[发明专利]一种基于斥力模型修正随机矩阵算法的群组目标跟踪方法

摘要

一种基于斥力模型修正随机矩阵算法的群组目标跟踪方法，本发明涉及基于斥力模型修正随机矩阵算法的群组目标跟踪方法。本发明为了解决现有方法计算复杂度高和精度低的问题。本发明包括：一：建立群组目标运动时的空间斥力模型和特征子空间斥力模型；二：将步骤一建立的群组目标运动时的空间斥力模型和特征子空间斥力转换到直角坐标系下；三：用步骤二转换到直角坐标系下的特征子空间斥力模型修正雷达量测值，并用步骤二转换到直角坐标系下的空间斥力模型修正随机矩阵算法的运动方程和修正量测方程的特性预测协方差。本发明与交互多模型随机矩阵算法相比，队列估计精度提高了11.79％，位置估计精度提高了21.12％。本发明用于群组目标跟踪领域。

主权项

1.一种基于斥力模型修正随机矩阵算法的群组目标跟踪方法，其特征在于：所述基于斥力模型修正随机矩阵算法的群组目标跟踪方法包括以下步骤：步骤一：建立群组目标运动时的空间斥力模型和特征子空间斥力模型；建立群组目标运动时的空间斥力模型为：其中θ_t‑1为t‑1时刻目标的方位角度测量值，θ_t为t时刻角度测量值，F_N为N个目标的运动转移矩阵，下角标N为群组内的目标个数，R_N为斥力矩阵，H_R,t‑1为t‑1时刻的斥力矢量，Q_N为噪声协方差，p(θ_t|θ_t‑1)为t时刻角度测量值在t‑1时刻的条件概率，为高斯分布；建立特征子空间斥力模型的具体过程为：首先利用基本的空间谱算法对信号进行角度维的预估计，然后将单个方向信号进行重构，迭代信号幅度并与原信号相减，计算空间谱并找到检测量值在迭代过程中的峰值，峰值所对应的估计角度是减去其他信号得出的角度估计值，迭代后估计角度与预估计的角度差值Δθ用来描述空间谱算法中需要引入的斥力；步骤二：将步骤一建立的群组目标运动时的空间斥力模型和特征子空间斥力模型转换到直角坐标系下；步骤三：用步骤二转换到直角坐标系下的特征子空间斥力模型修正雷达量测值，并用步骤二转换到直角坐标系下的空间斥力模型修正随机矩阵算法的运动方程和修正量测方程的特性预测协方差。