CN110687532A - 多群目标跟踪系统及方法 - Google Patents

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CN110687532A
CN110687532A CN201910840756.XA CN201910840756A CN110687532A CN 110687532 A CN110687532 A CN 110687532A CN 201910840756 A CN201910840756 A CN 201910840756A CN 110687532 A CN110687532 A CN 110687532A
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郭艺夺
宫健
胡晓伟
冯为可
李志汇
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Air Force Engineering University of PLA
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    • G01S13/00—Systems using the reflection or reradiation of radio waves, e.g. radar systems; Analogous systems using reflection or reradiation of waves whose nature or wavelength is irrelevant or unspecified
    • G01S13/66—Radar-tracking systems; Analogous systems
    • G01S13/72—Radar-tracking systems; Analogous systems for two-dimensional tracking, e.g. combination of angle and range tracking, track-while-scan radar
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Abstract

本申请提供一种多群目标跟踪系统及方法，系统包括：数据获取单元，用于获取在一时刻时多群目标的状态数据；数据建模单元，电性耦接于数据获取单元，用于将获取的状态数据建立状态模型；数据预测单元，电性耦接于数据建模单元，用于藉由伽马高斯逆威夏特概率假设密度滤波算法预估状态模型，并生成预测数据；数据更新单元，电性耦接于数据预测单元，用于引入预测数据更新状态模型。为解决上述现有技术中的群机动问题和存在模型概率先验固化问题。

Description

多群目标跟踪系统及方法
技术领域
本申请涉及目标量测领域，尤其涉及一种多群目标跟踪系统及方法。
背景技术
在雷达对目标监控、多目标编队跟踪等许多跟踪场景内，跟踪对象通常由一系列具有类似运动方式的空间临近目标组成，此类问题可归纳成群目标跟踪问题。现有技术存在对群运动形式进行建模，无法解决群机动问题以及没有对模型概率进行更新，存在模型概率先验固化问题。
发明内容
为解决上述现有技术中的群机动问题和存在模型概率先验固化问题，本申请提供一种多群目标跟踪系统，系统包括：数据获取单元，用于获取在一时刻时多群目标的状态数据；数据建模单元，电性耦接于数据获取单元，用于将获取的状态数据建立状态模型；数据预测单元，电性耦接于数据建模单元，用于藉由伽马高斯逆威夏特概率假设密度滤波算法预估状态模型，并生成预测数据；数据更新单元，电性耦接于数据预测单元，用于引入预测数据更新状态模型。
于一实施例中，状态数据包括多目标群的质心位置数据、速度数据以及群拓展状态数据；数据建模单元包括：群状态建模模块，电性耦接于数据获取单元，用于生成多群目标的状态集合以及多群目标的运动模型；
群测量建模模块，电性耦接于数据获取单元，用于生成多群目标的量测集合以及生成多群目标的量测模型。
于一实施例中，数据预测单元包括：量测比率预测模块，用于生成量测模型的预测有效窗长度；群质心运动状态预测模块，用于生成量测模型的预测概率
Figure BDA0002193622690000021
扩展状态预测模块，用于根据预测概率
Figure BDA0002193622690000022
得到自由度参数，以及逆尺度矩阵的一步预测值；修正一步预测协方差模块，用于藉由渐消因子修正量测集合的一步预测协方差
Figure BDA0002193622690000023
于一实施例中，数据更新单元包括：概率假设密度更新模块，用于更新多群目标的量测合计的假设密度。
于一实施例中，数据更新单元还包括：新生目标分量模型概率更新模块，用于生成新生目标分量的量测模型；存在目标分量模型概率更新模块，用于根据所述新生目标分量的量测模型更新目标分量的模型概率。
本申请还提供了一种多群目标跟踪方法，应用于上述系统，方法包括：
藉由数据获取单元获取在t时刻时多群目标的状态数据；
藉由数据建模单元将获取的状态数据建立状态模型；
藉由数据预测单元藉由伽马高斯逆威夏特概率假设密度滤波算法预估状态模型，并生成预测数据；
藉由数据更新单元引入预测数据更新状态模型。
于一实施例中，状态数据包括多目标群的质心位置数据、速度数据以及群拓展状态数据；藉由数据建模单元将获取的状态数据建立状态模型，包括：
藉由群状态建模模块生成多群目标的状态集合以及运动模型；
藉由群测量建模模块生成多群目标的量测集合以及多群目标的量测模型。
于一实施例中，藉由数据预测单元藉由伽马高斯逆威夏特概率假设密度滤波算法预估状态模型，并生成预测数据，包括：
藉由量测比率预测模块生成量测模型的预测有效窗长度；
藉由群质心运动状态预测模块生成量测模型的预测概率
Figure BDA0002193622690000031
藉由扩展状态预测模块根据预测概率
Figure BDA0002193622690000032
得到自由度参数，以及逆尺度矩阵的一步预测值；
藉由修正一步预测协方差模块，以及渐消因子
Figure BDA0002193622690000033
修正量测集合的一步预测协方差
Figure BDA0002193622690000034
于一实施例中，藉由数据更新单元引入预测数据更新状态模型，包括：
藉由概率假设密度更新模块更新多群目标的假设密度。
于一实施例中，藉由数据更新单元引入预测数据更新状态模型，还包括：
藉由新生目标分量模型概率更新模块生成新生目标分量的量测模型；
藉由存在目标分量模型概率更新模块根据新生目标分量的量测模型更新目标分量的模型概率。
附图说明
图1是本申请实施例提供的多群目标跟踪系统的示意图；
图2是本申请实施例提供的多群目标跟踪方法的流程图；
图3是本申请实施例提供的数据建模单元的示意图；
图4是图2所示步骤S200的具体流程图；
图5是本申请实施例提供的数据预测单元的示意图；
图6是图3所示步骤S300的具体流程图；
图7是本申请实施例提供的数据更新单元的示意图；
图8是图3所示步骤S400的具体流程图；
图9是本申请实施例提供的一种群质心状态OSPA距离仿真图；
图10是本申请实施例提供的另一种群质心状态OSPA距离仿真图；
图11是本申请实施例提供的一种算法的群扩展状态OSPA距离仿真图；
图12是本申请实施例提供的另一种算法群扩展状态OSPA距离仿真图；
图13是本申请实施例提供的一种算法的群目标数目估计OSPA距离；
图14是本申请实施例提供的另一种算法的群目标数目估计OSPA距离。
其中，系统10，数据获取单元100，
数据建模单元200、群状态建模模块210、群测量建模模块220，
数据预测单元300、量测比率预测模块310、群质心运动状态预测模块320、扩展状态预测模块330、修正一步预测协方差模块340，
数据更新单元400、概率假设密度更新模块410、新生目标分量模型概率更新模块420、存在目标分量模型概率更新模块430。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明的实施例，本领域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。
应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。同时，在本发明的描述中，术语“第一”、“第二”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
在本案说明书全文及权利要求中所使用的“耦接”一词可指任何直接或间接的耦接手段。举例而言，若文中描述第一装置耦接于第二装置，则应该被解释成该第一装置可以直接耦接于该第二装置，或者该第一装置可以透过其他装置或某种耦接手段而间接地耦接至该第二装置。另外，在图式及实施方式中使用相同标号的组件/构件/步骤代表相同或类似部分。不同实施例中使用相同标号或使用相同用语的组件/构件/步骤可以相互参照相关说明。
图1是本申请实施例提供的多群目标跟踪系统的示意图，系统10包括：数据获取单元100、数据建模单元200、数据预测单元300、数据更新单元400，其中，数据建模单元200电性耦接于数据获取单元100，数据预测单元300电性耦接于数据建模单元200，数据更新单元400电性耦接于数据预测单元300。
于一实施例中，数据获取单元100获取目标的状态数据，数据建模单元200根据数据获取单元100获取的目标状态数据进行建模，建模的类型与目标状态数据的类型对应，于一实施例中，利用随机矩阵对群拓展状态进行建模，利用伽马分布对量测比率进行建模。
于一实施例中，数据预测单元300根据数据建模单元200建立的数据模型，对模型密度和模型的分布状态进行预测，以实现对多群目标的跟踪。
于一实施例中，数据更新单元400根据数据预测单元300的预测结果对原建模模型进行更新，更新后的量测模型可以降低跟踪结果的标准差，提高鲁棒性。
图2是本申请实施例提供的多群目标跟踪方法的流程图，方法包括：
步骤S100：藉由数据获取单元100获取在一时刻时，多群目标的状态数据；
于一实施例中，状态数据包括多目标群的质心位置数据、速度数据以及群拓展状态数据。其中，质心(Centre of Mass)指物质系统上被认为质量集中于此的一个假想点；速度是指待量测的多群目标的移动速度。
步骤S200：藉由数据建模单元200将获取的状态数据建立状态模型；
于一实施例中，状态模型是在跟踪群目标时，根据给定的测量集估计k时刻的群目标状态集Gk，传播群目标状态集Gk的预测集Dk|k-1(·)以及更新集Dk|k(·)，Gk＝NG,k，·代表集合的势。
步骤S300：藉由数据预测单元300，以及伽马高斯逆威夏特概率假设密度滤波算法对状态模型进行预测，并生成预测数据；
步骤S400：藉由数据更新单元400引入预测数据更新状态模型。
图3是本申请实施例提供的数据建模单元200的示意图，数据建模单元200包括群状态建模模块210和群测量建模模块220；群状态建模模块210电性耦接于数据获取单元100，群测量建模模块220电性耦接于数据获取单元100。
图4是图2所示步骤S200的具体流程图，步骤S200包括：
步骤S210：藉由群状态建模模块210生成多群目标的状态集合(1)以及生成多群目标的运动模型(2)，
Figure BDA0002193622690000072
式(1)中，
Figure BDA0002193622690000081
为第i个群的待估状态，Nξ，k是未知的群个数，
Figure BDA0002193622690000082
代表群的量测比率，
Figure BDA0002193622690000083
代表群质心的运动状态，
Figure BDA0002193622690000084
代表群的拓展状态；于一实施例中，式(1)代表k时刻群目标的状态集。
式(2)中，
Figure BDA0002193622690000086
为单维状态空间上的状态转移矩阵，Id为d×d维的单位矩阵，
Figure BDA0002193622690000087
是协方差为
Figure BDA0002193622690000088
的高斯白噪声，且
Figure BDA0002193622690000089
为d×d维的对称正定矩阵。
步骤S220：藉由群测量建模模块220生成多群目标的量测集合(3)以及生成多群目标的量测模型(4)，
式(3)中，NZ,k＝|Zk|是量测的个数，因此目标的量测模型(4)为
Figure BDA00021936226900000811
式(4)中，
Figure BDA00021936226900000812
为单维状态空间上的量测转移矩阵，
Figure BDA00021936226900000813
是协方差为
Figure BDA00021936226900000814
的高斯白噪声。
于一实施例中，假定在量测产生为一个泊松点过程，且k时刻的量测比率为γk，因此γk的预测概率密度函数服从伽马分布。使用伽马分布
Figure BDA0002193622690000091
对量测比率进行建模，得到γk的后验概率密度为：
Figure BDA0002193622690000092
其中，
Figure BDA0002193622690000093
代表Gamma概率密度函数，且有γ>0,外形参数α>0，逆尺度参数β>0。
Figure BDA0002193622690000094
为一个负二项分布，且αk|k＝αk|k-1+NZ,k，βk|k＝βk|k-1+1。Gamma分布的期望和方差分别为：
Figure BDA0002193622690000095
Figure BDA0002193622690000096
假定γk的预测概率密度为一个衰减因子为0<1ηk<1的指数衰减形式的Gamma分布，则有
Figure BDA0002193622690000097
于一实施例中，xk用正态分布
Figure BDA0002193622690000098
描述，Xk用逆威夏特分布
Figure BDA0002193622690000099
描述，ξk的后验概率密度函数为GGIW分布函数，即：
Figure BDA00021936226900000910
其中，
Figure BDA00021936226900000911
代表均值μ，方差Σ的正态分布。
Figure BDA00021936226900000912
表示变量X逆尺度矩阵为A，服从自由度为a的逆威夏特分布。高斯协方差且
Figure BDA00021936226900000914
ζk|k＝(αk|k,βk|k,mk|k,Pk|k,vk|k,Vk|k)为GGIW(Gamma Gaussian Inverse Wishart，伽马高斯逆威夏特)密度参数。假设杂波平均分布在跟踪区域中，且杂波数目服从参数为βFA,k的泊松分布。当跟踪区域面积为S时，βFA,k·S为杂波量测平均数目。
于一实施例中，由于群目标合并或衍生可能会导致原有的主体群目标的增大或减小，这会对群的状态估计产生很大影响，因此在Kullback-Leiber判别准则的基础上，对两个群目标合并为一个群和一个群目标衍生成两个群，两种情况所产生的变化进行建模。
图5是本申请实施例提供的数据预测单元300的示意图，数据预测单元300包括：量测比率预测模块310、群质心运动状态预测模块320、扩展状态预测模块330、修正一步预测协方差模块340，其中修正一步预测协方差模块340电性耦接于群质心运动状态预测模块320。
图6是图3所示步骤S300的具体流程图，步骤S300包括：
步骤S310：藉由量测比率预测模块310成量测模型的预测有效窗长度。于一实施例中，藉由量测比率公式(6)(7)生成第r个模型的预测有效窗长度(8)。
Figure BDA0002193622690000101
Figure BDA0002193622690000102
lengthk-1,r＝1/(1-1/ηk-1,r)＝ηk-1,r/(ηk-1,r-1) (8)
式(6)(7)中，
Figure BDA0002193622690000103
和
Figure BDA0002193622690000104
分别是第j个分量量测比率的外形参数和逆尺度参数一步预测值，ηk-1>1。
步骤S320：藉由群质心运动状态预测模块320生成量测模型的预测概率
Figure BDA0002193622690000111
于一实施例中，藉由群质心运动状态预测公式(9)(10)得到第r个模型的预测概率
Figure BDA0002193622690000112
Figure BDA0002193622690000113
Figure BDA0002193622690000114
式(9)中，
Figure BDA0002193622690000115
是第j个分量的高斯均值，其中，
Figure BDA0002193622690000116
式(10)中
Figure BDA0002193622690000117
是第j个分量的协方差的一步预测值，质心预测状态一步预测参数，其中，
Figure BDA0002193622690000119
于一实施例中，第r个模型的预测概率
Figure BDA00021936226900001110
为：
Figure BDA00021936226900001111
式(13)中，πir为模型概率转移矩阵。
步骤S330：藉由扩展状态预测模块330根据预测概率得到自由度参数，以及逆尺度矩阵的一步预测值。于一实施例中，藉由扩展状态预测公式(14)得到自由度参数，以及公式(15)得到逆尺度矩阵的一步预测值。
Figure BDA00021936226900001113
式(14)中，是第j个分量的自由度参数，式(15)中
Figure BDA00021936226900001115
和
Figure BDA0002193622690000121
是第j个分量的逆尺度矩阵的一步预测值。
步骤S340：藉由修正一步预测协方差模块340，以及渐消因子修正量测集合的一步预测协方差
Figure BDA0002193622690000123
于一实施例中，藉由修正一步预测协方差公式(16)来修正第j个分量针对第W个量测集合的一步预测协方差。
Figure BDA0002193622690000124
式中，
Figure BDA0002193622690000125
是渐消因子。
于一实施例中，为了防止出现跟踪模型的失配问题，藉由STF(Strong TrackingFilters，强跟踪滤波器)中的渐消因子
Figure BDA0002193622690000126
来修正
Figure BDA0002193622690000127
为第j个分量针对第W个量测子集的一步预测协方差。
于一实施例中，式(16)中：
Figure BDA0002193622690000128
Figure BDA00021936226900001210
Figure BDA00021936226900001212
图7是本申请实施例提供的数据更新单元400的示意图，数据更新单元400包括：概率假设密度更新模块410、新生目标分量模型概率更新模块420、存在目标分量模型概率更新模块430。其中，概率假设密度更新模块410电性耦接于群质心运动状态预测模块320。
图8是图3所示步骤S400的具体流程图，步骤S400包括：
步骤S410：藉由概率假设密度更新模块410生成新生目标分量的量测模型。于一实施例中，藉由假设密度更新公式(22)更新所述多群目标的假设密度。
Figure BDA0002193622690000131
式(22)中，ND表示漏检部，D表示检测部分，W代表第W个量测子集。
于一实施例中，概率假设密度更新为目标漏检更新，
Figure BDA0002193622690000132
属于当目标漏警情况下的PHD(Probability Hypothesis Density，概率假设密度)更新，具体为：
Figure BDA0002193622690000133
其中，
Figure BDA0002193622690000135
Figure BDA0002193622690000136
于一实施例中，质心量测
Figure BDA0002193622690000137
和散射矩阵
Figure BDA0002193622690000138
第W个量测子集计算公式为：
Figure BDA0002193622690000139
Figure BDA00021936226900001310
具体更新步骤为：
Figure BDA00021936226900001311
Figure BDA00021936226900001312
Figure BDA0002193622690000141
Figure BDA0002193622690000142
Figure BDA0002193622690000143
Figure BDA0002193622690000144
其中，是新息协方差，
Figure BDA0002193622690000146
是新息向量，是增益矩阵，
Figure BDA0002193622690000148
是新息矩阵，计算公式为：
Figure BDA0002193622690000149
Figure BDA00021936226900001410
Figure BDA00021936226900001411
此外，子集W的第j个GGIW分量的权重为：
Figure BDA00021936226900001413
其中：
Figure BDA00021936226900001414
Figure BDA00021936226900001415
其中，CPHD的更新由式(12)完成，权重由式(37)计算。
于一实施例中，势分布的计算为：
Figure BDA00021936226900001416
步骤S420：藉由新生目标分量模型概率更新模块420生成新生目标分量的量测模型。于一实施例中，藉由新生目标分量模型概率更新模块420生成新生目标分量模型(41)，
Figure BDA0002193622690000151
式(41)中，为假设模型r的概率，M为模型集中的跟踪模型个数；
步骤S430：藉由存在目标分量模型概率更新模块430根据新生目标分量的量测模型(41)更新目标分量的模型概率。于一实施例中，藉由似然函数更新式(42)更新所述目标分量的模型概率，
Figure BDA0002193622690000153
式(42)中，第r个模型的似然函数
Figure BDA0002193622690000154
为：
Figure BDA0002193622690000155
其中，|S|和|V|代表矩阵S和V的行列式，|W|代表子集W内的量测数目。
于一实施例中，第r个模型的参数一步预测为：
Figure BDA0002193622690000156
Figure BDA0002193622690000157
Figure BDA0002193622690000161
Figure BDA0002193622690000162
第r个模型参数更新为：
Figure BDA0002193622690000163
Figure BDA0002193622690000164
Figure BDA0002193622690000165
Figure BDA0002193622690000167
Figure BDA0002193622690000168
Figure BDA0002193622690000169
于一实施例中，在模型概率更新中使用GGIW分量的不同模型似然函数，引入了最新量测信息，提高群目标的跟踪精度。
于一实施例中，设定一个杂波环境下未知群目标数目的运动场景，跟踪区域为[-1000,1000]m×[-1000,1000]m，量测采样周期为Ts＝1s，观测持续时间为30s，
Figure BDA00021936226900001610
为群目标的质心状态。采用1个匀速直线模型和2个匀速转弯模型描述目标运动过程，状态方程为：
xk＝Fxk-1+Gvk-1 (55)
其中，
Figure BDA00021936226900001611
CV模型中的状态转移方程为
Figure BDA00021936226900001612
CT模型中状态转移方程为
Figure BDA0002193622690000171
Ω代表匀速转弯模型中的转弯角速度，取Ω＝±0.5rad/s模型概率转移矩阵为：
Figure BDA0002193622690000172
假定传感器的观测位置在坐标原点，ck(zk)为杂波分布且均匀分布在跟踪区域内，杂波服从均值λk＝10的泊松分布。
式(56)表示第i个群目标的真实扩展状态，ai为椭圆长轴，bi为椭圆短轴，
Figure BDA0002193622690000174
表示一个旋转矩阵。群目标的检测概率为pD＝0.99，目标存活概率为pS＝0.95。新生目标强度函数的混合分量数目为Jb,k＝3，分量权重为
Figure BDA0002193622690000175
方差为
Figure BDA0002193622690000176
衍生目标强度函数的分量权重为wsp,k＝0.05，衍生假设为K个不同的κ∈K＝{0.25,0.5,0.75}。新出现群的扩展状态服从的GIW(Gaussian inverse wishart，高斯逆威夏特)分布参数为
Figure BDA0002193622690000177
新生目标状态集合的量测比率为
Figure BDA0002193622690000178
预测Gamma分布的衰减因子为2，Gamma分布参数为
Figure BDA0002193622690000179
此外，在GGIW分量的修剪和合并中，设置最大GGIW分量数为Jmax＝100，合并门限为UTh＝103，修剪门限为TTh＝10-5，状态提取门限ETh＝0.5。
使用平均单步所需消耗的CPU时间对比在算法的计算量。利用OSPA(Optimal Sub-patten Assignment，最优次模式分配)距离对算法跟踪性能进行对比。
对于真实状态有限集和估计状态有限集
Figure BDA0002193622690000182
定义Nξ,k和
Figure BDA0002193622690000183
之间的p阶OSPA距离为：
Figure BDA0002193622690000184
其中，质心状态
Figure BDA0002193622690000185
cx＝60，p＝2；扩展状态
Figure BDA0002193622690000186
cX＝120，p＝2；·2为向量的2-范数，||·||F为矩阵的F-范数。
于一实施例中，设存在群1、群2和群3的初始质心状态分别为：[-250m,500m,0m/s,-50m/s]T、[-245m,230m,42m/s,0m/s]T和[-510m,60m,60m/s,0m/s]T。群1的扩展状态为(a1,b1)＝(10,5)，量测比率为群2的扩展状态为(a2,b2)＝(15,6)，量测比率为
Figure BDA0002193622690000188
群3的扩展状态为(a3,b3)＝(10,5)，量测比率为
Figure BDA0002193622690000189
于一实施例中，用于仿真实验的PC机平台为Intel(R)Core(TM)i3-2100 CPU@3.10GHz,RAM 2.00GB。实验软件为matlab(R2010b)，总共运行100次蒙特卡洛(MC，MonteCarlo)仿真实验。
在对比仿真实验中将现有技术的算法称为A算法，本申请实施例提供的算法为B算法。
图9和图10为本申请实施例提供的一种群质心状态OSPA距离仿真图，虚线部分表示对应的一倍标准差。图9为A算法仿真图，
图10为B算法仿真图，对比图9和图10可知，当群目标发生机动时，A算法其质心状态的OSPA距离会增大，而B算法其质心状态的OSPA距离在整体上要小于A算法，估计精度更高。这是由于本申请实施例提供的算法实现多模型的输入交互，并利用强跟踪算法修正群质心的状态,具有较强的鲁棒性。
图11和图12是分别为两种算法的群扩展状态OSPA距离。其中实线部分表示算法的群扩展状态OSPA距离，虚线部分表示对应的一倍标准差。图11为A算法仿真图，图12为B算法仿真图，对比图11和图12可知，B算法相比A算法，群扩展状态的OSPA距离要小。这是由于本申请实施例算法融合了多个模型的群扩展状态估计，提高了算法的跟踪精度。
图13和图14分别为两种算法群目标数目估计OSPA距离。其中圆圈部分表示算法的群扩展状态OSPA距离，虚线部分表示对应的一倍标准差。图13为A算法仿真图，图14为B算法仿真图，对比图13和图14可知，B算法对群目标数目的估计要明显优于A算法，这时由于B算法，引入了强跟踪算法对群质心状态进行修正，并且采用最适高斯近似法融合处理多个模型。

Claims (10)

1.一种多群目标跟踪系统，其特征在于，包括：
数据获取单元，用于获取在一时刻时所述多群目标的状态数据；
数据建模单元，电性耦接于所述数据获取单元，用于将获取的所述状态数据建立状态模型；
数据预测单元，电性耦接于所述数据建模单元，用于藉由伽马高斯逆威夏特概率假设密度滤波算法预估所述状态模型，并生成预测数据；
数据更新单元，电性耦接于所述数据预测单元，用于引入预测数据更新所述状态模型。
2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述状态数据包括所述多目标群的质心位置数据、速度数据以及群拓展状态数据；
所述数据建模单元包括：
群状态建模模块，电性耦接于数据获取单元，用于生成所述多群目标的状态集合以及所述多群目标的运动模型；
群测量建模模块，电性耦接于数据获取单元，用于生成所述多群目标的量测集合以及所述多群目标的量测模型。
3.根据权利要求2所述的系统，其特征在于，所述数据预测单元包括：
量测比率预测模块，用于生成所述量测模型的预测有效窗长度；
群质心运动状态预测模块，用于生成所述量测模型的预测概率；
扩展状态预测模块，用于根据预测概率
Figure FDA0002193622680000011
得到自由度参数，以及逆尺度矩阵的一步预测值；
修正一步预测协方差模块，用于藉由渐消因子修正所述量测集合的一步预测协方差。
4.根据权利要求3所述的系统，其特征在于，所述数据更新单元包括：
概率假设密度更新模块，用于更新所述多群目标的量测集合的假设密度。
5.根据权利要求3所述的系统，其特征在于，所述数据更新单元还包括：
新生目标分量模型概率更新模块，用于生成新生目标分量的量测模型；
存在目标分量模型概率更新模块，用于根据所述新生目标分量的量测模型更新所述新生目标分量的模型概率。
6.一种多群目标跟踪方法，应用于权利要求1-5所述的系统，其特征在于，所述方法包括：
藉由所述数据获取单元获取在t时刻时所述多群目标的状态数据；
藉由所述数据建模单元将获取的所述状态数据建立状态模型；
藉由所述数据预测单元藉由伽马高斯逆威夏特概率假设密度滤波算法预估状态模型，并生成预测数据；
藉由所述数据更新单元引入预测数据更新所述状态模型。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述状态数据包括所述多目标群的质心位置数据、速度数据以及群拓展状态数据；
所述藉由所述数据建模单元将获取的所述状态数据建立状态模型，包括：
藉由群状态建模模块生成所述多群目标的状态集合以及运动模型；
藉由群测量建模模块生成所述多群目标的量测集合以及所述多群目标的量测模型。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述藉由所述数据预测单元藉由伽马高斯逆威夏特概率假设密度滤波算法预估状态模型，并生成预测数据，包括：
藉由量测比率预测模块生成所述量测模型的预测有效窗长度；
藉由群质心运动状态预测模块生成所述量测模型的预测概率；
藉由扩展状态预测模块根据预测概率得到自由度参数，以及逆尺度矩阵的一步预测值；
藉由修正一步预测协方差模块，以及渐消因子修正所述量测集合的一步预测协方差。
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述藉由所述数据更新单元引入预测数据更新所述状态模型，包括：
藉由概率假设密度更新模块更新所述多群目标的假设密度。
10.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述藉由所述数据更新单元引入预测数据更新所述状态模型，还包括：
藉由新生目标分量模型概率更新模块生成新生目标分量的量测模型；
藉由存在目标分量模型概率更新模块根据所述新生目标分量的量测模型更新所述新生目标分量的模型概率。
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