[发明专利]一种基于双层期望最大化的机动目标跟踪技术有效
| 申请号： | 201610027471.0 | 申请日： | 2016-01-15 |
| 公开（公告）号： | CN105652250B | 公开（公告）日： | 2018-01-05 |
| 发明（设计）人： | 王小旭;王永刚;潘泉;宋宝;王子恬;张倩云 | 申请（专利权）人： | 西北工业大学 |
| 主分类号： | G01S7/36 | 分类号： | G01S7/36;G01S13/72 |
| 代理公司： | 陕西增瑞律师事务所61219 | 代理人： | 张瑞琪 |
| 地址： | 710072 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明属于目标跟踪技术领域，公开了一种基于双层期望最大化的机动目标跟踪技术。包括一，通过N个雷达分别实时测量对应得到机动目标的N个雷达量测向量雷达量测向量y包括机动目标与雷达之间的距离、方位角、机动目标与雷达之间的距离变化率；二，通过并行执行第一层期望最大化算法得到机动目标状态向量x估计集合和加性未知干扰伪量测θ集合并将传输给第二层期望最大化算法；三，第二层期望最大化算法接收到后，用混合高斯分布去拟合的前一二阶距，得到加性未知干扰伪量测集合的均值和协方差四，利用的均值和协方差信息，并通过kalman滤波得到状态估计值该技术可保证参数辨识的解析性和收敛性，且该技术可提高目标状态估计精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 双层 期望 最大化 机动 目标 跟踪 技术 | ||
【主权项】：
一种基于双层期望最大化算法的机动目标跟踪方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤一，通过N个雷达分别实时测量对应得到机动目标的N个雷达量测向量k表示时刻值，k＝1、2、3……；雷达量测向量y包括机动目标与雷达之间的距离、方位角、机动目标与雷达之间的距离变化率；步骤二，所述N个雷达量测向量通过并行执行第一层期望最大化算法得到机动目标状态向量x估计集合和加性未知干扰伪量测θ集合并将加性未知干扰伪量测集合传输给第二层期望最大化算法；步骤三，第二层期望最大化算法接收到第一层期望最大化算法传输的加性未知干扰伪量测集合后，用混合高斯分布去拟合加性未知干扰伪量测集合的前一二阶矩，得到加性未知干扰伪量测集合的均值和协方差步骤四，利用加性未知干扰伪量测集合的均值和协方差信息，并通过kalman滤波得到状态估计值
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