[发明专利]一种穿墙雷达在复杂环境下对多运动目标实时跟踪的方法

摘要

本发明提供一种穿墙雷达在复杂环境下对多运动目标实时跟踪的方法。首先利用卡尔曼滤波器预测出所有轨迹在当前时刻的位置和能量，并分别构造以位置和能量预测值为中心的两个邻域，将同时在两个邻域里的所有目标和对应的轨迹进行关联；再利用基于位置和能量信息的改进最近邻域法和二分图最大权匹配算法，在前面关联的目标中找出分别和各运动轨迹实现最佳匹配的目标；然后根据基于对数似然比的轨迹质量判断这些轨迹的当前状态，从而决定轨迹维持、新轨迹产生还是轨迹删除；最后利用卡尔曼滤波器对现有的轨迹平滑处理。本发明方法简单、执行效率高，适用于便携式穿墙雷达隔墙对多运动人体目标的跟踪，可有效提高穿墙雷达的工作效率。

主权项

1.一种穿墙雷达在复杂环境下对多运动目标实时跟踪的方法，其特征在于，包括如下步骤：/n步骤1、对多运动目标跟踪方法进行参数初始化的设置；其实现步骤为，/n步骤1.1、将第一次获得的所有目标的位置信息及能量信息存入指针Scan(1).T(n)＝[x(n)，y(n)，z(n)]中，其中目标在笛卡尔坐标系下的坐标分别存入x(n)和y(n)中，目标的能量信息存入z(n)中，n表示第n个目标；/n步骤1.2、将第一次获得的所有目标分别假设为各运动轨迹的起始点，且令k时刻的状态矩阵Track(m).TP(k)＝[x_pre,vx,y_pre,vy,z_pre]，其中x_pre和y_pre分别表示预测出的该轨迹在k时刻的坐标，vx和vy分别表示预测出的该轨迹在x轴方向和y轴方向的运动速度，z_pre表示预测出的该轨迹在k时刻的能量信息，m表示第m个轨迹，k表示第k时刻；当k＝1时，状态矩阵Track(m).TP(1)的预测值等于1时刻的观测值；/n步骤2、从第2时刻获得的所有目标信息开始，将当前采集的测量值，假设为第k次采集的测量值；采集当前时刻即k时刻获得所有目标的位置信息及能量信息存入指针Scan(k).T(n)＝[x(n)，y(n)，z(n)]中；/n步骤3、利用卡尔曼滤波器预测所有轨迹在k时刻的状态和k时刻的协方差矩阵，其实现步骤为，/n步骤3.1、基于k-1时刻的最优估计状态矩阵Track(m).TE(k-1)，利用公式Track(m).TP(k)＝F×Track(m).TE(k-1)预测出该轨迹在k时刻的状态矩阵Track(m).TP(k)；设最优估计状态矩阵的初值Track(m).TE(1)＝Track(m).TP(1)，F为状态转移矩阵；/n步骤3.2、利用公式Track(m).P_pre(k)＝F×Track(m).P_est(k-1)×F