[发明专利]一种联合卡尔曼滤波的自适应时间正则化无人机目标跟踪方法在审
| 申请号： | 202210363100.5 | 申请日： | 2022-04-07 |
| 公开（公告）号： | CN114677411A | 公开（公告）日： | 2022-06-28 |
| 发明（设计）人： | 祁欢;袁姮 | 申请（专利权）人： | 辽宁工程技术大学 |
| 主分类号： | G06T7/246 | 分类号： | G06T7/246;G06T5/20;G06T5/10 |
| 代理公司： | 北京华夏正合知识产权代理事务所(普通合伙) 11017 | 代理人： | 韩登营 |
| 地址： | 123000 辽*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 一种 联合 卡尔 滤波 自适应 时间 正则 无人机 目标 跟踪 方法 | ||
【权利要求书】：
1.一种联合卡尔曼滤波的自适应时间正则化无人机目标跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：利用平均峰值相关能量计算当前帧中目标位置的响应分数，比较当前帧响应分数与初始帧的响应分数生成一个置信分数，判断目标位置的可靠性；
S2：根据得到的置信分数实现时间正则化参数的自适应调整，提高算法的适应性；
S3：对不可靠的目标位置通过卡尔曼滤波的预测位置进行修正，减少因相对运动较大、运动模糊干扰造成目标丢失的情况，提高目标定位的精度。
2.如权利要求1所述的联合卡尔曼滤波的自适应时间正则化无人机目标跟踪方法，其特征在于，所述步骤S2中，通过APCE计算当前帧中目标的置信度，APCE可表示为：
式中Fmax和Fmin分别是目标响应处的最大值和最小值，Fm,n是位置(m,n)处的响应值。
3.如权利要求1所述的联合卡尔曼滤波的自适应时间正则化无人机目标跟踪方法，其特征在于，所述步骤S3中，卡尔曼滤波的运动模型可表述为：
Xt＝FXt-1
Zt＝HXt+Vt
式中F是状态转移矩阵，H是测量矩阵，Vt是测量噪声，Zt是第t帧时的观测量。
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