CN111563918B - 一种多卡尔曼滤波器数据融合的目标跟踪方法 - Google Patents

一种多卡尔曼滤波器数据融合的目标跟踪方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种多卡尔曼滤波器数据融合的目标跟踪方法，包括以下步骤：步骤一、计算各卡尔曼滤波器的不确定信息；步骤二、根据不确定信息确定各卡尔曼滤波器的权重；步骤三、融合各卡尔曼滤波器目标状态值得到目标状态估计值。本发明结构简单、设计合理，采用不确定信息生成各卡尔曼滤波器的权重，采用最小二乘法以生成的权重信息融合当前时刻多个卡尔曼滤波预测的目标状态值，融合所得的最终结果即为目标跟踪模型对当前k时刻目标状态估计值，提升了目标跟踪的抗干扰性，使其在不确定环境下有更好的预测性能。

Description

一种多卡尔曼滤波器数据融合的目标跟踪方法
技术领域
本发明属于目标跟踪技术领域，具体涉及一种多卡尔曼滤波器数据融合的目标跟踪方法。
背景技术
伴随着万物互联时代的来临，各类电子设备和传感器已然遍布生活和工、作的各个角落，结合通信、人工智能等技术，极大改善了人们的生活。与此同、时，制造业升级以及智能制造等带来工业生产设备的更新迭代，自动化生产的、设备往往需要具备对物品识别和跟踪的能力；而在日常生活中，生活方式因智、能视频监控和人脸识别等应用而更加智能化，这些应用也使得目标识别和跟踪、技术更为普及。因而技术发展极大丰富了目标识别与跟踪等理论的应用场景，相关理论方法的研究也受到了广泛重视。
目标跟踪问题实际上就是目标状态的跟踪滤波问题，即根据传感器已获得的目标测量数据对目标状态进行精确的估计。目标在运动过程中随着速度、角度、加速度等参数不断变化，使得目标的位置具有很强的相关性，但是由于定位跟踪过程中测量误差、系统噪声和干扰的存在，利用多次含有噪声的观测数据对目标运动状态进行跟踪，需要用滤波方法来获得统计最优的状态估计结果，其实质是最优滤波问题。卡尔曼滤波方法自从1960年被Kalman提出，就因为有良好的目标状态预测性能而备受重视。此后许多研究将仅适用于线性系统和高斯概率分布的经典卡尔曼滤波进一步改进。为提高对目标的跟踪性能，迫切需要研究更为优越的跟踪滤波方法。
智能化同时也造成了数据量的剧增，繁杂多样的信息促使着信息融合技术的快速发展，也使其被用于各种各样的应用中。在众多应用场景中，数据处理中心所能获取的观测数据往往采集自不同的传感器，所能获取的数据量也随之倍增。相比于单个传感器观测数据，多源数据能更充分的反映目标情况，因而在目标识别与跟踪过程中需要融合多源信息，从而提高识别与跟踪的准确性。但是在目标跟踪过程中，传感器在复杂环境中受到噪声干扰等一系列环境不确定因素影响，多源数据间可能出现不一致、冲突等情况，会对传感器性能造成影响，导致所观测的数据具有不确定性，而难以直接对多源数据进行融合，这些不确定性都将给多源数据下的目标识别和跟踪带来困扰，因而在跟踪目标时需结合不确定性理论对不确定信息进行处理。
为了使目标跟踪模型能有更好的性能表现，需要对这些不确定信息进行处理。所以结合不确定性理论构建具有不确定信息处理能力的目标识别和目标跟踪模型有其研究价值和意义。
发明内容
本发明所要解决的技术问题在于针对上述现有技术中的不足，提供一种多卡尔曼滤波器数据融合的目标跟踪方法，其结构简单、设计合理，采用不确定信息生成各卡尔曼滤波器的权重，采用最小二乘法以生成的权重信息融合当前时刻多个卡尔曼滤波预测的目标状态值，融合所得的最终结果即为目标跟踪模型对当前k时刻目标状态估计值，提升了目标跟踪的抗干扰性，使其在不确定环境下有更好的预测性能。
为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案是：一种多卡尔曼滤波器数据融合的目标跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤一、计算各卡尔曼滤波器的不确定信息：
步骤101、多个传感器采集当前时刻目标运动状态；
步骤102、计算机根据公式
Figure BDA0002430303640000021
计算不确定信息
Figure BDA0002430303640000022
其中
Figure BDA0002430303640000023
表示第i个卡尔曼滤波器在k时刻的新息噪声协方差理论值，
Figure BDA0002430303640000024
表示第i个卡尔曼滤波器在k时刻的新息噪声协方差实际值，1≤i≤n，n为不小于3的正整数；
步骤二、根据不确定信息计算各卡尔曼滤波器的权重；
步骤三、融合各卡尔曼滤波器目标状态值得到当前目标状态估计值：计算机根据公式
Figure BDA0002430303640000031
计算当前k时刻的目标状态估计值
Figure BDA0002430303640000032
其中
Figure BDA0002430303640000033
表示第i个卡尔曼滤波器在k时刻预测的目标状态值。
上述的一种多卡尔曼滤波器数据融合的目标跟踪方法，其特征在于：步骤一中
Figure BDA0002430303640000034
其中H表示观测矩阵，
Figure BDA0002430303640000035
表示第i个卡尔曼滤波器在k时刻的目标状态预测值的误差协方差，
Figure BDA0002430303640000036
表示第i个卡尔曼滤波器在k时刻的观测噪声协方差。
上述的一种多卡尔曼滤波器数据融合的目标跟踪方法，其特征在于：步骤一中计算机根据前h个时刻的新息值计算新息噪声协方差实际值
Figure BDA0002430303640000037
其中
Figure BDA0002430303640000038
Figure BDA0002430303640000039
表示第i个卡尔曼滤波器在k时刻目标运动状态的实际观测值，
Figure BDA00024303036400000310
表示第i个卡尔曼滤波器在k时刻目标运动状态的预测值，k≥h≥1。
上述的一种多卡尔曼滤波器数据融合的目标跟踪方法，其特征在于：步骤一中，当
Figure BDA00024303036400000311
为矩阵形式时，取该矩阵主对角线的均值作为
Figure BDA00024303036400000312
上述的一种多卡尔曼滤波器数据融合的目标跟踪方法，其特征在于，步骤二中计算各卡尔曼滤波器的权重包括以下步骤：计算机根据公式
Figure BDA00024303036400000313
计算
Figure BDA00024303036400000314
表示第i个卡尔曼滤波器在k时刻的权重。
上述的一种多卡尔曼滤波器数据融合的目标跟踪方法，其特征在于，步骤二中计算各卡尔曼滤波器的权重包括以下步骤：计算机根据公式
Figure BDA00024303036400000315
计算
Figure BDA00024303036400000316
表示第i个卡尔曼滤波器在k时刻的权重。
本发明与现有技术相比具有以下优点：
1、本发明的结构简单、设计合理，实现及使用操作方便。
2、本发明采用多个传感器采集当前时刻目标运动状态，相比于单个传感器观测数据，多个传感器所能获取的数据量也随之倍增，多源数据能更充分的反映目标情况，从而提高识别与跟踪的准确性。
3、本发明采用不确定信息ΔDk间接反映卡尔曼滤波的准确性，基于比值ΔDk在噪声发生变化时对卡尔曼滤波器的参数进行自适应更新，以实现对目标状态的良好预测。
3、本发明采用多个卡尔曼滤波器，对每个卡尔曼滤波器设置了不同的参数，因此相比于单个的卡尔曼滤波器具有更优的抗干扰表现。
4、本发明采用不确定信息生成各卡尔曼滤波器的权重，使得各卡尔曼滤波器的预测准确性决定各卡尔曼滤波器的权重，使用效果好。
5、本发明采用最小二乘法以生成的权重信息融合当前时刻多个卡尔曼滤波预测的目标状态值，融合所得的最终结果即为目标跟踪模型对当前k时刻目标状态估计值，提升了目标跟踪的抗干扰性，使其在不确定环境下有更好的预测性能。
综上所述，本发明结构简单、设计合理，采用不确定信息生成各卡尔曼滤波器的权重，采用最小二乘法以生成的权重信息融合当前时刻多个卡尔曼滤波预测的目标状态值，融合所得的最终结果即为目标跟踪模型对当前k时刻目标状态估计值，提升了目标跟踪的抗干扰性，使其在不确定环境下有更好的预测性能。
下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
附图说明
图1为本发明的方法流程图。
图2为本发明未加强干扰时SRCKF、fuzzyKF和方法一权重融合方法的结果对比图。
图3为本发明添加强干扰后SRCKF、fuzzyKF和方法二权重融合方法的结果对比图。
图4为本发明未加强干扰时SRCKF、fuzzyKF和方法二权重融合方法的结果对比图。
图5为本发明添加强干扰后SRCKF、fuzzyKF和方法二权重融合方法的结果对比图。
具体实施方式
下面结合附图及本发明的实施例对本发明的方法作进一步详细的说明。
需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本发明。
需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本申请的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。
需要说明的是，本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本申请的实施方式例如能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
为了便于描述，在这里可以使用空间相对术语，如“在……之上”、“在……上方”、“在……上表面”、“上面的”等，用来描述如在图中所示的一个器件或特征与其他器件或特征的空间位置关系。应当理解的是，空间相对术语旨在包含除了器件在图中所描述的方位之外的在使用或操作中的不同方位。例如，如果附图中的器件被倒置，则描述为“在其他器件或构造上方”或“在其他器件或构造之上”的器件之后将被定位为“在其他器件或构造下方”或“在其他器件或构造之下”。因而，示例性术语“在……上方”可以包括“在……上方”和“在……下方”两种方位。该器件也可以其他不同方式定位(旋转90度或处于其他方位)，并且对这里所使用的空间相对描述作出相应解释。
如图1所示，本发明包括以下步骤：
步骤一、计算各卡尔曼滤波器的不确定信息：
步骤101、多个传感器采集当前时刻目标运动状态
Figure BDA0002430303640000061
表示k时刻的目标运动状态，目标运动状态包括目标位置、目标速度和目标加速度等，k时刻表示当前时刻，k-1时刻表示上一时刻，k+1时刻表示下一时刻。
实际使用时，采用多个传感器采集当前时刻目标运动状态
Figure BDA0002430303640000062
相比于单个传感器观测数据，多个传感器所能获取的数据量也随之倍增。多源数据能更充分的反映目标情况，从而提高识别与跟踪的准确性。xk表示k时刻的目标运动状态，目标运动状态包括目标位置、目标速度和目标加速度。
步骤102、计算机根据公式
Figure BDA0002430303640000063
计算不确定信息
Figure BDA0002430303640000064
其中
Figure BDA0002430303640000065
表示第i个卡尔曼滤波器在k时刻的新息噪声协方差理论值，
Figure BDA0002430303640000066
表示第i个卡尔曼滤波器在k时刻的新息噪声协方差实际值，1≤i≤n，n为不小于3的正整数。
需要说明的是，卡尔曼滤波在目标状态预测过程中，需要设定系统噪声协方差
Figure BDA0002430303640000067
和观测噪声协方差
Figure BDA0002430303640000068
等参数。不同参数的卡尔曼滤波器具有不同的预测精确度，本申请中采用n个卡尔曼滤波器，实际使用时，n＝3。实际使用时，n＝3。本申请采用的卡尔曼滤波器为平方根容积卡尔曼滤波器，对每个平方根容积卡尔曼滤波器设置了不同的参数，因此相比于单个的卡尔曼滤波器具有更优的抗干扰表现。
实际使用时，新息噪声协方差的理论值
Figure BDA0002430303640000071
其中H表示观测矩阵，
Figure BDA0002430303640000072
表示第i个卡尔曼滤波器在k时刻的目标状态预测值的误差协方差，
Figure BDA0002430303640000073
Figure BDA0002430303640000074
表示第i个卡尔曼滤波器在k-1时刻的目标运动状态的误差协方差，
Figure BDA0002430303640000075
为第i个卡尔曼滤波器在k时刻的系统噪声协方差。
Figure BDA0002430303640000076
表示第i个卡尔曼滤波器在k时刻的观测噪声协方差。k时刻表示当前时刻，k-1表示上一时刻。
根据前h个时刻的新息值计算新息噪声协方差实际值
Figure BDA0002430303640000077
其中新息值
Figure BDA0002430303640000078
Figure BDA0002430303640000079
表示第i个卡尔曼滤波器在k时刻目标运动状态的实际观测值，包括距离、方位角、俯仰角；
Figure BDA00024303036400000710
表示第i个卡尔曼滤波器在k时刻目标运动状态的预测值，各个平方容积卡尔曼滤波分别根据各自滤波得到的历史信息以及目标运动模型预测当前k时刻的目标状态预测值
Figure BDA00024303036400000711
Figure BDA00024303036400000712
Figure BDA00024303036400000713
表示k-1时刻的目标运动状态，目标运动状态包括目标位置、目标速度和目标加速度等，A为状态转移矩阵，A由目标运动模型决定，如匀速运动、匀加速运动都分别有不同的状态转移矩阵；k≥h≥1。
当
Figure BDA00024303036400000714
为矩阵形式时，取该矩阵主对角线的均值作为
Figure BDA00024303036400000715
在实际观测环境中，传感器受过如电磁干扰等各种不确定因素的影响，从而使得目标观测信息存在不精确性、不确定性。同时干扰强度的变化使得目标状态预测值
Figure BDA00024303036400000716
也随之改变，而假定的目标状态预测值
Figure BDA00024303036400000717
必然无法反映真实情况，所以经典卡尔曼滤波的预测结果会随环境噪声强度的变化而变差。而根据上述公式可知实际噪声大于
Figure BDA00024303036400000718
时，新息值
Figure BDA00024303036400000719
会很大，由此求得的新息协方差实际值
Figure BDA00024303036400000720
会偏大，而新息协方差理论值
Figure BDA00024303036400000721
与所设定的观测噪声协方差
Figure BDA00024303036400000722
有关，两者间的差异会增大，因此它们的比值
Figure BDA00024303036400000723
反映了所用参数是否符合实际噪声，基于不确定信息
Figure BDA00024303036400000724
自适应更新模糊卡尔曼滤波器的参数，使用效果好。
步骤二、根据不确定信息确定各卡尔曼滤波器的权重。由于，观测噪声协方差
Figure BDA00024303036400000725
与实际噪声强度间
Figure BDA00024303036400000726
的差异影响了预测的准确性，而由新息信息计算得的
Figure BDA00024303036400000727
间接反映了这种差异，所以在融合多卡尔曼滤波的
Figure BDA00024303036400000728
目标状态值时，
Figure BDA0002430303640000081
可作为权重生成信息，因此本申请采用不确定信息
Figure BDA0002430303640000082
生成各卡尔曼滤波器的权重
Figure BDA0002430303640000083
使得各卡尔曼滤波器的预测准确性决定各卡尔曼滤波器的权重，使用效果好。本申请提供两种权重计算方法：
方法一：计算机根据公式
Figure BDA0002430303640000084
计算第i个卡尔曼滤波器在k时刻的权重
Figure BDA0002430303640000085
方法一中权重
Figure BDA0002430303640000086
生成方案则根据
Figure BDA0002430303640000087
的大小按比例分配权值。
方法二：计算机根据公式
Figure BDA0002430303640000088
计算
Figure BDA0002430303640000089
表示第i个卡尔曼滤波器在k时刻的权重。方法二中权重
Figure BDA00024303036400000810
生成方案将全部权值分配给
Figure BDA00024303036400000811
最小的平方根容积卡尔曼滤波器，而剩余平方根容积卡尔曼滤波器的权值为0。
步骤三、融合各卡尔曼滤波器目标状态值得到目标状态估计值：计算机根据公式
Figure BDA00024303036400000812
计算k时刻的目标状态估计值
Figure BDA00024303036400000813
其中
Figure BDA00024303036400000814
表示第i个卡尔曼滤波器在k时刻预测的目标状态值。
对平方根容积卡尔曼滤波(SRCKF)、模糊卡尔曼滤波(fuzzyKF)、本申请中两种不同的权重融合方法分别进行了仿真分析。四种方法参数设置如下目标从(100,100,9)处以速度
Figure BDA00024303036400000815
往原点方向飞行根据运动状态的变化，传感器运动轨迹分为4个阶段，先是从位置(0,5,7)以速度(100,0,0)m/s往x轴正方向做匀速运动，再250～300时刻以加速度(2,0,0)m/s2在x轴正方向上做匀加速运动，然后在300～350时刻在xoy平面上做角速度
Figure BDA00024303036400000816
的匀速圆周运动，最后在350～400时刻做匀速直线运动。
观测噪声协方差
Figure BDA00024303036400000817
其中距离的观测误差标准差σr＝50m，方位角的观测误差标准差σ＝0.6°，俯仰角的观测误差标准差σε＝0.6°。系统噪声
Figure BDA00024303036400000818
其中
Figure BDA00024303036400000819
Qx＝0.25m2s-3，Qy＝0.25m2s-3，Qz＝0.001m2s-3。
图2为未加强干扰时平方根容积卡尔曼滤波(SRCKF)、模糊卡尔曼滤波(fuzzyKF)和方法一权重融合方法的结果对比图，从图可知，三种卡尔曼滤波在没有强干扰出现的情况下预测的位置误差相接近。
如图3所示，在350～400时刻添加了5倍强度的观测噪声作为强干扰，在强干扰环境下，方法一权重融合方法优于平方根容积卡尔曼滤波(SRCKF)，且抗干扰性与模糊卡尔曼滤波相当。优于方法一权重融合方法采用数据融合的方式避免了构造模糊数等问题，因此其较平方根容积卡尔曼滤波(SRCKF)滤波精度高，较模糊卡尔曼滤波(fuzzyKF)计算简便，使用效果好。
图4为未加强干扰时平方根容积卡尔曼滤波(SRCKF)、模糊卡尔曼滤波(fuzzyKF)和方法二权重融合方法的结果对比图，从图可知，三种卡尔曼滤波在没有强干扰出现的情况下预测的位置误差相接近。
如图5所示，在350～400时刻添加了5倍强度的观测噪声作为强干扰，在强干扰环境下，方法二权重融合方法优于平方根容积卡尔曼滤波(SRCKF)，且抗干扰性强于平方根容积卡尔曼滤波(SRCKF)，使用效果好。
实际使用时，采用最小二乘法以生成的权重信息融合当前时刻多个卡尔曼滤波预测的目标状态值
Figure BDA0002430303640000091
最小二乘法融合就是求一个与各预测值
Figure BDA0002430303640000092
的距离加权之和最小的点，融合所得的最终结果即为目标跟踪模型对当前k时刻目标状态估计值
Figure BDA0002430303640000093
因此该方法不会出现不收敛的情况，提升了目标跟踪的抗干扰性，使其在不确定环境下有更好的预测性能。
以上所述，仅是本发明的实施例，并非对本发明作任何限制，凡是根据本发明技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、变更以及等效结构变化，均仍属于本发明技术方案的保护范围内。

Claims (6)

1.一种多卡尔曼滤波器数据融合的目标跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤一、计算各卡尔曼滤波器的不确定信息：
步骤101、多个传感器采集当前时刻目标运动状态；
步骤102、计算机根据公式
Figure FDA0003478004340000011
计算不确定信息
Figure FDA0003478004340000012
其中
Figure FDA0003478004340000013
表示第i个卡尔曼滤波器在k时刻的新息噪声协方差理论值，
Figure FDA0003478004340000014
表示第i个卡尔曼滤波器在k时刻的新息噪声协方差实际值，1≤i≤n，n为不小于3的正整数；
步骤二、根据不确定信息
Figure FDA0003478004340000015
确定各卡尔曼滤波器的权重；
步骤三、融合各卡尔曼滤波器目标状态值得到目标状态估计值：计算机根据公式
Figure FDA0003478004340000016
计算k时刻的目标状态估计值
Figure FDA0003478004340000017
其中
Figure FDA0003478004340000018
表示第i个卡尔曼滤波器在k时刻预测的目标状态值，其中
Figure FDA0003478004340000019
表示第i个卡尔曼滤波器在k时刻的权重。
2.按照权利要求1所述的一种多卡尔曼滤波器数据融合的目标跟踪方法，其特征在于：步骤一中
Figure FDA00034780043400000110
其中H表示观测矩阵，
Figure FDA00034780043400000111
表示第i个卡尔曼滤波器在k时刻的目标状态预测值的误差协方差，
Figure FDA00034780043400000112
表示第i个卡尔曼滤波器在k时刻的观测噪声协方差。
3.按照权利要求1所述的一种多卡尔曼滤波器数据融合的目标跟踪方法，其特征在于：步骤一中计算机根据前h个时刻的新息值计算新息噪声协方差实际值
Figure FDA00034780043400000113
其中
Figure FDA00034780043400000114
Figure FDA00034780043400000115
表示第i个卡尔曼滤波器在k时刻目标运动状态的实际观测值，
Figure FDA00034780043400000116
表示第i个卡尔曼滤波器在k时刻目标运动状态的预测值，k≥h≥1。
4.按照权利要求1所述的一种多卡尔曼滤波器数据融合的目标跟踪方法，其特征在于：步骤一中，当
Figure FDA0003478004340000021
为矩阵形式时，取该矩阵主对角线的均值作为
Figure FDA0003478004340000022
5.按照权利要求1所述的一种多卡尔曼滤波器数据融合的目标跟踪方法，其特征在于，步骤二中计算各卡尔曼滤波器的权重包括以下步骤：计算机根据公式
Figure FDA0003478004340000023
计算
Figure FDA0003478004340000024
Figure FDA0003478004340000025
表示第i个卡尔曼滤波器在k时刻的权重。
6.按照权利要求1所述的一种多卡尔曼滤波器数据融合的目标跟踪方法，其特征在于，步骤二中计算各卡尔曼滤波器的权重包括以下步骤：计算机根据公式
Figure FDA0003478004340000026
计算
Figure FDA0003478004340000027
Figure FDA0003478004340000028
表示第i个卡尔曼滤波器在k时刻的权重。
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