CN116047494A - 通感一体背景下基于多距离划分的多扩展目标的跟踪方法 - Google Patents

通感一体背景下基于多距离划分的多扩展目标的跟踪方法 Download PDF

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CN116047494A CN202211709881.5A CN202211709881A CN116047494A CN 116047494 A CN116047494 A CN 116047494A CN 202211709881 A CN202211709881 A CN 202211709881A CN 116047494 A CN116047494 A CN 116047494A
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Abstract

本发明公开了一种通感一体背景下基于多距离划分的多扩展目标的跟踪方法，包括：构建通感一体化背景下多扩展目标跟踪场景；获得第k时刻扩展目标状态向量和扩展目标的量测模型；获取扩展目标运动模型；获取第k时刻的量测集合，将量侧集合分区；获取扩展目标集合概率密度一阶矩；更新预测到但未检测到的扩展目标集合概率密度一阶距；更新已检测到的扩展目标集合概率密度一阶矩；得到高斯分量；对权值较小的高斯分量进行剪枝，得到第k时刻扩展目标状态的估计结果；对相距较小的高斯分量进行合并、剪枝，提取扩展目标状态，得到第k时刻扩展目标状态的估计结果；获取扩展目标所有时刻的估计结果，作为跟踪结果。本发明可以提升紧邻扩展目标下的跟踪精度。

Description

通感一体背景下基于多距离划分的多扩展目标的跟踪方法
技术领域
本发明属于雷达目标跟踪技术领域，具体涉及一种通感一体背景下基于多距离划分的多扩展目标的跟踪方法。
背景技术
随着宽带雷达的应用普及，多扩展目标跟踪技术起着越来越重要的作用，其中，多扩展目标跟踪问题是目标跟踪技术中的重点难点。
现有技术中，多扩展目标量测数量巨大，传统数据关联算法存在计算复杂度高以及通感一体背景下多紧邻目标存在量测重叠的问题。
因此，亟需改善现有技术中的缺陷。
发明内容
为了解决现有技术中存在的上述问题，本发明提供了一种通感一体背景下基于多距离划分的多扩展目标的跟踪方法。本发明要解决的技术问题通过以下技术方案实现：
第一方面，本发明提供一种通感一体背景下基于多距离划分的多扩展目标的跟踪方法，包括：
构建通感一体化背景下多扩展目标跟踪场景，该场景包括雷达基站和多个扩展目标；
根据雷达基站接收到的扩展目标的量侧，获得第k时刻扩展目标状态向量、以及扩展目标的量测模型；
根据第k时刻扩展目标状态向量，获取扩展目标运动模型；
获取第k时刻的量测集合，并将量侧集合进行分区；其中，量测集合为雷达基站接收到扩展目标的量测值；
根据已分区好的所述量侧集合，获取扩展目标集合概率密度一阶矩；更新预测到但未检测到的扩展目标集合概率密度一阶距；更新已检测到的扩展目标集合概率密度一阶矩；得到高斯分量；
对权值小于第一阈值的高斯分量进行剪枝，得到第k时刻扩展目标状态的估计结果；对相距小于第二阈值的高斯分量进行合并，提取扩展目标状态，得到第k时刻扩展目标状态的估计结果；估计结果包括扩展目标的数目估计值、状态估计值和状态估计值协方差；
获取扩展目标第1时刻至第K时刻的估计结果，作为跟踪结果。
本发明的有益效果：
本发明提供的一种通感一体背景下基于多距离划分的多扩展目标的跟踪方法，通过使用随机有限集贝叶斯框架跟踪多扩展目标，利用带权值的高斯分量来近似表示扩展目标集合概率密度的一阶矩，通过预测，更新高斯分量传递集合后验概率密度的一阶矩，进而得到扩展目标集合当中的扩展目标数目和扩展目标状态，进而实现多距离划分量测集合，可以提升紧邻扩展目标下的跟踪精度。
以下将结合附图及实施例对本发明做进一步详细说明。
附图说明
图1是本发明实施例提供的通感一体背景下基于多距离划分的多扩展目标的跟踪方法的一种流程图；
图2是本发明实施例提供的通感一体化背景下多扩展目标跟踪场景的一种示意图；
图3是本发明实施例提供的量测分区的一种示意图；
图4是本发明实施例提供的量测分区的另一种示意图；
图5是本发明实施例提供的仿真实验的一种示意图；
图6是本发明实施例提供的扩展目标的真实轨迹与估计轨迹的一种对比图；
图7是本发明实施例提供的对扩展目标量测进行点迹凝聚进而将其视为点目标的滤波方法的OSPA距离的一种对比图。
具体实施方式
下面结合具体实施例对本发明做进一步详细的描述，但本发明的实施方式不限于此。
针对传统数据关联算法存在计算复杂度高以及通感一体背景下多紧邻目标存在量测重叠的问题，本发明提出一种通感一体背景下基于多距离划分的多扩展目标的跟踪方法，进行了多距离划分量测，形成了多个距离下的单元格，利用单元格中的量测去更新预测到的目标，以提升目标跟踪的精度。
请参见图1，图1是本发明实施例提供的通感一体背景下基于多距离划分的多扩展目标的跟踪方法的一种流程图，本发明所提供的一种通感一体背景下基于多距离划分的多扩展目标的跟踪方法，包括：
S101、构建通感一体化背景下多扩展目标跟踪场景，该场景包括雷达基站和多个扩展目标；
S102、根据雷达基站接收到的扩展目标的量侧，获得第k时刻扩展目标状态向量、以及扩展目标的量测模型；
S103、根据第k时刻扩展目标状态向量，获取扩展目标运动模型；
S104、获取第k时刻的量测集合，并将量侧集合进行分区；其中，量测集合雷达基站接收到的扩展目标的量测值；
S105、根据已分区好的所述量侧集合，获取扩展目标集合概率密度一阶矩；更新预测到但未检测到的扩展目标集合概率密度一阶距；更新已检测到的扩展目标集合概率密度一阶矩；得到高斯分量；
S106、对权值小于第一阈值的高斯分量进行剪枝，得到第k时刻扩展目标状态的估计结果；对相距小于第二阈值的高斯分量进行合并、剪枝，提取扩展目标状态，得到第k时刻扩展目标状态的估计结果；所述估计结果包括扩展目标的数目估计值、状态估计值和状态估计值协方差；
S107、获取扩展目标第1时刻至第K时刻的估计结果，作为跟踪结果。
具体而言，请继续参见图1所示，本发明提供的一种通感一体背景下基于多距离划分的多扩展目标的跟踪方法，使用随机有限集贝叶斯框架跟踪多扩展目标，利用带权值的高斯分量来近似表示扩展目标集合概率密度的一阶矩，通过预测，更新高斯分量传递集合后验概率密度的一阶矩，进而得到扩展目标集合当中的扩展目标数目和扩展目标状态，进而实现多距离划分量测集合，可以提升紧邻扩展目标下的跟踪精度。
在本发明的一种可选地实施例中，所述扩展目标的量测模型为：
Figure BDA0004027116010000041
其中，
Figure BDA0004027116010000042
为所述扩展目标的量测值，ei,k为高斯噪声，xi,k为第k时刻扩展目标状态向量，Hk为观测矩阵，i为第i个扩展目标。
在本发明的一种可选地实施例中，所述扩展目标运动模型为：
xi,k＝Fk-1xi,k-1+Gk-1wi,k-1；
其中，xi,k为第k时刻扩展目标状态向量，wi,k-1为高斯白噪声，xi,k-1为第k-1时刻扩展目标状态向量，Fk-1为第一状态转移矩阵，Gk-1为第二状态转移矩阵。
在本发明的一种可选地实施例中，量测集合的分区方式为：基于多距离划分所述量测集合；
通过
Figure BDA0004027116010000043
以及
Figure BDA0004027116010000044
对于不同概率PG，得到不同的距离门限
Figure BDA0004027116010000045
通过多次实验，使用与大于
Figure BDA0004027116010000046
且小于2m所对应的距离门限
Figure BDA0004027116010000047
产生最优的所述两侧集合分区；其中，
Figure BDA0004027116010000048
为量测噪声协方差参数，I2为二维单位矩阵，Rk为量测噪声协方差，zk为量测值，
Figure BDA0004027116010000049
和
Figure BDA00040271160100000410
为任意两个量测值，δ为函数。
在本发明的一种可选地实施例中，所述扩展目标集合概率密度一阶矩为：
Figure BDA00040271160100000411
其中，Dk|k-1(xk|Z1:k-1)为先验集合概率密度一阶矩即先验集合概率假设密度，Jk|k-1为高斯分量的个数，
Figure BDA00040271160100000412
为第i个高斯分量的权值，高斯分量的形式为
Figure BDA00040271160100000413
Figure BDA00040271160100000414
为第i个高斯分量的均值；
Figure BDA00040271160100000415
为第i个高斯分量的协方差。
在本发明的一种可选地实施例中，预测到但未检测到的扩展目标集合概率密度一阶距为：
Figure BDA0004027116010000051
Figure BDA0004027116010000052
Figure BDA0004027116010000053
Figure BDA0004027116010000054
其中，βD为一个扩展目标产生的平均扩展数目即一个目标的平均量测数目，pD为检测概率，目标产生的量测没有一个被检测到的概率为：
Figure BDA0004027116010000055
在本发明的一种可选地实施例中，已检测到的扩展目标集合概率密度一阶矩为：
Figure BDA0004027116010000056
Figure BDA0004027116010000057
Figure BDA0004027116010000058
Figure BDA0004027116010000059
Figure BDA00040271160100000510
Figure BDA00040271160100000511
Figure BDA00040271160100000515
Figure BDA00040271160100000512
Figure BDA00040271160100000513
Figure BDA00040271160100000514
Figure BDA0004027116010000061
Rk＝blkdiag(Rk,Rk,Rk)；
其中，
Figure BDA0004027116010000062
为分区的权值，δi,j为克罗内克算子，W为单元格W中量测的数目，φz(x)＝φ(zx)为量测值的空间分布，λk为每帧的杂波数的泊松率，ck(z)为杂波量测值的空间分布，d为空间维数，I为单位矩阵，
Figure BDA0004027116010000063
分别为高斯分量的均值和方差，Γ(i)为计算高斯分量权值的中间变量，dW为计算分区权值
Figure BDA0004027116010000064
的第一中间变量，
Figure BDA0004027116010000065
为计算分区权值
Figure BDA0004027116010000066
的第二中间变量，Πz∈W为相乘符号，φZ为量测的空间分布，λk为每帧的杂波数的泊松率，ck(z)为杂波量测值的空间分布，z为量测，I为单位矩阵，
Figure BDA0004027116010000067
为卡尔曼增益，
Figure BDA0004027116010000068
为观测矩阵的转置，
Figure BDA0004027116010000069
为高斯分量协方差，Rk为观测噪声协方差。
在本发明的一种可选地实施例中，通过以下详细说明本发明的实施过程。
步骤S101、构建通感一体化背景下多扩展目标跟踪场景，该场景包括雷达基站和多个扩展目标。
具体而言，通感一体化背景下多扩展目标跟踪场景包括一个雷达基站和多个扩展目标，其中，扩展目标的数目为N，N为大于0的正整数，雷达基站向其探测区域内的扩展目标发射信号，并收到回波信号，再将回波信号进行处理，得到扩展目标的量测。
请参见图2所示，图2是本发明实施例提供的通感一体化背景下多扩展目标跟踪场景的一种示意图，在通感一体化背景下多扩展目标跟踪场景中，雷达基站探测区域内存在多个扩展目标，扩展目标是指在每个采样时刻中可能产生多个测量值的目标，探测区域为40m×400m的十字路口车道通行场景，在该雷达探测的车道通行场景内，雷达基站检测到扩展目标的概率pD,k与扩展目标的存活概率ps,k均较大，几乎与扩展目标的状态无关；设置扩展目标的存活概率ps,k＝0.99，扩展目标被检测到的概率为pD,k＝0.9；假设10个扩展目标以恒定的4m/s的速度分别在十个车道中并排移动，将雷达基站的采样间隔设置为T＝1s，并利用100个采样间隔支持本实施例的仿真，即K＝100，K为预先设定的最大跟踪时刻，K为大于0的正整数，另k为第k时刻，k的初始值为1，k∈{1,2,…,K}。本实施例中，为符合实际场景，设置车道宽度为4m，扩展目标的过程噪声σw＝1m/s2，扩展目标的观测噪声为σe＝1m，以场景中雷达基站的位置为原点o，东西方向为x轴，南北方向为y轴，建立平面直角坐标系，获取扩展目标的状态向量，其表达式为
Figure BDA0004027116010000071
其中，
Figure BDA0004027116010000072
和
Figure BDA0004027116010000073
为第k时刻第i个扩展目标的平面位置，单位为m，
Figure BDA0004027116010000074
和
Figure BDA0004027116010000075
为第k时刻第i个扩展目标的速度，单位为m/s。
步骤S102、根据所述雷达基站接收到的所述扩展目标的量侧，获得第时刻扩展目标状态向量、以及扩展目标的量测模型。
具体而言，在第k个采样时刻内，雷达基站可以为扩展目标i产生一系列量测Mi,k≥1，定义
Figure BDA0004027116010000076
为扩展目标在i在第k个采样时刻内第m个量测值。
雷达基站接收信号传感器的量测值以笛卡尔坐标获得，其表达式为：
Figure BDA0004027116010000077
其中，现有技术中，如雷达、激光、立体视觉等，量测值是以距离r和方位角
Figure BDA0004027116010000078
表示，其表达式为：
Figure BDA0004027116010000079
当使用距离r和方位角
Figure BDA00040271160100000710
作为目标的量测时，依然适用本发明，但需要将合适的极坐标系转换到直角坐标系方程，将量测进行转化，如此，将扩展目标的量测模型建立为线性高斯模型，其表达式为：
Figure BDA00040271160100000711
Figure BDA00040271160100000712
其中，ei,k为高斯噪声，其协方差为Ri,k，
Figure BDA00040271160100000713
xi,k为第k时刻扩展目标状态向量，Hk为观测矩阵，i为第i个扩展目标。
需要说明的是，扩展目标状态与扩展目标的量测相互独立，并无已知关联。
步骤S103、根据所述第k时刻扩展目标状态向量，获取扩展目标运动模。
具体而言，基于上述步骤获取的扩展目标i在第k个采样时刻的状态向量
Figure BDA0004027116010000081
将扩展目标的运行模型建立为线性高斯模型：
xi,k＝Fk-1xi,k-1+Gk-1wi,k-1；
Figure BDA0004027116010000082
Figure BDA0004027116010000083
其中，wi,k-1为高斯白噪声，其协方差为Qi,k-1，
Figure BDA0004027116010000084
xi,k-1为第k-1时刻扩展目标状态向量，Fk-1为第一状态转移矩阵，Gk-1为第二状态转移矩阵。
S104、获取第k时刻的量测集合，并将所述量侧集合进行分区；其中，量测集合为雷达基站接收到扩展目标的量测值。
具体而言，第i个扩展目标在第时刻采样得到的量测数目为Mi,k，该参数为服从泊松分布的随机变量，随机变量的均值为βD，与雷达基站的带宽和扩展目标的大小无关。
需要说明的是，设置雷达基站带宽为B＝150M，车辆大小为2m×4m，此时，βD＝4；由于一个扩展目标在一个采样时刻内可以产生多个量测，那么，至少一个量测被检测到的概率为
Figure BDA0004027116010000085
一个扩展目标的量测被检测到的概率为pD，那么有效检测概率为
Figure BDA0004027116010000086
在每一个采样时刻，产生量测的同时也会产生杂波，记每个采样时刻杂波的个数为Mc,k，该参数为服从泊松分布的随机变量，且杂波率为βFA；如果监测区域面积为Vs，那么每个采样时刻该区域的杂波个数的均值为VsβFA，杂波的量测值在检测区域空间中分布是均匀的，例如，在一个采样时刻k内，一个扩展目标产生两个量测
Figure BDA0004027116010000087
和
Figure BDA0004027116010000088
此时，传感器接收到一个杂波量测
Figure BDA0004027116010000091
如此，传感器获得的量测集合为：
Figure BDA0004027116010000092
此时，并不能分辨哪个量测由扩展目标产生，哪个量测为杂波量测。
为了区分杂波量测和来自于同一扩展目标的量测，需要进行量测集合的划分；本实施例中利用高斯混合(GM)概率假设密度(PHD)滤波器跟踪扩展目标，定义分区p为完整划分第k时刻量测集合Zk为单元格W的一种分区方式，本实施例中，以采样得到三个量测值为例说明，如果第k个采样时刻得到量测为：
Figure BDA0004027116010000093
则量测集合的分区方式为：
Figure BDA0004027116010000094
Figure BDA0004027116010000095
Figure BDA0004027116010000096
Figure BDA0004027116010000097
Figure BDA0004027116010000098
其中，pj为第j种分区方式，Wl j为第j种分区方式中第l个单元格，
Figure BDA0004027116010000099
和
Figure BDA00040271160100000910
均为量测值。
随着量测数目的增多，分区方式变得多种多样，如果利用穷举的方法进行量测集合的划分会产生计算量大，运算效率低的问题，有鉴于此，本实施例采用一种基于多距离划分量测集合的方式，首先要确定最大距离与最小距离。
在通感一体背景下建立的十字路口交叉场景中，车道中的一个车辆被认为是一个扩展目标，车辆的最大宽度为2m，因此最大距离为2m；而最小距离与量测噪声和量测来自于同一个扩展目标的概率有关。
对于量测值为
Figure BDA00040271160100000911
和
Figure BDA00040271160100000912
的协方差均为
Figure BDA00040271160100000913
且I2是2×2的单位矩阵。则下式：
Figure BDA00040271160100000914
为自由度为2的χ2分布，上式是两个测量值之间的马氏距离，可以看作是两个量测值之间是否“接近”的度量；设定一个概率PG(此概率为两个量测来自于同一个目标的概率)，使用逆χ2分布，可以计算出无单位距离门限，给定距离门限后，则有：
Figure BDA00040271160100000915
由于
Figure BDA00040271160100000916
上式可以简化为：
Figure BDA00040271160100000917
因此，对于不同概率PG，可以计算得不同的距离门限
Figure BDA0004027116010000101
通过多次实验发现，使用与大于
Figure BDA0004027116010000102
且小于2m所对应的距离门限
Figure BDA0004027116010000103
可以产生良好的分区集合，其中，距离集合表达式为：
Figure BDA0004027116010000104
其中，Nd的大小通过第k时刻传感器接收到的所有量测之间的距离决定。
请参见图3所示，图3是本发明实施例提供的量测分区的一种示意图，其中，9个量测可以包括多种分区方式，图3中(a)中距离门限为
Figure BDA0004027116010000105
的分区中有5个单元格，图3中(b)中距离门限为
Figure BDA0004027116010000106
的分区中由3个单元格。
S105、根据已分区好的所述量侧集合，获取扩展目标集合概率密度一阶矩；更新预测到但未检测到的扩展目标集合概率密度一阶距；更新已检测到的扩展目标集合概率密度一阶矩；得到高斯分量。
具体而言，首先，介绍高斯混合概率假设密度滤波器算法，高斯混合概率假设密度滤波算法的运动模型和观测模型都是线性的，过程噪声和量测噪声都是高斯分布；基本思想是将多目标状态集合概率密度一阶矩表示成多个高斯分布和的形式，递推集合概率密度高斯分布的均值，方差以及权值；高斯分布的模型表示为
Figure BDA0004027116010000107
其中，
Figure BDA0004027116010000108
分别为k时刻第i个高斯分布的权值、期望和方差，Jk为该时刻高斯分布的个数。
由上述实施例可知，扩展目标的运动模型和传感器的量测模型都是线性高斯的，在随机有限集贝叶斯框架下将其表示成高斯混合形式：
fk|k-1(xk|xk-1)＝N(x；Fk-1xk-1,Qk-1)；
gk(zk|xk)＝N(z；Hkxk,Rk)；
其中，N(·；m,P)为密度均值为m，方差为P的高斯分布，Fk-1为状态转移矩阵，Qk-1为过程噪协方差矩阵，Hk为观测矩阵，Rk为测量噪声协方差矩阵。
新生目标随机集和衍生目标随机集的后验概率密度一阶矩均为高斯混合形式：
Figure BDA0004027116010000109
Figure BDA0004027116010000111
其中，Jγ,k，
Figure BDA0004027116010000112
i＝1,2,...,Jγ,k等参数决定了新生目标随机集后验概率密度一阶矩的大小，
Figure BDA0004027116010000113
为新生目标随机集后验概率密度一阶矩的第i个高斯成分的权值、均值和协方差，Jγ,k是k时刻新生目标高斯成分的个数；同理，Jβ,k，
Figure BDA0004027116010000114
i＝1,2,...,Jβ,k等参数决定了由目标xk-1衍生的目标随机集后验概率密度一阶矩的大小，
Figure BDA0004027116010000115
为衍生目标随机集后验概率密度一阶矩的第i个高斯成分的权值、均值和协方差，Jβ,k是k时刻衍生目标高斯分量的个数。
若k-1时刻的目标集合后验概率密度的一阶矩为高斯混合形式：
Figure BDA0004027116010000116
其中，上式中的等号右边第一项表示第k时刻中由第k-1时刻存活的目标集合的后验概率密度一阶矩；第二项表示其中第k时刻中由第k-1时刻存活的目标集合衍生出的目标集合后验概率密度一阶矩；第三项表示第k时刻新生的目标集合的后验概率密度的一阶矩。
具体形式如下式所示：
Figure BDA0004027116010000117
Figure BDA0004027116010000118
Figure BDA0004027116010000119
Figure BDA00040271160100001110
Figure BDA00040271160100001111
Figure BDA00040271160100001112
由上述步骤可以得出扩展目标集合概率密度一阶矩的高斯混合形式，其表达式为：
Figure BDA00040271160100001113
那么第k时刻目标集合后验概率密度一阶矩可以表示为如下的形式
Figure BDA0004027116010000121
其中，上式等号右侧第一项表示的是未被检测到的目标集合后验概率密度一阶矩的高斯混合形式，第二项表示的是被检测到的目标集合后验概率密度一阶矩的高斯混合形式。其中，符号p∠Zk表示将测量集Zk利用第p种分区方式划分为单元格W。首先，针对预测到但未检测到的目标，进行目标集合后验概率密度一阶矩的更新，即有：
Figure BDA0004027116010000122
Figure BDA0004027116010000123
Figure BDA0004027116010000124
Figure BDA0004027116010000125
上式中
Figure BDA0004027116010000126
表示一个扩展目标的所有量测都未被检测到的概率。
更新已检测到的目标集合概率密度一阶矩；针对量测集合，一个距离
Figure BDA0004027116010000127
产生一种分区方式，总共产生Nd种分区方式；在第p(p＝1:Nd)种分区方式中有单元格W，计算单元格内每个量测更新预测目标得到的高斯分量
Figure BDA0004027116010000128
(权值，均值和方差)并依次计算单元格W和分区p的权值，并将分区p权值归一化，修正产生的所有高斯分量的权值，实现方式图如图4所示，图4是本发明实施例提供的量测分区的另一种示意图。对于每个分区p，每个单元格W中的量测值可以解释为来自相同的扩展目标。在一个单元格内的所有量测中每一个量测可能来自目标也可能来自杂波。具体实施方式如下：
检测到的目标集合后验概率密度一阶矩的高斯混合形式如下：
Figure BDA0004027116010000129
Figure BDA00040271160100001210
其中：
Figure BDA0004027116010000131
求和表示第k时刻该式涵盖了量测Zk的所有种类的分区；相乘表示上式涵盖了属于这种分区方式下所有单元格。
Figure BDA0004027116010000132
其中，δi,j为克罗内克算子，W为是单元格W中量测的数目。
克罗内克算子表达式如下所示：
Figure BDA0004027116010000133
Figure BDA0004027116010000134
Figure BDA0004027116010000135
φz(x)＝φ(zx)表示量测值的空间分布，杂波分布被建模为：λkck(z)。λk是每帧的杂波数的泊松率，ck(z)是杂波量测值的空间分布。相乘表示上式涵盖了属于该单元格内的所有量测。即有：
Figure BDA0004027116010000136
其中，d为空间维数，
Figure BDA0004027116010000137
分别表示高斯分量的均值和方差。
最后使用标准卡尔曼滤波方法来更新预测到的目标集合后验概率密度的高斯分量均值和协方差：
Figure BDA0004027116010000138
Figure BDA0004027116010000139
Figure BDA00040271160100001310
如果当前的单元格W中包含3个量测，则有：
Figure BDA00040271160100001311
Rk＝blkdiag(Rk,Rk,Rk)。
以上过程具体请参考图1所示。
图1流程表
Figure BDA0004027116010000141
Figure BDA0004027116010000151
S105、对权值小于第一阈值的高斯分量进行剪枝，得到第k时刻扩展目标状态的估计结果；对相距小于第二阈值的高斯分量进行合并、剪枝，提取扩展目标状态，得到第k时刻扩展目标状态的估计结果；估计结果包括扩展目标的数目估计值、状态估计值和状态估计值协方差。
具体而言，对权值较低的高斯分量进行剪枝，对相距较近的高斯分量进行合并，剪枝合并后提取目标状态；由上述步骤可知更新得到的目标集合后验概率密度一阶矩的高斯混合形式为：
Figure BDA0004027116010000161
随着时间的递推，高斯混合项会不断地增长；设置最低权重阈值T，通过丢弃那些权重低于预设阈值高斯分量实现剪枝；设置最大合并距离U，通过组合距离较近的高斯分量实现合并；上述方法表示请参见表2所示。
表2剪枝合并算法
Figure BDA0004027116010000162
通过高斯混合项的权值获取监视区域内的扩展目标数，即：
Figure BDA0004027116010000163
其中，提取扩展目标状态算法如表3所示。
表3提取扩展目标状态算法
Figure BDA0004027116010000171
S107、获取扩展目标第1时刻至第k时刻扩展目标的估计结果，作为跟踪结果
具体而言，令k加1，返回步骤S102，直到获得第1时刻扩展目标数目估计值
Figure BDA0004027116010000172
至第K时刻目标数目估计值
Figure BDA0004027116010000173
第1时刻目标状态估计值
Figure BDA0004027116010000174
至第K时刻目标状态估计值
Figure BDA0004027116010000175
以及第1时刻目标状态估计值的协方差
Figure BDA0004027116010000176
至第K时刻目标状态估计值的协方差
Figure BDA0004027116010000177
并记为一种通感一体背景下基于多距离划分的多扩展目标跟踪结果。
在本发明的一种可选地实施例中，通过以下仿真实验进行进一步说明。
仿真条件：仿真条件是在一台2.9GHz英特尔(R)酷睿(TM)i7-4790CPU和安装了MATLAB9.8.0(2020a)的计算机上进行的。
仿真内容和结果分析：扩展目标个数N＝10，10个目标分别位于10个车道以4m/s的速度在10个车道内并排行驶，车头方向与车道方向一致；雷达在通行场景内的监测区域为：40m×400m。在雷达监测区域内我们认为目标的存活概率与目标的检测概率很大分别为：pS,k＝0.99，pD,k＝0.9。设置监测区域内雷达的带宽为150M，车辆大小为2m×4m，那么一个扩展目标(车辆)在每一个采样时刻的平均扩展数目为4个。将采样间隔设置为T＝1s，并利用100个采样间隔来支持我们的仿真。为了符合实际场景，车道宽度设置为4m，场景设计请参见图2所示。
初始化新生目标参数
Figure BDA0004027116010000181
Figure BDA0004027116010000182
Figure BDA0004027116010000183
Figure BDA0004027116010000184
其协方差均为Pb＝diag([1 1 2 2])，其权值均为
Figure BDA0004027116010000185
衍生目标参数：
Figure BDA0004027116010000186
设置βD＝4，βFAVs＝6；剪枝合并时修剪参数T＝1e-5，合并参数U＝4，最大高斯分量数Jmax＝100。在10个新生目标的位置上存在10个目标做平行直线运动，x方向上的速度为0,y方向上的速度为4m/s。请参见图5，图5是本发明实施例提供的仿真实验的一种示意图，图5为在十字路口通行场景下，每个时刻采用本发明提供的方法得到的目标个数与真实目标对比图，从图中可以看出：在第36，65个时刻存在了目标数目的漏估，其余时刻真实目标数目与估计目标数目一致。请参见图6，图6是本发明实施例提供的扩展目标的真实轨迹与估计轨迹的一种对比图，从图中可以看出在杂波存在的情况下，可以得到较好的跟踪结果。请参见图7，图7是本发明实施例提供的对扩展目标量测进行点迹凝聚进而将其视为点目标的滤波方法的OSPA距离的一种对比图，算法一为本发明所提供的方法，算法二为对比方法，OSPA距离是衡量两个集合之间距离的一种方式，在本发明的背景下，两个集合分别是每个时刻真实目标集合与估计目标集合；由OSPA距离对比图可以看出本文方法优越性。
综上所述，仿真实验验证了本发明的正确性，有效性和可靠性。
应当说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的物品或者设备中还存在另外的相同要素。“连接”或者“相连”等类似的词语并非限定于物理的或者机械的连接，而是可以包括电性的连接，不管是直接的还是间接的。“上”、“下”、“左”、“右”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例进行接合和组合。
以上内容是结合具体的优选实施方式对本发明所作的进一步详细说明，不能认定本发明的具体实施只局限于这些说明。对于本发明所属技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干简单推演或替换，都应当视为属于本发明的保护范围。

Claims (7)

1.一种通感一体背景下基于多距离划分的多扩展目标的跟踪方法，其特征在于，包括：
构建通感一体化背景下多扩展目标跟踪场景，该场景包括雷达基站和多个扩展目标；
根据所述雷达基站接收到的所述扩展目标的量侧，获得第k时刻扩展目标状态向量、以及扩展目标的量测模型；
根据所述第k时刻扩展目标状态向量，获取扩展目标运动模型；
获取第k时刻的量测集合，并将所述量侧集合进行分区；其中，所述量测集合为雷达基站接收到扩展目标的量测值；
根据已分区好的所述量侧集合，获取扩展目标集合概率密度一阶矩；更新预测到但未检测到的扩展目标集合概率密度一阶距；更新已检测到的扩展目标集合概率密度一阶矩；得到高斯分量；
对权值小于第一阈值的高斯分量进行剪枝，得到第k时刻扩展目标状态的估计结果；对相距小于第二阈值的高斯分量进行合并，提取扩展目标状态，得到第k时刻扩展目标状态的估计结果；所述估计结果包括扩展目标的数目估计值、状态估计值和状态估计值协方差；
获取扩展目标第1时刻至第K时刻的估计结果，作为跟踪结果。
2.根据权利要求1所述的通感一体背景下基于多距离划分的多扩展目标的跟踪方法，其特征在于，所述扩展目标的量测模型为：
Figure FDA0004027113000000011
其中，
Figure FDA0004027113000000012
为所述扩展目标的量测值，ei,k为高斯噪声，xi,k为第k时刻扩展目标状态向量，Hk为观测矩阵，i为第i个扩展目标。
3.根据权利要求1所述的通感一体背景下基于多距离划分的多扩展目标的跟踪方法，其特征在于，所述扩展目标运动模型为：
xi,k＝Fk-1xi,k-1+Gk-1wi,k-1；
其中，xi,k为第k时刻扩展目标状态向量，wi,k-1为高斯白噪声，xi,k-1为第k-1时刻扩展目标状态向量，Fk-1为第一状态转移矩阵，Gk-1为第二状态转移矩阵。
4.根据权利要求1所述的通感一体背景下基于多距离划分的多扩展目标的跟踪方法，其特征在于，所述量测集合的分区方式为：基于多距离划分所述量测集合；
通过
Figure FDA0004027113000000021
以及
Figure FDA0004027113000000022
对于不同概率PG，得到不同的距离门限
Figure FDA0004027113000000023
通过多次实验，使用与大于
Figure FDA0004027113000000024
且小于2m所对应的距离门限
Figure FDA0004027113000000025
产生最优的所述两侧集合分区；其中，
Figure FDA0004027113000000026
为量测噪声协方差参数，I2为二维单位矩阵，Rk为量测噪声协方差，zk为量测值，
Figure FDA0004027113000000027
和
Figure FDA0004027113000000028
为任意两个量测值，δ为函数。
5.根据权利要求1所述的通感一体背景下基于多距离划分的多扩展目标的跟踪方法，其特征在于，所述扩展目标集合概率密度一阶矩为：
Figure FDA0004027113000000029
其中，Dk|k-1(xk|Z1:k-1)为先验集合概率密度一阶矩即先验集合概率假设密度，Jkk-1为高斯分量的个数，
Figure FDA00040271130000000210
为第i个高斯分量的权值，高斯分量的形式为
Figure FDA00040271130000000211
Figure FDA00040271130000000212
为第i个高斯分量的均值；
Figure FDA00040271130000000213
为第i个高斯分量的协方差。
6.根据权利要求1所述的通感一体背景下基于多距离划分的多扩展目标的跟踪方法，其特征在于，所述预测到但未检测到的扩展目标集合概率密度一阶距为：
Figure FDA00040271130000000214
Figure FDA00040271130000000215
Figure FDA00040271130000000216
Figure FDA00040271130000000217
其中，βD为一个扩展目标产生的平均扩展数目即一个目标的平均量测数目，pD为检测概率，目标产生的量测没有一个被检测到的概率为：
Figure FDA0004027113000000031
7.根据权利要求1所述的通感一体背景下基于多距离划分的多扩展目标的跟踪方法，其特征在于，所述已检测到的扩展目标集合概率密度一阶矩为：
Figure FDA0004027113000000032
Figure FDA0004027113000000033
Figure FDA0004027113000000034
Figure FDA0004027113000000035
Figure FDA0004027113000000036
Figure FDA0004027113000000037
Figure FDA0004027113000000038
Figure FDA0004027113000000039
Figure FDA00040271130000000310
Figure FDA00040271130000000311
Figure FDA00040271130000000312
Figure FDA00040271130000000313
Rk＝blkdiag(Rk,Rk,Rk)；
其中，
Figure FDA00040271130000000314
为分区的权值，δi,j为克罗内克算子，|W|为单元格W中量测的数目，φz(x)＝φ(z|x)为量测值的空间分布，λk为每帧的杂波数的泊松率，ck(z)为杂波量测值的空间分布，d为空间维数，I为单位矩阵，
Figure FDA00040271130000000315
分别为高斯分量的均值和方差，Γ(i)为计算高斯分量权值的中间变量，dW为计算分区权值
Figure FDA0004027113000000041
的第一中间变量，
Figure FDA0004027113000000042
为计算分区权值
Figure FDA0004027113000000043
的第二中间变量，Πz∈W为相乘符号，φZ为量测的空间分布，λk为每帧的杂波数的泊松率，ck(z)为杂波量测值的空间分布，z为量测，I为单位矩阵，
Figure FDA0004027113000000044
为卡尔曼增益，
Figure FDA0004027113000000045
为观测矩阵的转置，
Figure FDA0004027113000000046
为高斯分量协方差，Rk为观测噪声协方差。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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