CN108549060B - 一种目标关联方法及装置 - Google Patents

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CN108549060B CN201810341258.6A CN201810341258A CN108549060B CN 108549060 B CN108549060 B CN 108549060B CN 201810341258 A CN201810341258 A CN 201810341258A CN 108549060 B CN108549060 B CN 108549060B
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Abstract

本发明提供了一种目标关联方法及装置，该方法，包括：迭代执行：确定出至少两个在第k+1个时刻的综合特征的测量值；根据在第k个时刻的综合特征的滤波值，预测出在第k+1个时刻的综合特征的预测值；根据每个在第k+1个时刻的综合特征的预测值、每个在第k+1个时刻的综合特征的测量值以及每个在第k个时刻的综合特征的测量值对应的在第k个时刻的综合特征的滤波值，确定出每个在第k个时刻的综合特征的测量值相关联的在第k+1个时刻的综合特征的测量值；进行滤波处理，确定在第k+1个时刻的综合特征的滤波值。本发明能够提高关联的正确率。

Description

一种目标关联方法及装置
技术领域
本发明涉及目标识别技术领域，尤其涉及一种目标关联方法及装置。
背景技术
在目标识别时经常会遇到以下情况：每隔一段时间都会采集来自多个目标的数据，但是，无法这些数据关联起来。举例来说，有三个目标，在第k个时刻采集了三个目标的三个第k个时刻的运动数据，在第k+1个时间采集了三个目标的第k+1时刻的运动数据，但是，无法确定出每个第k个时刻的运动数据与哪个第k+1时刻的运动数据是来自同一个目标，也就是，无法将第k个时刻的运动数据与第k+1时刻的运动数据关联起来。为了解决该问题，需要通过目标关联方法来实现。
现有技术中，目标关联方法基于目标的位置量测序列，认为与滤波预测值最近的量测来自同一个目标。而在实际目标数目较多或存在假目标情况下，离预测值最近的回波不一定来自同一个目标，关联的正确率较低。
发明内容
本发明实施例提供了一种目标关联方法及装置，能够提高关联的正确率。
一方面，本发明实施例提供了一种目标关联方法，包括：
S0：初始化针对至少两个目标的至少两个在第1个时刻的综合特征的滤波值，初始化k＝1；
S1：测量出针对所述至少两个目标的至少两对在第k+1个时刻的径向能量均值特征和位置特征；
S2：分别根据每对在第k+1个时刻的径向能量均值特征和位置特征，确定出至少两个在第k+1个时刻的综合特征的测量值；
S3：根据每个在第k个时刻的综合特征的测量值对应的在第k个时刻的综合特征的滤波值，预测出每个在第k个时刻的综合特征的测量值对应的在第k+1个时刻的综合特征的预测值；
S4：根据每个在第k+1个时刻的综合特征的预测值、每个在第k+1个时刻的综合特征的测量值以及每个在第k个时刻的综合特征的测量值对应的在第k个时刻的综合特征的滤波值，确定出每个在第k个时刻的综合特征的测量值相关联的在第k+1个时刻的综合特征的测量值；
S5：针对每个在第k+1个时刻的综合特征的测量值，执行：将当前在第k+1个时刻的综合特征的测量值、当前在第k+1个时刻的综合特征的测量值对应的在第k+1个时刻的综合特征的预测值以及对应的在第k个时刻的综合特征的滤波值作为输入，进行滤波处理，确定当前在第k+1个时刻的综合特征的测量值对应的在第k+1个时刻的综合特征的滤波值；
S6：k＝k+1，返回S1，其中，k为正整数。
进一步地，
所述测量出针对所述至少两个目标的至少两对在第k+1个时刻的径向能量均值特征，包括：
获取每个目标在第k+1个时刻的一维距离像；
针对每个在第k+1个时刻的一维距离像，执行：从当前一维距离像中提取所述当前一维距离像对应的每个散射中心的径向幅度值，根据公式一确定所述当前一维距离像对应的在第k+1个时刻的径向能量均值特征，其中，所述公式一为：
Figure BDA0001630707050000021
其中，XF(k+1)为所述当前一维距离像对应的在第k+1个时刻的径向能量均值特征，N为所述当前一维距离像对应的散射中心的数量，σ(k+1,i)为所述当前一维距离像对应的在第k+1个时刻的第i个散射中心的径向幅度值。
进一步地，
所述根据每个在第k个时刻的综合特征的测量值对应的在第k个时刻的综合特征的滤波值，预测出每个在第k个时刻的综合特征的测量值对应的在第k+1个时刻的综合特征的预测值，包括：
针对每个在第k个时刻的综合特征的测量值，执行：根据公式二确定当前在第k个时刻的综合特征的测量值对应的在第k+1时刻的综合特征的预测值，其中，所述公式二为：
Figure BDA0001630707050000032
其中，
Figure BDA0001630707050000033
为当前在第k个时刻的综合特征的测量值对应的
在第k+1时刻的综合特征的预测值，
Figure BDA0001630707050000034
为当前在第k个时刻的综合特征的测量值对应的在第k个时刻的综合特征的滤波值，V为高斯白噪声，Φ为预设的状态转移矩阵。
进一步地，
所述根据每个在第k+1个时刻的综合特征的预测值、每个在第k+1个时刻的综合特征的测量值以及每个在第k个时刻的综合特征的测量值对应的在第k个时刻的综合特征的滤波值，确定出每个在第k个时刻的综合特征的测量值相关联的在第k+1个时刻的综合特征的测量值，包括：
根据公式三进行迭代运算，确定出P(k+1|k)和K(k+1)，其中，所述公式三为：
Figure BDA0001630707050000031
根据公式四确定新息协方差，其中，所述公式四为：
S(k+1)＝HP(k+1|k)HT+M，
针对每个在第k+1个时刻的综合特征的测量值，均执行：
根据公式五确定Y(k+1)，其中，所述公式五为：
Y(k+1)＝HX(k+1)+W；
针对每个在第k个时刻的综合特征的测量值，均执行A1-A3：
A1：根据公式六确定
Figure BDA0001630707050000041
其中，所述公式六为：
Figure BDA0001630707050000042
A2：根据公式七进行迭代运算，确定出
Figure BDA0001630707050000043
其中，所述公式七为：
Figure BDA0001630707050000044
A3：根据公式八确定
Figure BDA0001630707050000045
其中，所述公式八为：
Figure BDA0001630707050000046
确定所述至少两个在第k个时刻的综合特征的测量值与至少两个在第k+1个时刻的综合特征的测量值之间的可能的关联方案，其中，在每个所述关联方案中，在第k个时刻的综合特征的测量值与在第k+1个时刻的综合特征的测量值一一对应；
针对每个所述关联方案，均执行B1-B2：
B1：根据公式九，确定当前关联方案中每对相对应的在第k个时刻的综合特征的测量值和在第k+1个时刻的综合特征的测量值的统计距离，其中，所述公式九为：
Figure BDA0001630707050000047
其中，L为所述统计距离，Ya(k+1)为第a个在第k+1个时刻的综合特征的测量值对应的Y(k+1)，
Figure BDA0001630707050000048
为第b个在第k个时刻的综合特征的测量值对应的
Figure BDA0001630707050000049
第a个在第k+1个时刻的综合特征的测量值与第b个在第k个时刻的综合特征的测量值在所述当前关联方案中相对应；
B2：确定所述当前关联方案对应的所有的统计距离的总和；
确定统计距离的总和最小的关联方案为最终关联方案；
其中，X(k+1)为在第k+1个时刻的综合特征的测量值，
Figure BDA0001630707050000051
为在第k个时刻的综合特征的测量值对应的在第k+1时刻的综合特征的预测值，Q、R、W、M均是高斯白噪声，H为预设的观测矩阵，Φ为预设的状态转移矩阵，In为单位矩阵，P(k|k)的初始值为P(1|1)，
Figure BDA0001630707050000052
的初始值为
Figure BDA0001630707050000053
S(k+1)为新息协方差。
进一步地，
所述测量出针对所述至少两个目标的至少两对在第k+1个时刻的位置特征，包括：
测量每个所述目标在第k+1个时刻在X轴方向上的位置、在Y轴方向上的位置、在X轴方向的速度和在Y轴方向的速度；
根据每个所述目标在第k+1个时刻在X轴方向上的位置、在Y轴方向上的位置、在X轴方向的速度和在Y轴方向的速度，确定每个目标在第k+1个时刻的位置特征。
进一步地，
所述初始化针对至少两个目标的至少两个在第1个时刻的综合特征的滤波值，包括：
测量出针对所述至少两个目标的至少两对在第1个时刻的径向能量均值特征和位置特征；
分别根据每对在第1个时刻的径向能量均值特征和位置特征，确定出至少两个在第1个时刻的综合特征的测量值；
将所述至少两个在第1个时刻的综合特征的测量值作为所述至少两个在第1个时刻的综合特征的滤波值。
另一方面，本发明实施例提供了一种目标关联装置，包括：
初始化单元，用于初始化针对至少两个目标的至少两个在第1个时刻的综合特征的滤波值，初始化k＝1；
关联单元，用于执行：
S1：测量出针对所述至少两个目标的至少两对在第k+1个时刻的径向能量均值特征和位置特征；
S2：分别根据每对在第k+1个时刻的径向能量均值特征和位置特征，确定出至少两个在第k+1个时刻的综合特征的测量值；
S3：根据每个在第k个时刻的综合特征的测量值对应的在第k个时刻的综合特征的滤波值，预测出每个在第k个时刻的综合特征的测量值对应的在第k+1个时刻的综合特征的预测值；
S4：根据每个在第k+1个时刻的综合特征的预测值、每个在第k+1个时刻的综合特征的测量值以及每个在第k个时刻的综合特征的测量值对应的在第k个时刻的综合特征的滤波值，确定出每个在第k个时刻的综合特征的测量值相关联的在第k+1个时刻的综合特征的测量值；
S5：针对每个在第k+1个时刻的综合特征的测量值，执行：将当前在第k+1个时刻的综合特征的测量值、当前在第k+1个时刻的综合特征的测量值对应的在第k+1个时刻的综合特征的预测值以及对应的在第k个时刻的综合特征的滤波值作为输入，进行滤波处理，确定当前在第k+1个时刻的综合特征的测量值对应的在第k+1个时刻的综合特征的滤波值；
S6：k＝k+1，返回S1，其中，k为正整数。
进一步地，
所述关联单元，在执行所述测量出针对所述至少两个目标的至少两对在第k+1个时刻的径向能量均值特征时，具体用于：
获取每个目标在第k+1个时刻的一维距离像；
针对每个在第k+1个时刻的一维距离像，执行：从当前一维距离像中提取所述当前一维距离像对应的每个散射中心的径向幅度值，根据公式一确定所述当前一维距离像对应的在第k+1个时刻的径向能量均值特征，其中，所述公式一为：
Figure BDA0001630707050000071
其中，XF(k+1)为所述当前一维距离像对应的在第k+1个时刻的径向能量均值特征，N为所述当前一维距离像对应的散射中心的数量，σ(k+1,i)为所述当前一维距离像对应的在第k+1个时刻的第i个散射中心的径向幅度值。
进一步地，
所述关联单元，在执行所述根据每个在第k个时刻的综合特征的测量值对应的在第k个时刻的综合特征的滤波值，预测出每个在第k个时刻的综合特征的测量值对应的在第k+1个时刻的综合特征的预测值时，具体用于：
针对每个在第k个时刻的综合特征的测量值，执行：根据公式二确定当前在第k个时刻的综合特征的测量值对应的在第k+1时刻的综合特征的预测值，其中，所述公式二为：
Figure BDA0001630707050000072
其中，
Figure BDA0001630707050000073
为当前在第k个时刻的综合特征的测量值对应的在第k+1时刻的综合特征的预测值，
Figure BDA0001630707050000074
为当前在第k个时刻的综合特征的测量值对应的在第k个时刻的综合特征的滤波值，V为高斯白噪声，Φ为预设的状态转移矩阵。
进一步地，
所述关联单元，在执行所述根据每个在第k+1个时刻的综合特征的预测值、每个在第k+1个时刻的综合特征的测量值以及每个在第k个时刻的综合特征的测量值对应的在第k个时刻的综合特征的滤波值，确定出每个在第k个时刻的综合特征的测量值相关联的在第k+1个时刻的综合特征的测量值时，具体用于：
根据公式三进行迭代运算，确定出P(k+1|k)和K(k+1)，其中，所述公式三为：
Figure BDA0001630707050000081
根据公式四确定新息协方差，其中，所述公式四为：
S(k+1)＝HP(k+1|k)HT+M，
针对每个在第k+1个时刻的综合特征的测量值，均执行：
根据公式五确定Y(k+1)，其中，所述公式五为：
Y(k+1)＝HX(k+1)+W；
针对每个在第k个时刻的综合特征的测量值，均执行A1-A3：
A1：根据公式六确定
Figure BDA0001630707050000082
其中，所述公式六为：
Figure BDA0001630707050000083
A2：根据公式七进行迭代运算，确定出
Figure BDA0001630707050000084
其中，所述公式七为：
Figure BDA0001630707050000085
A3：根据公式八确定
Figure BDA0001630707050000086
其中，所述公式八为：
确定所述至少两个在第k个时刻的综合特征的测量值与至少两个在第k+1个时刻的综合特征的测量值之间的可能的关联方案，其中，在每个所述关联方案中，在第k个时刻的综合特征的测量值与在第k+1个时刻的综合特征的测量值一一对应；
针对每个所述关联方案，均执行B1-B2：
B1：根据公式九，确定当前关联方案中每对相对应的在第k个时刻的综合特征的测量值和在第k+1个时刻的综合特征的测量值的统计距离，其中，所述公式九为：
Figure BDA0001630707050000091
其中，L为所述统计距离，Ya(k+1)为第a个在第k+1个时刻的综合特征的测量值对应的Y(k+1)，
Figure BDA0001630707050000092
为第b个在第k个时刻的综合特征的测量值对应的
Figure BDA0001630707050000093
第a个在第k+1个时刻的综合特征的测量值与第b个在第k个时刻的综合特征的测量值在所述当前关联方案中相对应；
B2：确定所述当前关联方案对应的所有的统计距离的总和；
确定统计距离的总和最小的关联方案为最终关联方案；
其中，X(k+1)为在第k+1个时刻的综合特征的测量值，
Figure BDA0001630707050000094
为当前在第k个时刻的综合特征的测量值对应的在第k+1时刻的综合特征的预测值，Q、R、W、M均是高斯白噪声，H为预设的观测矩阵，Φ为预设的状态转移矩阵，In为单位矩阵，P(k|k)的初始值为P(1|1)，
Figure BDA0001630707050000095
的初始值为
Figure BDA0001630707050000096
S(k+1)为新息协方差。
进一步地，
所述关联单元，在执行所述测量出针对所述至少两个目标的至少两对在第k+1个时刻的位置特征时，具体用于：
测量每个所述目标在第k+1个时刻在X轴方向上的位置、在Y轴方向上的位置、在X轴方向的速度和在Y轴方向的速度；
根据每个所述目标在第k+1个时刻在X轴方向上的位置、在Y轴方向上的位置、在X轴方向的速度和在Y轴方向的速度，确定每个目标在第k+1个时刻的位置特征。
进一步地，
所述初始化单元，在执行所述初始化针对至少两个目标的至少两个在第1个时刻的综合特征的滤波值时，具体用于：
测量出针对所述至少两个目标的至少两对在第1个时刻的径向能量均值特征和位置特征；
分别根据每对在第1个时刻的径向能量均值特征和位置特征，确定出至少两个在第1个时刻的综合特征的测量值；
将所述至少两个在第1个时刻的综合特征的测量值作为所述至少两个在第1个时刻的综合特征的滤波值。
在本发明实施例中，测量出每个目标的径向能量均值特征和位置特征，基于这两种特征来实现目标关联，对于不同目标，其整体散射能力强弱具有明显的可分性，也就是说，对应不同的目标，其径向能量均值特征具有明显的可分性，结合径向能量均值特征能够更加准确的区分出各个目标，提高了关联的正确率。
附图说明
图1是本发明实施例提供的一种目标关联方法的流程图；
图2是本发明实施例提供的一种目标关联装置的示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
如图1所示，本发明实施例提供了一种目标关联方法，包括：
S0：初始化针对至少两个目标的至少两个在第1个时刻的综合特征的滤波值，初始化k＝1；
S1：测量出针对所述至少两个目标的至少两对在第k+1个时刻的径向能量均值特征和位置特征；
S2：分别根据每对在第k+1个时刻的径向能量均值特征和位置特征，确定出至少两个在第k+1个时刻的综合特征的测量值；
S3：根据每个在第k个时刻的综合特征的测量值对应的在第k个时刻的综合特征的滤波值，预测出每个在第k个时刻的综合特征的测量值对应的在第k+1个时刻的综合特征的预测值；
S4：根据每个在第k+1个时刻的综合特征的预测值、每个在第k+1个时刻的综合特征的测量值以及每个在第k个时刻的综合特征的测量值对应的在第k个时刻的综合特征的滤波值，确定出每个在第k个时刻的综合特征的测量值相关联的在第k+1个时刻的综合特征的测量值；
S5：针对每个在第k+1个时刻的综合特征的测量值，执行：将当前在第k+1个时刻的综合特征的测量值、当前在第k+1个时刻的综合特征的测量值对应的在第k+1个时刻的综合特征的预测值以及对应的在第k个时刻的综合特征的滤波值作为输入，进行滤波处理，确定当前在第k+1个时刻的综合特征的测量值对应的在第k+1个时刻的综合特征的滤波值；
S6：k＝k+1，返回S1，其中，k为正整数。
在本发明实施例中，测量出每个目标的径向能量均值特征和位置特征，基于这两种特征来实现目标关联，对于不同目标，其整体散射能力强弱具有明显的可分性，也就是说，对应不同的目标，其径向能量均值特征具有明显的可分性，结合径向能量均值特征能够更加准确的区分出各个目标，提高了关联的正确率。
在本发明实施例中，通过对目标提取径向能量均值特征，并将其结合目标的位置特征进行目标关联，解决了多目标、虚假目标的情况下，单一依据位置特征进行目标关联的准确率较低的问题，提高多目标关联的准确率。
在本发明一实施例中，所述测量出针对所述至少两个目标的至少两对在第k+1个时刻的径向能量均值特征，包括：
获取每个目标在第k+1个时刻的一维距离像；
针对每个在第k+1个时刻的一维距离像，执行：从当前一维距离像中提取所述当前一维距离像对应的每个散射中心的径向幅度值，根据公式一确定所述当前一维距离像对应的在第k+1个时刻的径向能量均值特征，其中，所述公式一为：
Figure BDA0001630707050000121
其中，XF(k+1)为所述当前一维距离像对应的在第k+1个时刻的径向能量均值特征，N为所述当前一维距离像对应的散射中心的数量，σ(k+1,i)为所述当前一维距离像对应的在第k+1个时刻的第i个散射中心的径向幅度值。
在本发明实施例中，可以通过雷达测出每个目标的一维距离像。通过本发明实施例中径向能量均值特征能够刻画了目标整体的散射能力的强弱，通过径向能量均值特征使得各个目标具有明显的可分性。
在本发明一实施例中，所述测量出针对所述至少两个目标的至少两对在第k+1个时刻的位置特征，包括：
测量每个所述目标在第k+1个时刻在X轴方向上的位置、在Y轴方向上的位置、在X轴方向的速度和在Y轴方向的速度；
根据每个所述目标在第k+1个时刻在X轴方向上的位置、在Y轴方向上的位置、在X轴方向的速度和在Y轴方向的速度，确定每个目标在第k+1个时刻的位置特征；
在本发明实施例中，每个目标的位置特征中可以包括在X轴方向上的位置、在Y轴方向上的位置、在X轴方向的速度和在Y轴方向的速度这些信息。其中，X轴和Y轴可以是笛卡尔坐标系下的坐标轴。另外，位置特征中还可以包括加速度等信息。
其中，第k个时刻的位置特征可以通过以下向量来实现：
Figure BDA0001630707050000122
其中，XP(k)为第k个时刻的位置特征，x(k)为第k个时刻的在X轴方向上的位置，y(k)为第k个时刻的在Y轴方向上的位置，
Figure BDA0001630707050000123
为第k个时刻的在X轴方向的速度，
Figure BDA0001630707050000124
为第k个时刻的在Y轴方向的速度。
在本发明一实施例中，在第k个时刻的综合特征的测量值可以表示为：X(k)＝[XP(k),XF(k)]，其中，X(k)为在第k个时刻的综合特征的测量值，XP(k)为第k个时刻的位置特征，XF(k)为在第k个时刻的径向能量均值特征。
在本发明一实施例中，所述根据每个在第k个时刻的综合特征的测量值对应的在第k个时刻的综合特征的滤波值，预测出每个在第k个时刻的综合特征的测量值对应的在第k+1个时刻的综合特征的预测值，包括：
针对每个在第k个时刻的综合特征的测量值，执行：根据公式二确定当前在第k个时刻的综合特征的测量值对应的在第k+1时刻的综合特征的预测值，其中，所述公式二为：
Figure BDA0001630707050000131
其中，
Figure BDA0001630707050000132
为当前在第k个时刻的综合特征的测量值对应的在第k+1时刻的综合特征的预测值，
Figure BDA0001630707050000133
为当前在第k个时刻的综合特征的测量值对应的在第k个时刻的综合特征的滤波值，V为高斯白噪声，Φ为预设的状态转移矩阵。
在本发明实施例中，Φ可以根据需要来设置，举例来说，在
Figure BDA0001630707050000134
只需要体现位置特征的信息，这时，可以通过设置Φ使得ΦX(k)只剩下位置特征的信息，例如只剩下在X轴方向上的位置和在Y轴方向上的位置。Φ一般是由1和0构成的矩阵。V可以是均值为0，协方差为第一预设值的高斯白噪声。
在本发明一实施例中，所述根据每个在第k+1个时刻的综合特征的预测值、每个在第k+1个时刻的综合特征的测量值以及每个在第k个时刻的综合特征的测量值对应的在第k个时刻的综合特征的滤波值，确定出每个在第k个时刻的综合特征的测量值相关联的在第k+1个时刻的综合特征的测量值，包括：
根据公式三进行迭代运算，确定出P(k+1|k)和K(k+1)，其中，所述公式三为：
Figure BDA0001630707050000141
根据公式四确定新息协方差，其中，所述公式四为：
S(k+1)＝HP(k+1|k)HT+M，
针对每个在第k+1个时刻的综合特征的测量值，均执行：
根据公式五确定Y(k+1)，其中，所述公式五为：
Y(k+1)＝HX(k+1)+W；
针对每个在第k个时刻的综合特征的测量值，均执行A1-A3：
A1：根据公式六确定
Figure BDA0001630707050000142
其中，所述公式六为：
Figure BDA0001630707050000143
A2：根据公式七进行迭代运算，确定出
Figure BDA0001630707050000144
其中，所述公式七为：
Figure BDA0001630707050000145
A3：根据公式八确定
Figure BDA0001630707050000146
其中，所述公式八为：
Figure BDA0001630707050000147
确定所述至少两个在第k个时刻的综合特征的测量值与至少两个在第k+1个时刻的综合特征的测量值之间的可能的关联方案，其中，在每个所述关联方案中，在第k个时刻的综合特征的测量值与在第k+1个时刻的综合特征的测量值一一对应；
针对每个所述关联方案，均执行B1-B2：
B1：根据公式九，确定当前关联方案中每对相对应的在第k个时刻的综合特征的测量值和在第k+1个时刻的综合特征的测量值的统计距离，其中，所述公式九为：
Figure BDA0001630707050000151
其中，L为所述统计距离，Ya(k+1)为第a个在第k+1个时刻的综合特征的测量值对应的Y(k+1)，
Figure BDA0001630707050000152
为第b个在第k个时刻的综合特征的测量值对应的
Figure BDA0001630707050000153
第a个在第k+1个时刻的综合特征的测量值与第b个在第k个时刻的综合特征的测量值在所述当前关联方案中相对应；
B2：确定所述当前关联方案对应的所有的统计距离的总和；
确定统计距离的总和最小的关联方案为最终关联方案；
其中，X(k+1)为在第k+1个时刻的综合特征的测量值，
Figure BDA0001630707050000154
为在第k个时刻的综合特征的测量值对应的在第k+1时刻的综合特征的预测值，Q、R、W、M均是高斯白噪声，H为预设的观测矩阵，Φ为预设的状态转移矩阵，In为单位矩阵，P(k|k)的初始值为P(1|1)，
Figure BDA0001630707050000155
的初始值为
Figure BDA0001630707050000156
S(k+1)为新息协方差。
在本发明实施例中，P(k|k)的初始值可以根据需要预先设置。
Figure BDA0001630707050000157
可以根据需要预先设置，也可以根据测量出的径向能量均值特征和位置特征等数据确定出来，例如：将X(1)进行滤波后得到滤波输出作为
Figure BDA0001630707050000158
在公式三中，只需知道P(k|k)的初始值即可P(k+1|k)和K(k+1)。
Figure BDA0001630707050000159
可以通过公式二确定出来。
X(k)中的径向能量均值特征可以通过公式一确定出来。
在本发明实施例中，k为正整数。
在本发明实施例中，每个目标都对应一对在第k个时刻的径向能量均值特征和位置特征。每个目标都对应一对在第k+1个时刻的径向能量均值特征和位置特征。每个目标都对应一个在第k个时刻的综合特征的测量值。每个目标都对应一个在第k+1个时刻的综合特征的测量值。
在本发明一实施例中，所述初始化针对至少两个目标的至少两个在第1个时刻的综合特征的滤波值，包括：
测量出针对所述至少两个目标的至少两对在第1个时刻的径向能量均值特征和位置特征；
分别根据每对在第1个时刻的径向能量均值特征和位置特征，确定出至少两个在第1个时刻的综合特征的测量值；
将所述至少两个在第1个时刻的综合特征的测量值作为所述至少两个在第1个时刻的综合特征的滤波值。
下面以三个目标为例来详细说明本发明实施例提供的一种目标关联方法。
D1：测量出针对三个目标的三对在第1个时刻的径向能量均值特征和位置特征。
具体地，分别是：第一对在第1个时刻的径向能量均值特征和位置特征，第二对在第1个时刻的径向能量均值特征和位置特征，第三对在第1个时刻的径向能量均值特征和位置特征。
D2：分别根据每对在第1个时刻的径向能量均值特征和位置特征，确定出三个在第1个时刻的综合特征的测量值。
具体地，根据第一对在第1个时刻的径向能量均值特征和位置特征，确定第一个在第1个时刻的综合特征的测量值；根据第二对在第1个时刻的径向能量均值特征和位置特征，确定第二个在第1个时刻的综合特征的测量值；根据第三对在第1个时刻的径向能量均值特征和位置特征，确定第三个在第1个时刻的综合特征的测量值。
D3：将至少两个在第1个时刻的综合特征的测量值作为至少两个在第1个时刻的综合特征的滤波值。
具体地，将第一个在第1个时刻的综合特征的测量值作为第一个在第1个时刻的综合特征的滤波值；将第二个在第1个时刻的综合特征的测量值作为第二个在第1个时刻的综合特征的滤波值；将第三个在第1个时刻的综合特征的测量值作为第三个在第1个时刻的综合特征的滤波值。
D4：测量出针对三个目标的三对在第k+1个时刻的径向能量均值特征和位置特征。
具体地，分别是：第一对在第k+1个时刻的径向能量均值特征和位置特征，第二对在第k+1个时刻的径向能量均值特征和位置特征，第三对在第k+1个时刻的径向能量均值特征和位置特征。
D5：分别根据每对在第k+1个时刻的径向能量均值特征和位置特征，确定出三个在第k+1个时刻的综合特征的测量值。
具体地，根据第一对在第k+1个时刻的径向能量均值特征和位置特征，确定第一个在第k+1个时刻的综合特征的测量值；根据第二对在第k+1个时刻的径向能量均值特征和位置特征，确定第二个在第k+1个时刻的综合特征的测量值；根据第三对在第k+1个时刻的径向能量均值特征和位置特征，确定第三个在第k+1个时刻的综合特征的测量值。
D6：根据每个在第k个时刻的综合特征的测量值对应的在第k个时刻的综合特征的滤波值，预测出每个在第k个时刻的综合特征的测量值对应的在第k+1个时刻的综合特征的预测值。
具体地，根据第一个在第k个时刻的综合特征的测量值对应的在第k个时刻的综合特征的滤波值，预测出第一个在第k个时刻的综合特征的测量值对应的第一个在第k+1个时刻的综合特征的预测值。根据第二个在第k个时刻的综合特征的测量值对应的在第k个时刻的综合特征的滤波值，预测出第二个在第k个时刻的综合特征的测量值对应的第二个在第k+1个时刻的综合特征的预测值。根据第三个在第k个时刻的综合特征的测量值对应的在第k个时刻的综合特征的滤波值，预测出第三个在第k个时刻的综合特征的测量值对应的第三个在第k+1个时刻的综合特征的预测值。
具体地，可以通过公式二来确定各个在第k+1时刻的综合特征的预测值。
D7：根据公式三进行迭代运算，确定出P(k+1|k)和K(k+1)。
D8：根据公式四确定新息协方差；
D9：针对每个在第k+1个时刻的综合特征的测量值，均执行：根据公式五确定Y(k+1)。
具体地，确定第一个在第k+1个时刻的综合特征的测量值对应的第一个Y(k+1)；确定第二个在第k+1个时刻的综合特征的测量值对应的第二个Y(k+1)；确定第三个在第k+1个时刻的综合特征的测量值对应的第三个Y(k+1)。
D10：针对每个在第k个时刻的综合特征的测量值，均执行：
根据公式六确定
Figure BDA0001630707050000181
根据公式七进行迭代运算，确定出
Figure BDA0001630707050000182
根据公式八确定
Figure BDA0001630707050000183
具体地，确定出第一个第k个时刻的综合特征的测量值对应的第一个
Figure BDA0001630707050000184
确定出第二个第k个时刻的综合特征的测量值对应的第二个
Figure BDA0001630707050000185
确定出第三个第k个时刻的综合特征的测量值对应的第三个
Figure BDA0001630707050000186
D11：确定三个在第k个时刻的综合特征的测量值与三个在第k+1个时刻的综合特征的测量值之间的可能的关联方案，其中，在每个关联方案中，在第k个时刻的综合特征的测量值与在第k+1个时刻的综合特征的测量值一一对应。
具体地，第一个第k个时刻的综合特征的测量值标记为A1，第二个第k个时刻的综合特征的测量值标记为A2，第三个第k个时刻的综合特征的测量值标记为A3，第一个第k+1个时刻的综合特征的测量值标记为B1，第二个第k+1个时刻的综合特征的测量值标记为B2，第三个第k+1个时刻的综合特征的测量值标记为B3。
一共有六个可能的关联方案：
关联方案1为：A1对应B1，A2对应B2，A3对应B3；
关联方案2为：A1对应B1，A2对应B3，A3对应B2；
关联方案3为：A1对应B2，A2对应B1，A3对应B3；
关联方案4为：A1对应B2，A2对应B3，A3对应B1；
关联方案5为：A1对应B3，A2对应B1，A3对应B2；
关联方案6为：A1对应B3，A2对应B2，A3对应B1。
D12：针对每个关联方案，均执行：根据公式九，确定当前关联方案中每对相对应的在第k个时刻的综合特征的测量值和在第k+1个时刻的综合特征的测量值的统计距离，确定当前关联方案对应的所有的统计距离的总和。
以关联方案1为例，确定A1、B1对应的统计距离L1，确定A2、B2对应的统计距离L2，确定A3、B3对应的统计距离L3，计算L1、L2、L3之和为关联方案1的统计距离的总和。
D13：确定统计距离的总和最小的关联方案为最终关联方案。
举例来说，六个关联方案中关联方案1的统计距离的总和最小，那么，关联方案1为最终关联方案，因此，第一个第k个时刻的综合特征的测量值与第一个第k+1个时刻的综合特征的测量值相关联，第二个第k个时刻的综合特征的测量值与第二个第k+1个时刻的综合特征的测量值相关联，第三个第k个时刻的综合特征的测量值与第三个第k+1个时刻的综合特征的测量值相关联。进一步地，可以确定出：第一个第k个时刻的综合特征的测量值对应的目标回波与第一个第k+1个时刻的综合特征的测量值对应的目标回波相关联，第二个第k个时刻的综合特征的测量值对应的目标回波与第二个第k+1个时刻的综合特征的测量值对应的目标回波相关联，第三个第k个时刻的综合特征的测量值对应的目标回波与第三个第k+1个时刻的综合特征的测量值对应的目标回波相关联。
D14：针对每个在第k+1个时刻的综合特征的测量值，执行：将当前在第k+1个时刻的综合特征的测量值、当前在第k+1个时刻的综合特征的测量值对应的在第k+1个时刻的综合特征的预测值以及对应的在第k个时刻的综合特征的滤波值作为输入，进行滤波处理，确定当前在第k+1个时刻的综合特征的测量值对应的在第k+1个时刻的综合特征的滤波值。
举例来说，最终关联方案为关联方案1。将B1、A1对应的预测值(由于B1与A1相关联，则B1对应的在第k+1个时刻的综合特征的预测值就是根据A1对应的在第k个时刻的综合特征的滤波值确定出的在第k+1个时刻的综合特征的预测值)以及A1对应的滤波值作为输入，进行滤波处理，确定B1对应的在第k+1个时刻的综合特征的滤波值。
D15：k＝k+1，返回D4，其中，k为正整数。
在本发明实施例中，滤波处理可以通过卡尔曼滤波器来实现。
在本发明实施例中，首先对目标回波进行特征提取，主要提取位置特征和径向能量均值特征。其中径向能量均值特征提取是在获取目标一维距离像基础上，对回波幅值平方取均值获得。接下来利用最近邻算法获取最近邻回波，并将其输入卡尔曼滤波器进行滤波更新。
如图2所示，本发明实施例提供了一种目标关联装置，包括：
初始化单元201，用于初始化针对至少两个目标的至少两个在第1个时刻的综合特征的滤波值，初始化k＝1；
关联单元202，用于执行：
S1：测量出针对所述至少两个目标的至少两对在第k+1个时刻的径向能量均值特征和位置特征；
S2：分别根据每对在第k+1个时刻的径向能量均值特征和位置特征，确定出至少两个在第k+1个时刻的综合特征的测量值；
S3：根据每个在第k个时刻的综合特征的测量值对应的在第k个时刻的综合特征的滤波值，预测出每个在第k个时刻的综合特征的测量值对应的在第k+1个时刻的综合特征的预测值；
S4：根据每个在第k+1个时刻的综合特征的预测值、每个在第k+1个时刻的综合特征的测量值以及每个在第k个时刻的综合特征的测量值对应的在第k个时刻的综合特征的滤波值，确定出每个在第k个时刻的综合特征的测量值相关联的在第k+1个时刻的综合特征的测量值；
S5：针对每个在第k+1个时刻的综合特征的测量值，执行：将当前在第k+1个时刻的综合特征的测量值、当前在第k+1个时刻的综合特征的测量值对应的在第k+1个时刻的综合特征的预测值以及对应的在第k个时刻的综合特征的滤波值作为输入，进行滤波处理，确定当前在第k+1个时刻的综合特征的测量值对应的在第k+1个时刻的综合特征的滤波值；
S6：k＝k+1，返回S1，其中，k为正整数。
在本发明一实施例中，所述关联单元，在执行所述测量出针对所述至少两个目标的至少两对在第k+1个时刻的径向能量均值特征时，具体用于：
获取每个目标在第k+1个时刻的一维距离像；
针对每个在第k+1个时刻的一维距离像，执行：从当前一维距离像中提取所述当前一维距离像对应的每个散射中心的径向幅度值，根据公式一确定所述当前一维距离像对应的在第k+1个时刻的径向能量均值特征，其中，所述公式一为：
Figure BDA0001630707050000211
其中，XF(k+1)为所述当前一维距离像对应的在第k+1个时刻的径向能量均值特征，N为所述当前一维距离像对应的散射中心的数量，σ(k+1,i)为所述当前一维距离像对应的在第k+1个时刻的第i个散射中心的径向幅度值。
在本发明一实施例中，所述关联单元，在执行所述根据每个在第k个时刻的综合特征的测量值对应的在第k个时刻的综合特征的滤波值，预测出每个在第k个时刻的综合特征的测量值对应的在第k+1个时刻的综合特征的预测值时，具体用于：
针对每个在第k个时刻的综合特征的测量值，执行：根据公式二确定当前在第k个时刻的综合特征的测量值对应的在第k+1时刻的综合特征的预测值，其中，所述公式二为：
Figure BDA0001630707050000221
其中，
Figure BDA0001630707050000222
为当前在第k个时刻的综合特征的测量值对应的在第k+1时刻的综合特征的预测值，
Figure BDA0001630707050000223
为当前在第k个时刻的综合特征的测量值对应的在第k个时刻的综合特征的滤波值，V为高斯白噪声，Φ为预设的状态转移矩阵。
在本发明一实施例中，所述关联单元，在执行所述根据每个在第k+1个时刻的综合特征的预测值、每个在第k+1个时刻的综合特征的测量值以及每个在第k个时刻的综合特征的测量值对应的在第k个时刻的综合特征的滤波值，确定出每个在第k个时刻的综合特征的测量值相关联的在第k+1个时刻的综合特征的测量值时，具体用于：
根据公式三进行迭代运算，确定出P(k+1|k)和K(k+1)，其中，所述公式三为：
Figure BDA0001630707050000224
根据公式四确定新息协方差，其中，所述公式四为：
S(k+1)＝HP(k+1|k)HT+M，
针对每个在第k+1个时刻的综合特征的测量值，均执行：
根据公式五确定Y(k+1)，其中，所述公式五为：
Y(k+1)＝HX(k+1)+W；
针对每个在第k个时刻的综合特征的测量值，均执行A1-A3：
A1：根据公式六确定
Figure BDA0001630707050000225
其中，所述公式六为：
Figure BDA0001630707050000226
A2：根据公式七进行迭代运算，确定出
Figure BDA0001630707050000227
其中，所述公式七为：
Figure BDA0001630707050000231
A3：根据公式八确定
Figure BDA0001630707050000232
其中，所述公式八为：
Figure BDA0001630707050000233
确定所述至少两个在第k个时刻的综合特征的测量值与至少两个在第k+1个时刻的综合特征的测量值之间的可能的关联方案，其中，在每个所述关联方案中，在第k个时刻的综合特征的测量值与在第k+1个时刻的综合特征的测量值一一对应；
针对每个所述关联方案，均执行B1-B2：
B1：根据公式九，确定当前关联方案中每对相对应的在第k个时刻的综合特征的测量值和在第k+1个时刻的综合特征的测量值的统计距离，其中，所述公式九为：
Figure BDA0001630707050000234
其中，L为所述统计距离，Ya(k+1)为第a个在第k+1个时刻的综合特征的测量值对应的Y(k+1)，
Figure BDA0001630707050000235
为第b个在第k个时刻的综合特征的测量值对应的
Figure BDA0001630707050000236
第a个在第k+1个时刻的综合特征的测量值与第b个在第k个时刻的综合特征的测量值在所述当前关联方案中相对应；
B2：确定所述当前关联方案对应的所有的统计距离的总和；
确定统计距离的总和最小的关联方案为最终关联方案；
其中，X(k+1)为在第k+1个时刻的综合特征的测量值，
Figure BDA0001630707050000237
为当前在第k个时刻的综合特征的测量值对应的在第k+1时刻的综合特征的预测值，Q、R、W、M均是高斯白噪声，H为预设的观测矩阵，Φ为预设的状态转移矩阵，In为单位矩阵，P(k|k)的初始值为P(1|1)，
Figure BDA0001630707050000241
的初始值为
Figure BDA0001630707050000242
S(k+1)为新息协方差。
在本发明一实施例中，所述关联单元，在执行所述测量出针对所述至少两个目标的至少两对在第k+1个时刻的位置特征时，具体用于：
测量每个所述目标在第k+1个时刻在X轴方向上的位置、在Y轴方向上的位置、在X轴方向的速度和在Y轴方向的速度；
根据每个所述目标在第k+1个时刻在X轴方向上的位置、在Y轴方向上的位置、在X轴方向的速度和在Y轴方向的速度，确定每个目标在第k+1个时刻的位置特征。
在本发明一实施例中，所述初始化单元，在执行所述初始化针对至少两个目标的至少两个在第1个时刻的综合特征的滤波值时，具体用于：
测量出针对所述至少两个目标的至少两对在第1个时刻的径向能量均值特征和位置特征；
分别根据每对在第1个时刻的径向能量均值特征和位置特征，确定出至少两个在第1个时刻的综合特征的测量值；
将所述至少两个在第1个时刻的综合特征的测量值作为所述至少两个在第1个时刻的综合特征的滤波值。
本发明实施例至少具有如下有益效果：
1、在本发明实施例中，测量出每个目标的径向能量均值特征和位置特征，基于这两种特征来实现目标关联，对于不同目标，其整体散射能力强弱具有明显的可分性，也就是说，对应不同的目标，其径向能量均值特征具有明显的可分性，结合径向能量均值特征能够更加准确的区分出各个目标，提高了关联的正确率。
2、在本发明实施例中，通过对目标提取径向能量均值特征，并将其结合目标的位置特征进行目标关联，解决了多目标、虚假目标的情况下，单一依据位置特征进行目标关联的准确率较低的问题，提高多目标关联的准确率。
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (8)

1.一种目标关联方法，其特征在于，包括：
S0：初始化针对至少两个目标的至少两个在第1个时刻的综合特征的滤波值，初始化k＝1；
S1：测量出针对所述至少两个目标的至少两对在第k+1个时刻的径向能量均值特征和位置特征；
所述测量出针对所述至少两个目标的至少两对在第k+1个时刻的径向能量均值特征，包括：
获取每个目标在第k+1个时刻的一维距离像；
针对每个在第k+1个时刻的一维距离像，执行：从当前一维距离像中提取所述当前一维距离像对应的每个散射中心的径向幅度值，根据公式一确定所述当前一维距离像对应的在第k+1个时刻的径向能量均值特征，其中，所述公式一为：
Figure FDA0002366744000000011
其中，XF(k+1)为所述当前一维距离像对应的在第k+1个时刻的径向能量均值特征，N为所述当前一维距离像对应的散射中心的数量，σ(k+1,i)为所述当前一维距离像对应的在第k+1个时刻的第i个散射中心的径向幅度值；
S2：分别根据每对在第k+1个时刻的径向能量均值特征和位置特征，确定出至少两个在第k+1个时刻的综合特征的测量值；
S3：根据每个在第k个时刻的综合特征的测量值对应的在第k个时刻的综合特征的滤波值，预测出每个在第k个时刻的综合特征的测量值对应的在第k+1个时刻的综合特征的预测值；
S4：根据每个在第k+1个时刻的综合特征的预测值、每个在第k+1个时刻的综合特征的测量值以及每个在第k个时刻的综合特征的测量值对应的在第k个时刻的综合特征的滤波值，确定出每个在第k个时刻的综合特征的测量值相关联的在第k+1个时刻的综合特征的测量值；
S5：针对每个在第k+1个时刻的综合特征的测量值，执行：将当前在第k+1个时刻的综合特征的测量值、当前在第k+1个时刻的综合特征的测量值对应的在第k+1个时刻的综合特征的预测值以及对应的在第k个时刻的综合特征的滤波值作为输入，进行滤波处理，确定当前在第k+1个时刻的综合特征的测量值对应的在第k+1个时刻的综合特征的滤波值；
S6：k＝k+1，返回S1，其中，k为正整数。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
所述根据每个在第k个时刻的综合特征的测量值对应的在第k个时刻的综合特征的滤波值，预测出每个在第k个时刻的综合特征的测量值对应的在第k+1个时刻的综合特征的预测值，包括：
针对每个在第k个时刻的综合特征的测量值，执行：根据公式二确定当前在第k个时刻的综合特征的测量值对应的在第k+1时刻的综合特征的预测值，其中，所述公式二为：
Figure FDA0002366744000000021
其中，
Figure FDA0002366744000000022
为当前在第k个时刻的综合特征的测量值对应的在第k+1时刻的综合特征的预测值，
Figure FDA0002366744000000023
为当前在第k个时刻的综合特征的测量值对应的在第k个时刻的综合特征的滤波值，V为高斯白噪声，Φ为预设的状态转移矩阵。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
所述根据每个在第k+1个时刻的综合特征的预测值、每个在第k+1个时刻的综合特征的测量值以及每个在第k个时刻的综合特征的测量值对应的在第k个时刻的综合特征的滤波值，确定出每个在第k个时刻的综合特征的测量值相关联的在第k+1个时刻的综合特征的测量值，包括：
根据公式三进行迭代运算，确定出P(k+1|k)和K(k+1)，其中，所述公式三为：
Figure FDA0002366744000000031
根据公式四确定新息协方差，其中，所述公式四为：
S(k+1)＝HP(k+1|k)HT+M，
针对每个在第k+1个时刻的综合特征的测量值，均执行：
根据公式五确定Y(k+1)，其中，所述公式五为：
Y(k+1)＝HX(k+1)+W；
针对每个在第k个时刻的综合特征的测量值，均执行A1-A3：
A1：根据公式六确定
Figure FDA0002366744000000032
其中，所述公式六为：
Figure FDA0002366744000000033
A2：根据公式七进行迭代运算，确定出
Figure FDA0002366744000000034
其中，所述公式七为：
Figure FDA0002366744000000035
A3：根据公式八确定
Figure FDA0002366744000000036
其中，所述公式八为：
Figure FDA0002366744000000037
确定所述至少两个在第k个时刻的综合特征的测量值与至少两个在第k+1个时刻的综合特征的测量值之间的可能的关联方案，其中，在每个所述关联方案中，在第k个时刻的综合特征的测量值与在第k+1个时刻的综合特征的测量值一一对应；
针对每个所述关联方案，均执行B1-B2：
B1：根据公式九，确定当前关联方案中每对相对应的在第k个时刻的综合特征的测量值和在第k+1个时刻的综合特征的测量值的统计距离，其中，所述公式九为：
Figure FDA0002366744000000038
其中，L为所述统计距离，Ya(k+1)为第a个在第k+1个时刻的综合特征的测量值对应的Y(k+1)，
Figure FDA0002366744000000041
为第b个在第k个时刻的综合特征的测量值对应的
Figure FDA0002366744000000042
第a个在第k+1个时刻的综合特征的测量值与第b个在第k个时刻的综合特征的测量值在所述当前关联方案中相对应；
B2：确定所述当前关联方案对应的所有的统计距离的总和；
确定统计距离的总和最小的关联方案为最终关联方案；
其中，X(k+1)为在第k+1个时刻的综合特征的测量值，
Figure FDA0002366744000000043
为在第k个时刻的综合特征的测量值对应的在第k+1时刻的综合特征的预测值，Q、R、W、M均是高斯白噪声，H为预设的观测矩阵，Φ为预设的状态转移矩阵，In为单位矩阵，P(k|k)的初始值为P(1|1)，
Figure FDA0002366744000000044
的初始值为
Figure FDA0002366744000000045
S(k+1)为新息协方差。
4.根据权利要求1-3中任一所述方法，其特征在于，
所述测量出针对所述至少两个目标的至少两对在第k+1个时刻的位置特征，包括：
测量每个所述目标在第k+1个时刻在X轴方向上的位置、在Y轴方向上的位置、在X轴方向的速度和在Y轴方向的速度；
根据每个所述目标在第k+1个时刻在X轴方向上的位置、在Y轴方向上的位置、在X轴方向的速度和在Y轴方向的速度，确定每个目标在第k+1个时刻的位置特征；
和/或，
所述初始化针对至少两个目标的至少两个在第1个时刻的综合特征的滤波值，包括：
测量出针对所述至少两个目标的至少两对在第1个时刻的径向能量均值特征和位置特征；
分别根据每对在第1个时刻的径向能量均值特征和位置特征，确定出至少两个在第1个时刻的综合特征的测量值；
将所述至少两个在第1个时刻的综合特征的测量值作为所述至少两个在第1个时刻的综合特征的滤波值。
5.一种目标关联装置，其特征在于，包括：
初始化单元，用于初始化针对至少两个目标的至少两个在第1个时刻的综合特征的滤波值，初始化k＝1；
关联单元，用于执行：
S1：测量出针对所述至少两个目标的至少两对在第k+1个时刻的径向能量均值特征和位置特征；
在执行所述测量出针对所述至少两个目标的至少两对在第k+1个时刻的径向能量均值特征时，具体用于：
获取每个目标在第k+1个时刻的一维距离像；
针对每个在第k+1个时刻的一维距离像，执行：从当前一维距离像中提取所述当前一维距离像对应的每个散射中心的径向幅度值，根据公式一确定所述当前一维距离像对应的在第k+1个时刻的径向能量均值特征，其中，所述公式一为：
Figure FDA0002366744000000051
其中，XF(k+1)为所述当前一维距离像对应的在第k+1个时刻的径向能量均值特征，N为所述当前一维距离像对应的散射中心的数量，σ(k+1,i)为所述当前一维距离像对应的在第k+1个时刻的第i个散射中心的径向幅度值；
S2：分别根据每对在第k+1个时刻的径向能量均值特征和位置特征，确定出至少两个在第k+1个时刻的综合特征的测量值；
S3：根据每个在第k个时刻的综合特征的测量值对应的在第k个时刻的综合特征的滤波值，预测出每个在第k个时刻的综合特征的测量值对应的在第k+1个时刻的综合特征的预测值；
S4：根据每个在第k+1个时刻的综合特征的预测值、每个在第k+1个时刻的综合特征的测量值以及每个在第k个时刻的综合特征的测量值对应的在第k个时刻的综合特征的滤波值，确定出每个在第k个时刻的综合特征的测量值相关联的在第k+1个时刻的综合特征的测量值；
S5：针对每个在第k+1个时刻的综合特征的测量值，执行：将当前在第k+1个时刻的综合特征的测量值、当前在第k+1个时刻的综合特征的测量值对应的在第k+1个时刻的综合特征的预测值以及对应的在第k个时刻的综合特征的滤波值作为输入，进行滤波处理，确定当前在第k+1个时刻的综合特征的测量值对应的在第k+1个时刻的综合特征的滤波值；
S6：k＝k+1，返回S1，其中，k为正整数。
6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，
所述关联单元，在执行所述根据每个在第k个时刻的综合特征的测量值对应的在第k个时刻的综合特征的滤波值，预测出每个在第k个时刻的综合特征的测量值对应的在第k+1个时刻的综合特征的预测值时，具体用于：
针对每个在第k个时刻的综合特征的测量值，执行：根据公式二确定当前在第k个时刻的综合特征的测量值对应的在第k+1时刻的综合特征的预测值，其中，所述公式二为：
Figure FDA0002366744000000061
其中，为当前在第k个时刻的综合特征的测量值对应的在第k+1时刻的综合特征的预测值，
Figure FDA0002366744000000063
为当前在第k个时刻的综合特征的测量值对应的在第k个时刻的综合特征的滤波值，V为高斯白噪声，Φ为预设的状态转移矩阵。
7.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，
所述关联单元，在执行所述根据每个在第k+1个时刻的综合特征的预测值、每个在第k+1个时刻的综合特征的测量值以及每个在第k个时刻的综合特征的测量值对应的在第k个时刻的综合特征的滤波值，确定出每个在第k个时刻的综合特征的测量值相关联的在第k+1个时刻的综合特征的测量值时，具体用于：
根据公式三进行迭代运算，确定出P(k+1|k)和K(k+1)，其中，所述公式三为：
Figure FDA0002366744000000071
根据公式四确定新息协方差，其中，所述公式四为：
S(k+1)＝HP(k+1|k)HT+M，
针对每个在第k+1个时刻的综合特征的测量值，均执行：
根据公式五确定Y(k+1)，其中，所述公式五为：
Y(k+1)＝HX(k+1)+W；
针对每个在第k个时刻的综合特征的测量值，均执行A1-A3：
A1：根据公式六确定
Figure FDA0002366744000000072
其中，所述公式六为：
Figure FDA0002366744000000073
A2：根据公式七进行迭代运算，确定出
Figure FDA0002366744000000074
其中，所述公式七为：
Figure FDA0002366744000000075
A3：根据公式八确定
Figure FDA0002366744000000076
其中，所述公式八为：
Figure FDA0002366744000000077
确定所述至少两个在第k个时刻的综合特征的测量值与至少两个在第k+1个时刻的综合特征的测量值之间的可能的关联方案，其中，在每个所述关联方案中，在第k个时刻的综合特征的测量值与在第k+1个时刻的综合特征的测量值一一对应；
针对每个所述关联方案，均执行B1-B2：
B1：根据公式九，确定当前关联方案中每对相对应的在第k个时刻的综合特征的测量值和在第k+1个时刻的综合特征的测量值的统计距离，其中，所述公式九为：
Figure FDA0002366744000000081
其中，L为所述统计距离，Ya(k+1)为第a个在第k+1个时刻的综合特征的测量值对应的Y(k+1)，
Figure FDA0002366744000000082
为第b个在第k个时刻的综合特征的测量值对应的
Figure FDA0002366744000000083
第a个在第k+1个时刻的综合特征的测量值与第b个在第k个时刻的综合特征的测量值在所述当前关联方案中相对应；
B2：确定所述当前关联方案对应的所有的统计距离的总和；
确定统计距离的总和最小的关联方案为最终关联方案；
其中，X(k+1)为在第k+1个时刻的综合特征的测量值，
Figure FDA0002366744000000084
为当前在第k个时刻的综合特征的测量值对应的在第k+1时刻的综合特征的预测值，Q、R、W、M均是高斯白噪声，H为预设的观测矩阵，Φ为预设的状态转移矩阵，In为单位矩阵，P(k|k)的初始值为P(1|1)，
Figure FDA0002366744000000085
的初始值为
Figure FDA0002366744000000086
S(k+1)为新息协方差。
8.根据权利要求5-7中任一所述的装置，其特征在于，
所述关联单元，在执行所述测量出针对所述至少两个目标的至少两对在第k+1个时刻的位置特征时，具体用于：
测量每个所述目标在第k+1个时刻在X轴方向上的位置、在Y轴方向上的位置、在X轴方向的速度和在Y轴方向的速度；
根据每个所述目标在第k+1个时刻在X轴方向上的位置、在Y轴方向上的位置、在X轴方向的速度和在Y轴方向的速度，确定每个目标在第k+1个时刻的位置特征；
和/或，
所述初始化单元，在执行所述初始化针对至少两个目标的至少两个在第1个时刻的综合特征的滤波值时，具体用于：
测量出针对所述至少两个目标的至少两对在第1个时刻的径向能量均值特征和位置特征；
分别根据每对在第1个时刻的径向能量均值特征和位置特征，确定出至少两个在第1个时刻的综合特征的测量值；
将所述至少两个在第1个时刻的综合特征的测量值作为所述至少两个在第1个时刻的综合特征的滤波值。
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