动态的反馈加权航迹融合方法，将上一时刻融合航迹的一步预测值反馈到各局部传感器，局部传感器基于此反馈信息得到各局部航迹质量，进一步更新各局部航迹的权因子。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：一种基于航迹质量的反馈加权融合方法，包括如下步骤：

步骤一、将融合中心前一时刻的融合状态进行一步预测，并反馈到各局部传感器；

步骤二、分配权因子；

步骤三、交互式多模型滤波；

步骤四、对航迹进行加权融合、交互式多模型滤波，得到系统航迹。

步骤二所述的分配权因子包括如下步骤：

（1）利用步骤一的结果，求取k+1时刻第i个传感器的第j个模型状态基于k时刻融合航迹的第j个模型状态一步预测的新息及其协方差；

（2）求取相应的标准化距离函数；

（3）求取k+1时刻第i个传感器在第j个模型中的航迹质量；

（4）求取k+1时刻第i个传感器的观测航迹质量；

（5）求取k+1时刻第i个传感器观测航迹质量的测量度；

（6）求取相应的权因子。

与现有技术相比，本发明的积极效果是：利用航迹质量和模糊聚类方法确定加权因子，集成了所有传感器的测量误差和性能，不仅计算量小，易于工程实现，而且能够在融合中心实时、动态地更新权因子，有效地实现目标跟踪。与单传感器局部状态估计相比，本发明方法具有良好的跟踪精度，特别是在目标机动环境中，跟踪效果尤为突出。

附图说明

本发明将通过例子并参照附图的方式说明，其中：

图1是本发明方法的流程图；

图2是权因子分配的原理图。

具体实施方式

如图1所示，本发明方法首先将融合中心前一时刻的融合状态进行一步预测，并反馈到各局部传感器。基于此反馈信息，对传感器观测航迹质量进行更新，从而进一步更新局部航迹的权因子，实现加权融合；然后通过滤波器对融合航迹进行平滑滤波，获得数据在时间上的相关性和平滑性，提高融合精度。本发明方法的具体步骤如下：

假设多传感器系统的动态方程和量测方程分别为：

X^j(k+1)=F^j(k)X^j(k)+w^j(k)，Z(k)=H^j(k)X^j(k)+v^j(k),j=1,2,…,N，式中，N为模型数目，X^j(k)为模型j下的状态向量，第F^j(k)为模型j下k时刻到k+1时刻的一步状态转移矩阵，系统过程噪声w^j(k)为高斯白噪声序列，且