[发明专利]变结构联合概率数据互联编队目标跟踪方法

说明书

技术领域

本发明涉及雷达数据处理领域中的变结构联合概率数据互联机动编队目标跟踪方法，适用于各种集中式结构的信息融合系统。

背景技术

传统的多传感器多目标跟踪算法对编队目标的跟踪效果十分有限。此类算法通常基于测量直接对编队内目标进行建航，但因编队内目标间距较小，各目标跟踪波门会严重交叠，数据互联难度大增；而且，因编队内目标行为模式相似，错误的航迹起始及维持能在后续时刻得以延续，易造成整体态势混乱。

为解决该问题，近年来国内外学者提出了一系列编队目标跟踪算法，基本思路大多为：利用各种技术建立编队的等效量测，基于等效量测实现目标编队的整体跟踪。其优点是避免了编队内目标的相互影响，降低了跟踪混乱和计算量爆炸的几率，提高了整个跟踪系统的稳定性，节省了大量的雷达资源。但随着传感器分辨率的提高，逐步表现出以下不足：第一，现有编队目标跟踪算法的推导环境大多比较简单，通常假设编队中个体目标完全可辨，然而在实际探测过程中，因目标的互相遮挡、传感器分辨率不够充分等因素，编队目标通常是部分可辨的；第二，在一些实际工程应用中，如低空编队突防目标的拦截、编队内具有特殊价值的目标跟踪等，在跟踪整个编队的同时，十分需要对编队内个体目标进行单独跟踪，然而现有编队目标跟踪算法通常只能得到编队整体的状态，没有考虑编队内目标的精确跟踪问题；第三，如今目标空间已扩展到陆、海、空、天、电多维空间，雷达、红外、声纳、卫星等都是获取目标信息的传感器，为有效改善编队内目标的精确跟踪效果，工程上需要利用多部传感器、从不同测向观测编队目标，然而现有算法只考虑了单传感器情况，对更复杂的多传感器情况没有研究。

发明内容

要解决的技术问题

本发明的目的在于提供一种可以对多传感器探测下发生机动时编队内目标进行精确跟踪的变结构联合概率数据互联机动编队目标跟踪器。该跟踪器基于编队整体机动、分裂、合并、分散四种典型的机动编队目标跟踪模型，提出变结构联合概率数据互联机动编队目标跟踪，可以对杂波下机动编队内目标进行精确的跟踪，并且与传统多传感器机动目标跟踪算法相比，本跟踪器在跟踪精度、有效跟踪率和算法耗时三个方面的性能均明显优越。

技术方案

本发明所述的变结构联合概率数据互联编队目标跟踪方法，包括以下技术措施：首先，基于编队量测的中心点和编队航迹的中心航迹建立编队确认矩阵；然后，通过编队确认矩阵的拆分得到多个编队互联矩阵，并推导出各互联矩阵为真的概率；最后，基于各编队互联矩阵判断编队目标的机动模式，通过相应的机动编队目标跟踪模型完成编队内目标的状态更新，并结合各互联矩阵为真的概率基于加权平均的思想，实现集中式多传感器探测下机动编队内目标的精确跟踪。

有益效果

本发明相比背景技术具有如下的优点：

(1)该跟踪器对编队目标的跟踪精度高；

(2)该跟踪器对编队目标的有效跟踪率高；

(3)该跟踪器对编队目标跟踪具有良好的实时性。

附图说明

图1：编队量测与波门位置关系示意图；

图2：编队确认矩阵拆分示意图；

图3：本发明的单次循环流程图。

具体实施方式

以下结合说明书附图对本发明作进一步详细描述。参照说明书附图，本发明目标状态更新的单次循环方式分以下几个步骤：

步骤1：设Z(k)为k时刻融合中心的综合量测集，利用循环阈值模型进行编队的分割，并求出各编队的中心点集合为