[发明专利]一种编队目标合并机动模式下的跟踪方法

摘要

本发明提出了一种编队目标合并机动模式下的跟踪方法，该方法基于整体机动跟踪模型获得目标的状态更新值，然后进行合并的判别，其中整体机动跟踪模型的建立方法为：先求取整体编队的加速度、编队内目标的外推，然后是波门的建立、杂波剔除模型及点迹合并模型的建立及关联量测的获取，最后是对目标状态进行更新。传统的机动目标跟踪算法因对回波复杂性考虑不足，难以取得理想的跟踪效果，且现有机动编队目标跟踪算法只简单的基于编队整体进行了研究，无法准确、实时的完成机动编队内各目标的状态更新，本发明弥补上述不足。

主权项

一种编队目标合并机动模式下的跟踪方法，其特征在于，基于整体机动跟踪模型获得目标的状态更新值和然后进行合并的判别，具体描述为：当编队U1(k‑1)和U2(k‑1)合并成U(k)后，U1(k)和U2(k)中的目标属于同一个编队，各目标间的空间距离和运动方式应该满足编队的定义，首先需要基于U1(k)和U2(k)重新进行编队的分割；设和为U1(k)和U2(k)中任意两个目标的状态更新值，若d([x^1(k),y^1(k)]T,[x^2(k),y^2(k)]T)<d0V^12(k|k)(P^v1(k|k)+P^v2(k|k))V^12T(k|k)<γ]]>则判定这两个目标属于同一个编队；式中，d0为常数阈值；γ为服从自由度为nx的χ2分布的门限值，这里nx为状态估计向量的维数；且V^12(k|k)=[v^1x(k),v^1y(k)]T-[v^2x(k),v^2x(k)]TP^v1(k|k)=P^1(2,2)P^1(2,4)P^1(4,2)P^1(4,4)P^v2(k|k)=P^2(2,2)P^2(2,4)P^2(4,2)P^2(4,4)]]>式中，和为两目标的状态估计误差协方差；基于编队分割中的循环阈值模型完成k时刻编队的重新识别，设识别后得到一个新的编队若则编队的合并完结；否则利用k+1时刻的关联编队量测重复上述步骤，继续进行编队的合并判别。