[发明专利]一种基于赋值矩阵的密集目标航迹关联方法

说明书

本发明公开了一种基于赋值矩阵的密集目标航迹关联方法，该方法包括：通过至少两个传感器获取目标的量测信息并得到目标之间的绝对坐标信息和各传感器的局部航迹集；根根据目标之间的绝对坐标信息得到目标之间的相对坐标信息后计算局部航迹集中各目标的赋值矩阵信息；根据目标的赋值矩阵信息计算来自不同传感器的两目标之间的综合相似度；以两航迹集各目标之间的综合相似度为元素生成两航迹集之间目标关联的综合相似性矩阵；基于匈牙利算法求解，得到最优航迹关联解。通过使用本发明，可在传感器存在角度和测距系统偏差情况下保证目标航迹的正确关联率。本发明作为一种基于赋值矩阵的密集目标航迹关联方法，可广泛适用于多传感器信息处理领域。

技术领域

本发明涉及多传感器信息处理领域，尤其涉及一种基于赋值矩阵的密集目标航迹关联方法。

背景技术

在多传感器多目标跟踪系统中，每个局部传感器都各自完成对目标的跟踪与滤波生成局部航迹，融合多个传感器的关于同一个目标的航迹能获取比单一传感器更加完整、精确的目标航迹信息。但是在航迹融合估计之前，一个基本的问题是要判断来自不同传感器的两条航迹是否都来源于同一个目标，这属于航迹-航迹关联问题。航迹-航迹关联是多传感器多目标跟踪数据融合系统中的一个核心问题。传统的航迹关联算法多是基于目标绝对坐标信息进行的，但是在存在传感器系统偏差，特别是角度偏差的情况下，现有的基于统计和模糊数学的航迹关联方法的正确关联性能将受到较大的影响。

发明内容

为了解决上述技术问题，本发明的目的是提供一种基于赋值矩阵的密集目标航迹关联方法，可以解决传感器存在角度、测距系统偏差情况下的多目标航迹关联问题。

本发明所采用的第一技术方案是：一种基于赋值矩阵的密集目标航迹关联方法，包括以下步骤：

通过至少两个传感器获取目标的量测信息并得到目标之间的绝对坐标信息和各传感器的局部航迹集；

根据目标之间的绝对坐标信息得到目标之间的相对坐标信息后计算局部航迹集中各目标的赋值矩阵信息；

根据目标的赋值矩阵信息计算来自不同传感器的两目标之间的相似性矩阵、位置状态相似度和速度状态相似度，并得到两航迹集各目标之间的综合相似度；

以两航迹集各目标之间的综合相似度为元素生成两航迹集之间目标关联的综合相似性矩阵；

基于匈牙利算法求解综合相似性矩阵，得到最优航迹关联解。

进一步，所述通过至少两个传感器获取目标的量测信息并得到目标之间的绝对坐标信息和各传感器的局部航迹集这一步骤，其具体包括：

根据至少两个传感器获取目标的第一量测信息并将第一量测信息转换为二维笛卡尔坐标系的第二量测信息；

根据第二量测信息得到目标之间的绝对坐标信息并生成各传感器的局部航迹集。

进一步，所述根据目标之间的绝对坐标信息得到目标之间的相对坐标信息后计算局部航迹集中各目标的赋值矩阵信息这一步骤，其具体包括：

根据目标之间的绝对坐标信息得到目标之间的相对坐标信息；

根据目标之间的相对坐标信息得到目标之间的空间分布信息；

以一个目标为坐标原点按预设规则建立矩阵，并对矩阵内的单元格赋值以得到该目标的赋值矩阵信息，重复此规则直至得到所有目标的赋值矩阵信息。

进一步，所述计算目标之间的相似性矩阵，其表达式如下：

W_ij＝H_i-H_j；