CN112986978A - 一种雷达目标跟踪滤波的信任度获取方法 - Google Patents

一种雷达目标跟踪滤波的信任度获取方法 Download PDF

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CN112986978A CN202110098110.6A CN202110098110A CN112986978A CN 112986978 A CN112986978 A CN 112986978A CN 202110098110 A CN202110098110 A CN 202110098110A CN 112986978 A CN112986978 A CN 112986978A
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葛泉波
王梦梦
孙长银
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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

本发明提供一种雷达目标跟踪滤波的信任度获取方法，适用于目标跟踪系统，所述方法包括：获取目标的运动特征，根据所述目标运动特征构建与其对应的跟踪滤波器模型；基于跟踪滤波器模型，构建用于反映该模型目标跟踪结果信任度的信任因子，并解算所述信任因子为信任因子估计；执行目标的跟踪滤波过程；于执行过程中，根据所述信任因子估计获取所述跟踪滤波过程的目标跟踪滤波结果的信任因子值，进而可以获取目标跟踪结果的信任度高低；本方法能明显提高运动目标的估计精度和收敛性。

Description

一种雷达目标跟踪滤波的信任度获取方法
技术领域
本发明属于目标跟踪技术领域，涉及一种雷达目标跟踪滤波的信任度获取方法。
背景技术
雷达的目标跟踪是雷达技术应用的重要方向之一，通过发射无线电波信号并接收反射回的无线电波信号，计算获得目标至电磁波发射点的距离、距离变化率(径向速度)、方位和高度等运动状态信息，进而获得目标的准确位置。
在雷达的目标跟踪处理过程中，需要对获取的运动状态信息进行滤波，其中强跟踪滤波是雷达目标跟踪中常用的滤波方法，可以达到高精准的目标跟踪效果，其基本思想是通过利用自适应次优渐消因子对预测误差协方差阵进行实时修正，即为对目标的运动状态直接进行修正估计，并未考虑对模型参数的更新估计。然而，对于噪声协方差不准确目标跟踪系统中的Kalman滤波计算，其均方误差和实际均方误差之间存在不一致。如果在Kalman滤波器中使用不准确的噪声协方差，则无法获得真正的均方误差，则估计结果也不是最优的，进而降低跟踪结果的准确性和可靠性。
因此，对于噪声协方差不准确的目标跟踪系统，如何准确获取滤波结果的信任度，已成为本领域所需要解决的技术问题。
发明内容
鉴于以上现有技术中存在的缺点，本发明的目的在于提供一种雷达目标跟踪滤波的信任度获取方法，用于解决对于噪声协方差不准确的目标跟踪系统，无法准确获取滤波结果的信任度而无法获知雷达目标跟踪结果的信任度等问题。
为实现上述目的及其他相关目的，本发明提供一种雷达目标跟踪滤波的信任度获取方法，适用于目标跟踪系统，所述方法包括：
获取目标的运动特征，根据所述目标运动特征构建与其对应的跟踪滤波器模型；基于跟踪滤波器模型，构建适配的且用于反映该模型目标跟踪结果信任度的信任因子，并解算所述信任因子为信任因子估计；执行目标的跟踪滤波过程；于执行过程中，根据所述信任因子估计获取所述跟踪滤波过程的目标跟踪滤波结果的信任因子值。
于本发明的一实施例中，所述根据所述目标运动特征构建Kalman滤波器模型，为：
Figure BDA0002915133190000012
Figure BDA0002915133190000011
Figure BDA0002915133190000021
Figure BDA0002915133190000022
Figure BDA0002915133190000023
其中
Figure BDA0002915133190000024
为先验状态估计，
Figure BDA0002915133190000025
为最优估计，Kk为滤波增益矩阵，
Figure BDA0002915133190000026
为设定观测噪声协方差，
Figure BDA0002915133190000027
表示实际应用中假设的过程噪声协方差Pk|k-1为预测误差协方差，Pk|k为估计误差协方差；则所述基于跟踪滤波器模型构建适配的信任因子，包括：设置信任因子为：
Figure BDA0002915133190000028
其中，t(k)为信任因子，用于反映该模型目标跟踪结果信任度；
Figure BDA0002915133190000029
为真实估计误差协方差。
于本发明的一实施例中，于所述目标跟踪系统中包含过程噪声偏差，则所述解算所信任因子为信任因子估计，包括：根据所述过程噪声偏差和所述跟踪滤波器模型，解算所述信任因子为第一信任因子估计
于本发明的一实施例中，所述根据所述信任因子估计获取所述跟踪滤波过程的目标跟踪滤波结果的信任因子值，包括：根据所述第一信任因子估计，获取所述跟踪滤波过程的目标跟踪滤波结果的第一信任因子值。
于本发明的一实施例中，根据所述过程噪声偏差和所述跟踪滤波器模型，解算所述信任因子为第一信任因子估计，包括：基于所述过程噪声偏差、所述计算估计误差协方差、所述真实估计误差协方差，和所述跟踪滤波器模型的新息构建关联方程；解算所述关联方程，获得所述真实估计误差协方差估计；基于所述真实估计误差协方差估计，和所述计算估计误差协方差，解算所述信任因子为第一信任因子估计。
于本发明的一实施例中，于所述目标跟踪系统中包含过程噪声偏差和观测噪声偏差，则所述解算所信任因子为信任因子估计，包括：根据所述过程噪声偏差、所述观测噪声偏差和所述跟踪滤波器模型，解算所述信任因子为第二信任因子估计。
于本发明的一实施例中，所述根据所述信任因子估计获取所述跟踪滤波过程的目标跟踪滤波结果的信任因子值，包括：根据所述第二信任因子估计，获取所述跟踪滤波过程的目标跟踪滤波结果的第二信任因子值。
于本发明的一实施例中，根据所述过程噪声偏差、所述观测噪声偏差和所述跟踪滤波器模型解算所述信任因子为第二信任因子估计，包括：基于所述过程噪声偏差、所述观测噪声偏差、所述计算估计误差协方差、所述真实估计误差协方差，和所述跟踪滤波器模型的新息构建关联方程；利用粒子群方法解算所述关联方程，获得所述真实估计误差协方差估计；基于所述真实估计误差协方差估计，和所述计算估计误差协方差，解算所述信任因子为第二信任因子估计。
如上所述，本发明提供的雷达目标跟踪滤波的信任度获取方法，通过构建信任因子和解算信任因子至信任因子估计，于执行目标跟踪滤波过程中，可以获得目标跟踪滤波结果的信任因子值，从而可以获知目标跟踪结果的信任度的高低。进一步的，本发明提供了同时估计两个噪声协方差或两个噪声协方差均不匹配目标跟踪系统中的目标跟踪滤波信任度获取方法，建立了相应的优化模型，并引入粒子群优化方法求解优化问题，能明显提高运动目标的估计精度和收敛性。
附图说明
图1显示为本发明所述雷达目标跟踪滤波的信任度获取方法于实施1中的流程示意图；
图2显示为一实施例中所述利用粒子群方法解算所述关联方程的流程示意图；
图3显示为一实施例中于仿真实验A中采用不同方法获得的仿真实验结果，图3(a)为信任度估计曲线，图3(b)为信任度估计误差；
图4显示为一实施例中于仿真实验B中采用不同方法获得的仿真实验结果，图4(c)为信任度估计曲线，图4(d)为信任度估计误差；
元件标号说明
S100～S400 步骤
S300＇、S400＇ 步骤
具体实施方式
本发明提供了一种目标雷达跟踪的滤波信任度获取方法，适用于雷达目标跟踪系统中，噪声协方差的计算值和真实值存在偏差，或噪声协方差的真实值未知的目标跟踪系统，用于获取雷达目标跟踪的滤波信任度。其核心构思是通过构建目标跟踪滤波模型的过程噪声协方差和测量噪声协方差估计方法，通过构建并解算信任因子，获取目标跟踪滤波结果的信任因子值，以获取目标跟踪滤波结果的信任度。
以下通过特定的具体实例说明本发明的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点与功效。本发明还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本发明的精神下进行各种修饰或改变。需说明的是，在不冲突的情况下，以下实施例及实施例中的特征可以相互组合。
需要说明的是，以下实施例中所提供的图示仅以示意方式说明本发明的基本构想，遂图式中仅显示与本发明中有关的组件而非按照实际实施时的组件数目、形状及尺寸绘制，其实际实施时各组件的型态、数量及比例可为一种随意的改变，且其组件布局型态也可能更为复杂。
实施例1
请参阅图1，显示为本发明提供的所述雷达目标跟踪滤波的信任度获取方法于实施1中的流程示意图。于本实施例中，所述目标为匀加速运动状态。
如图1所示，该方法实施包括如下步骤：
S100，获取目标的运动特征，根据所述目标运动特征构建与该目标运动特征对应的跟踪滤波器模型；
具体的，首先，根据所述目标运动特征，构建雷达跟踪的目标运动模型：
xk＝Fk,k-1xk-1+wk,k-1 (15)
zk＝Hkxk+vk (16)
其中，
Figure BDA0002915133190000041
式中，k表示当前时刻，也即雷达观测目标的运动状态的时刻；k-1表示k时刻的前一时刻；
xk表示k时刻目标的运动状态向量，为：
Figure BDA0002915133190000042
x(k),
Figure BDA0002915133190000051
分别表示k时刻目标的位置、速度、加速度；
Fk,k-1表示目标运动系统由k-1时刻至k时刻的运动状态转移矩阵，其中T表示雷达的观测采样周期；
wk,k-1为k-1时刻至k时刻的高斯白噪声的过程噪声，满足wk,k-1∈Rn，即包含于n维实数域，且满足均值为零，协方差为：
Qk,k-1∈Rn×n
其中，Qk,k-1为k-1时刻至时刻k的过程噪声wk,k-1的协方差；
Zk为k时刻运动状态向量的观测向量，由雷达观测获得，且满足：
Zk∈Rp
其中，Rp为p维实数域；
Hk表示k时刻的观测矩阵，为：
Hk＝[1 0 0] (5)
Rk为k时刻高斯白噪声的观测噪声，为雷达自身的测量误差，满足uk∈Rp，且满足均值为零，协方差为：
Rk∈Rp×p
其中，Rk为k时刻观测噪声vk的协方差；
所述过程噪声和所述观测噪声并不相关。
然而，对于雷达目标跟踪系统中，噪声协方差的计算值和真实值存在偏差，或噪声协方差的真实值未知的，通过预先设定的过程噪声和观测噪声，构建Kalman滤波器的迭代方程，为：
Figure BDA0002915133190000052
Figure BDA0002915133190000053
Figure BDA0002915133190000054
Figure BDA0002915133190000055
Figure BDA0002915133190000061
其中，上标T为反置矩阵；
上标f表示实际获得或设定。
Figure BDA0002915133190000062
为基于k-1时刻计算最优估计的k时刻运动状态先验状态估计；
Figure BDA0002915133190000063
为k时刻的目标运动状态的计算最优估计，为执行目标跟踪滤波时，实际获得的最优估计；
Figure BDA0002915133190000064
为计算滤波增益矩阵，为执行目标跟踪滤波时，滤波器模型实际利用的滤波增益矩阵；
Figure BDA0002915133190000065
为基于k-1时刻运动状态获取的k时刻的计算预测误差协方差，为执行目标跟踪滤波时，实际获得的预测误差协方差；
Figure BDA0002915133190000066
为k时刻的计算估计误差协方差FMSE，为执行目标跟踪滤波时，实际获得的估计误差协方差；
I为单位矩阵；
Figure BDA0002915133190000067
为k-1时刻至k时刻的计算过程噪声协方差，为执行目标跟踪滤波前，实际设定的过程噪声协方差；
Figure BDA0002915133190000068
为k时刻的计算过程噪声协方差，为执行目标跟踪滤波前，实际设定的观测噪声协方差。
于雷达目标跟踪系统中，噪声协方差的计算值和真实值存在偏差，或噪声协方差的真实值未知的目标跟踪系统，则：
Figure BDA0002915133190000069
Figure BDA00029151331900000610
式中，Rk表示真实的观测噪声协方差，Qk,k-1表示真实的过程噪声协方差；
Figure BDA00029151331900000611
为计算观测噪声协方差，
Figure BDA00029151331900000612
为计算过程噪声协方差，均用上标u表示；ΔRk表示计算观测噪声协方差
Figure BDA00029151331900000614
和真实观测噪声协方差Rk之间的偏差；ΔQk,k-1表示所述计算过程噪声协方差
Figure BDA00029151331900000613
和真实观测噪声协方差Qk,k-1之间的偏差。
需要注意的是，式21中，计算估计误差协方差
Figure BDA0002915133190000071
并非为k时刻通过所述目标跟踪滤波器模型获得的计算最优估计
Figure BDA0002915133190000072
对应的真实估计误差协方差，即TMSE，因为：
Figure BDA0002915133190000073
其中，
Figure BDA0002915133190000074
为k时刻计算最优估计和目标运动状态真实值之间的偏差。
根据式2和式21，获取计算最优估计
Figure BDA0002915133190000075
对应的真实估计误差协方差
Figure BDA0002915133190000076
为：
Figure BDA0002915133190000077
其中，
Figure BDA0002915133190000078
式中，
Figure BDA0002915133190000079
为基于k-1时刻运动状态获取的k时刻的真实预测误差协方差TMSE，为执行目标跟踪滤波时，理论上应获得的预测误差协方差；
上标m表示真实值，即理论上应获得的值。
已知目标跟踪滤波器模型的新息
Figure BDA00029151331900000710
为：
Figure BDA00029151331900000711
Figure BDA00029151331900000712
的计算协方差矩阵为：
Figure BDA00029151331900000713
上标f表示计算值。但是
Figure BDA00029151331900000714
并非为
Figure BDA00029151331900000715
的协方差矩阵的真实值，
Figure BDA00029151331900000716
的协方差矩阵的真实值为：
Figure BDA00029151331900000717
其中，0≤ρ≤1表示遗忘因子，上标m表示真实值。
根据式29和式30，得到
Figure BDA00029151331900000718
S200，基于跟踪滤波器模型构建适配的信任因子；
构造信任因子
Figure BDA0002915133190000081
其中，
Figure BDA0002915133190000082
为
Figure BDA0002915133190000083
的2范数，取值范围是(0，+∞)；
t(k)为所述信任因子，取值范围为(0,1)；
t(k)用来衡量所述目标跟踪滤波器模型获得FMSE和TMSE的接近程度，即用于反映该模型目标跟踪结果信任度高低；即t(k)越接近于1，FMSE和TMSE就越接近，则该模型目标跟踪结果信任度越高。当FMSE和TMSE完全相等时，即所述目标跟踪系统的噪声协方差匹配的。反之，t(k)越小，FMSE和TMSE的差值越大，则该模型目标跟踪结果信任度越低。
于本实施例中，t(k)受ΔQk,k-1,ΔRk的影响，即Tr(ΔQk,k-1),Tr(ΔRk)越大，t(k)越小。
S300，解算所述信任因子为第一信任因子估计；
于本实施例中，所述目标跟踪系统中存在不匹配过程噪声，即于雷达目标跟踪系统中，所述过程噪声协方差的计算值和真实值存在偏差，或所述过程噪声协方差的真实值未知的，则根据所述过程噪声偏差和所述跟踪滤波器模型，解算所述信任因子为第一信任因子估计。
具体的，由式22，式26获得：
Figure BDA0002915133190000084
通过联立式31和式33可得到：
Figure BDA0002915133190000085
Figure BDA0002915133190000086
上式中：
Figure BDA0002915133190000087
Figure BDA0002915133190000088
Figure BDA0002915133190000089
Dk＝HkFk,k-1 (39)
通过联立式34和式35，可得到
Figure BDA0002915133190000091
于所述目标跟踪系统为一维系统时，可以得到式40的解析解为：
Figure BDA0002915133190000092
于所述目标跟踪系统为一维以上系统时，则设
Figure BDA0002915133190000093
通过将式41带入式40，求解该方程，求解该方程可以得到ΔQk和Ak对应的估计值
Figure BDA0002915133190000094
和
Figure BDA0002915133190000095
则得到
Figure BDA0002915133190000096
和t(k)的第一信任因子估计为：
Figure BDA0002915133190000097
Figure BDA0002915133190000098
其中，式43中，
Figure BDA0002915133190000099
为信任因子t(k)的第一信任因子估计。
S400，执行目标的跟踪滤波过程；于执行过程中，根据所述第一信任因子估计获取所述跟踪滤波过程的目标跟踪滤波结果的第一信任因子值。
具体的，基于所述目标跟踪滤波模型，执行目标的跟踪滤波过程；同时，于执行该过程中，于获取各时刻目标的跟踪滤波结果，即各时刻目标的计算最优估计值的同时，根据步骤S300中获得的所述第一信任因子估计，获取所述跟踪滤波过程的目标跟踪滤波结果的信任度。
实施例2
于本实施例中，所述雷达目标跟踪滤波的信任度获取方法的实施步骤与实施例1中的相同，不同之处在于：
S300＇，解算所述信任因子为信任因子估计为：
于本实施例中，所述目标跟踪系统中存在不匹配的过程噪声和观测噪声，即于雷达目标跟踪系统中，所述过程噪声协方差的计算值和真实值存在偏差，或所述过程噪声协方差的真实值未知；以及，所述观测噪声协方差的计算值和真实值存在偏差，或所述观测噪声协方差的真实值未知，根据所述过程噪声偏差、所述观测噪声偏差和所述跟踪滤波器模型，解算所述信任因子为第二信任因子估计。
具体的，根据式31和式43，可以获得：
Figure BDA0002915133190000101
联立式31和式33，可获得：
Figure BDA0002915133190000102
Figure BDA0002915133190000103
Ak,Bk,Ck,Dk的定义参见式36至式39，通过联立式45和式46，可获得：
Figure BDA0002915133190000104
因为式47中存在两个未知矩阵，所以该式有无数个解。无法求得ΔQk和Ak对应的估计值
Figure BDA0002915133190000105
和
Figure BDA0002915133190000106
于本实施例中，利用粒子群算法来估计所述第二信任因子估计，请参阅图2：
具体为：调节
Figure BDA0002915133190000107
使其满足：
Figure BDA0002915133190000108
设Qk,k-1,Rk的阶数分别为q和r。在一个D(D＝q+r)维空间中，随机产生一组有n个粒子组成的种群X＝(x1,x2,…,xn)，其中第i个粒子对应一个向量x1＝(xi1,xi2,…,xiD)T，表示其在D维空间中的位置。根据适应度函数计算每个粒子对应的适应度值。其中第i个粒子的速度为vi＝(vi1,vi2,…viD)T，第i个粒子的个体极值为pi＝(pi1,pi2,…piD)T，种群极值为gi＝(gi1,gi2,…giD)T。
流程如下所示：
1)在定义的区间[xmin,xmax],[vmin,vmax]随机生成粒子位置和速度；
2)构建适应度函数
Figure BDA0002915133190000109
将各粒子的位置作为噪声协方差代入Kalman滤波，通过式30和式31求得
Figure BDA00029151331900001010
并计算各粒子的适应度值。适应度值可由目标函数计算，其值的高低表示粒子的优劣；
3)根据各粒子的适应度值确定个体极值pbest和群体极值gbest来更新自身的位置。个体极值指个体在运动过程中得到最优适应度值的位置，群体极值指种群中所有的粒子在运动过程中得到最优适应度值的位置；
4)根据gbest和pbest更新粒子的位置和速度，即：
Figure BDA0002915133190000111
Figure BDA0002915133190000112
其中，ω为惯性权重，d＝1,2,…,D；i＝1,2,…,n；k为当前迭代次数；vid表示粒子i在d方向的速度；c1,c2是非负的常数，称为加速度因子；r1,r2是分布于[0,1]区间的随机数。最后得到适应度最小的粒子位置b＝(b1,b2,…,bD)T并令
Figure BDA0002915133190000113
Figure BDA0002915133190000114
5)计算各粒子的适应度值并更新gbest和pbest；
6)判断迭代次数是否达到上限，如果达到上限，则输出gbest的位置作为噪声协方差估计
Figure BDA0002915133190000115
否则，转到步骤4)；
7)通过
Figure BDA0002915133190000116
可以得到ΔQk和Ak对应的估计值
Figure BDA0002915133190000117
和
Figure BDA0002915133190000118
所以根据式32可以得到
Figure BDA0002915133190000119
和t(k)的第二信任因子估计。
以及，于本实施例中，步骤S400＇为：执行目标的跟踪滤波过程；于执行过程中，根据所述第二信任因子估计获取所述跟踪滤波过程的目标跟踪滤波结果的第二信任因子值。
具体的，基于所述目标跟踪滤波模型，执行目标的跟踪滤波过程；同时，于执行该过程中，于获取各时刻目标的跟踪滤波结果，即各时刻目标的计算最优估计值的同时，根据步骤S300＇中获得的所述第二信任因子估计，获取所述跟踪滤波过程的目标跟踪滤波结果的信任度。
为了验证本发明所述雷达目标跟踪滤波的信任度获取方法，于所述目标跟踪系统中存在不匹配的噪声协方差时，其跟踪效果优于常用的强跟踪滤波目标跟踪方法，进行了如下2组仿真实验,为实验组A和实验组B；其中，各组仿真实验的对照组均采用Sage-Husa自适应Kalman滤波方法。
设定待跟踪的目标物体为匀加速运动，于2组仿真实验中，各目标的运动状态特征各不相同，而ΔQk,k-1,ΔRk的设定方式如下：
Figure BDA0002915133190000121
仿真结果请参阅图3和图4。其中，图3(b)和图4(d)中的实线为采用Sage-Husa自适应Kalman滤波方法获得仿真结果，图3(b)和图4(d)中带星线为采用本方法获得的仿真结果，由图3和图4可知，无论ΔQk,k-1和ΔRk是否为正定矩阵时，信任因子大小都只与trace(|ΔQk,k-1|)和trace(|ΔRk|)的大小有关，且在图3(b)和图4(d)中，采用本方法获得的误差值小于采用Sage-Husa自适应Kalman滤波方法所获得的误差值；即，无论ΔQk,k-1和ΔRk取何值，本发明所述方法获得目标跟踪结果的估计性能总是优于对照组方法。当使用本发明所述方法导致滤波发散时，则获得目标跟踪结果的信任度降为0。
综上所述，本发明提供的雷达目标跟踪滤波的信任度获取方法，通过构建信任因子和解算信任因子至信任因子估计，可以于执行目标跟踪滤波过程中，根据所述信任因子估计获取所述跟踪滤波过程的目标跟踪滤波结果的信任因子值，从而可以获得TMSE和FMSE的接近程度，以及目标跟踪系统模型与真实模型的匹配程度，进而可以获知目标跟踪结果的信任度高低。进一步的，本发明提供了同时估计两个噪声协方差或两个噪声协方差均不匹配目标跟踪系统中的目标跟踪滤波信任度获取方法，建立了相应的优化模型，并引入粒子群优化方法求解优化问题，能明显提高运动目标的估计精度和收敛性。
上述实施例仅例示性说明本发明的原理及其功效，而非用于限制本发明。任何熟悉此技术的人士皆可在不违背本发明的精神及范畴下，对上述实施例进行修饰或改变。因此，举凡所属技术领域中具有通常知识者在未脱离本发明所揭示的精神与技术思想下所完成的一切等效修饰或改变，仍应由本发明的权利要求所涵盖。

Claims (8)

1.一种雷达目标跟踪滤波的信任度获取方法，适用于目标跟踪系统，所述方法包括：
获取目标的运动特征，根据所述目标运动特征构建与其对应的跟踪滤波器模型；
基于跟踪滤波器模型构建适配的信任因子，并解算所述信任因子为信任因子估计；
执行目标的跟踪滤波过程；于执行过程中，根据所述信任因子估计获取所述跟踪滤波过程的目标跟踪滤波结果的信任因子值，从而获取该目标跟踪结果的信任度。
2.根据权利要求1所述的雷达目标跟踪滤波的信任度获取方法，其特征在于，所述根据所述目标运动特征构建Kalman滤波器模型，为：
Figure FDA0002915133180000011
Figure FDA0002915133180000012
Figure FDA0002915133180000013
Figure FDA0002915133180000014
Figure FDA0002915133180000015
其中
Figure FDA0002915133180000016
为先验状态估计，
Figure FDA0002915133180000017
为最优估计，Kk为滤波增益矩阵，
Figure FDA0002915133180000018
为设定观测噪声协方差，
Figure FDA0002915133180000019
表示实际应用中假设的过程噪声协方差Pk|k-1为预测误差协方差，Pk|k为估计误差协方差。
则所述基于跟踪滤波器模型构建适配的信任因子，包括：
设置信任因子为：
Figure FDA00029151331800000110
其中，t(k)为信任因子；
Figure FDA00029151331800000111
为真实估计误差协方差。
3.根据权利要求2所述的雷达目标跟踪滤波的信任度获取方法，其特征在于，于所述目标跟踪系统中包含过程噪声偏差，则所述解算所信任因子为信任因子估计，包括：
根据所述过程噪声偏差和所述跟踪滤波器模型，解算所述信任因子为第一信任因子估计。
4.根据权利要求3所述的雷达目标跟踪滤波的信任度获取方法，其特征在于，所述根据所述信任因子估计获取所述跟踪滤波过程的目标跟踪滤波结果的信任因子值，包括：
根据所述第一信任因子估计，获取所述跟踪滤波过程的目标跟踪滤波结果的第一信任因子值。
5.根据权利要求3或4所述的雷达目标跟踪滤波的信任度获取方法，其特征在于，根据所述过程噪声偏差和所述跟踪滤波器模型，解算所述信任因子为第一信任因子估计，包括：
基于所述过程噪声偏差、所述计算估计误差协方差、所述真实估计误差协方差，和所述跟踪滤波器模型的新息构建关联方程；
解算所述关联方程，获得所述真实估计误差协方差估计；
基于所述真实估计误差协方差估计，和所述计算估计误差协方差，解算所述信任因子为第一信任因子估计。
6.根据权利要求2所述的雷达目标跟踪滤波的信任度获取方法，其特征在于，于所述目标跟踪系统中包含过程噪声偏差和观测噪声偏差，则所述解算所信任因子为信任因子估计，包括：
根据所述过程噪声偏差、所述观测噪声偏差和所述跟踪滤波器模型，解算所述信任因子为第二信任因子估计。
7.根据权利要求6所述的雷达目标跟踪滤波的信任度获取方法，其特征在于，所述根据所述信任因子估计获取所述跟踪滤波过程的目标跟踪滤波结果的信任因子值，包括：
根据所述第二信任因子估计，获取所述跟踪滤波过程的目标跟踪滤波结果的第二信任因子值。
8.根据权利要求6或7所述的雷达目标跟踪滤波的信任度获取方法，其特征在于，根据所述过程噪声偏差、所述观测噪声偏差和所述跟踪滤波器模型解算所述信任因子为第二信任因子估计，包括：
基于所述过程噪声偏差、所述观测噪声偏差、所述计算估计误差协方差、所述真实估计误差协方差，和所述跟踪滤波器模型的新息构建关联方程；
利用粒子群方法解算所述关联方程，获得所述真实估计误差协方差估计；
基于所述真实估计误差协方差估计，和所述计算估计误差协方差，解算所述信任因子为第二信任因子估计。
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