本發(fā)明公開了利用目標(biāo)可見性實現(xiàn)航跡管理的多傳感器航跡融合方法。現(xiàn)有多傳感器航跡融合方法將所有可能航跡上傳至融合中心，通訊量大且計算復(fù)雜。本發(fā)明如下：一、選取兩個航跡集分別作為主航跡集和輔航跡集。二、融合中心對主航跡集內(nèi)的各航跡與輔航跡集內(nèi)的各航跡分別進行航跡關(guān)聯(lián)融合，得到最終的融合航跡集。三、將融合航跡集中的各航跡分為目標(biāo)航跡、終止航跡、未知身份航跡。本發(fā)明可減少傳感器送至融合中心的航跡數(shù)目，可降低傳感器與融合中心間的通訊量，同時減少融合中心的計算量。本發(fā)明的航跡管理功能可在融合中心進一步加快目標(biāo)航跡的確認(rèn)，并抑制虛假航跡，減少虛假航跡對航跡關(guān)聯(lián)和融合的干擾，復(fù)雜環(huán)境下表現(xiàn)更優(yōu)。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于多傳感器航跡關(guān)聯(lián)以及融合技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及利用目標(biāo)可見性實現(xiàn)航跡管理的多傳感器航跡融合方法，用于解決高雜波、高漏檢等復(fù)雜環(huán)境下的多傳感器航跡融合問題，可有效提高復(fù)雜環(huán)境下多傳感器目標(biāo)跟蹤問題中，融合中心的目標(biāo)航跡確認(rèn)速度，并減少虛假航跡數(shù)量。

背景技術(shù)

復(fù)雜環(huán)境下的多傳感器目標(biāo)跟蹤在技術(shù)上實現(xiàn)相當(dāng)復(fù)雜，多傳感器目標(biāo)跟蹤一般有兩種系統(tǒng)結(jié)構(gòu)，一般分為集中式系統(tǒng)以及分布式系統(tǒng)。由于集中式融合具有通訊代價高、計算量大、系統(tǒng)工作不穩(wěn)定等缺陷，一般采用分布式系統(tǒng)作為多傳感器目標(biāo)跟蹤解決方案。基于分布式系統(tǒng)的多傳感器目標(biāo)跟蹤中包括單傳感器目標(biāo)跟蹤以及多傳感器航跡融合。其中，傳感器將進行局部目標(biāo)跟蹤得到航跡并上傳至融合中心，融合中心完成航跡融合。隨著傳感器技術(shù)的不斷進步，傳感器的監(jiān)控范圍越來越大，精度得到提升。雖然有利于目標(biāo)的探測，但是會產(chǎn)生大量非感興趣目標(biāo)量測，即雜波。同時，由于惡劣天氣以及環(huán)境的影響，傳感器的探測概率低，目標(biāo)量測不連續(xù)，嚴(yán)重影響目標(biāo)跟蹤性能。

單傳感器目標(biāo)跟蹤中，綜合概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法(IPDA)由于引入目標(biāo)存在概率并利用目標(biāo)存在概率進行航跡管理。航跡管理功能有效解決了復(fù)雜環(huán)境下目標(biāo)自動跟蹤問題，可以快速得到目標(biāo)航跡、抑制虛假航跡。多傳感器航跡融合中，Bar-Shalom Y將統(tǒng)計學(xué)方法中的假設(shè)檢驗理論應(yīng)用航跡關(guān)聯(lián)中，提出先關(guān)聯(lián)后融合的方法，這套算法被廣泛應(yīng)用航跡融合領(lǐng)域。然而，該算法中，傳感器將所有可能航跡上傳至融合中心，通訊量大且計算復(fù)雜。并且，融合中心沒有航跡管理功能，在復(fù)雜環(huán)境下算法表現(xiàn)欠佳。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的在于以Bar-Shalom Y教授提出的先關(guān)聯(lián)后融合算法為基礎(chǔ)，將傳感器滿足航跡上傳條件的航跡上傳至融合中心，并在融合中心對目標(biāo)可見性進行融合同時利用目標(biāo)可見性進行航跡管理功能，進而提供利用目標(biāo)可見性實現(xiàn)航跡管理的多傳感器航跡融合方法。

本發(fā)明的具體步驟如下：

步驟1、c個傳感器分別將自身跟蹤到的初始航跡集上傳至融合中心。初始航跡集中的每條航跡信息均包含狀態(tài)估計、誤差協(xié)方差和目標(biāo)可見性。將2賦值給p；以第一個初始航跡集作為主初始航跡集τ，第p個初始航跡集作為輔初始航跡集η。

步驟2、融合中心對主初始航跡集τ內(nèi)的各航跡與輔初始航跡集η內(nèi)的各航跡分別進行航跡關(guān)聯(lián)融合。來自主初始航跡集τ的航跡i與來自輔初始航跡集η的航跡j的航跡關(guān)聯(lián)融合方法，具體如下：

2.1、計算統(tǒng)計量如式(1)：

式(1)中，為航跡i第k幀的狀態(tài)估計；為航跡j第k幀的狀態(tài)估計；為向量的轉(zhuǎn)置；為新息協(xié)方差，其表達式如式(2)所示。

式(2)中，為航跡i第k幀的誤差協(xié)方差；為航跡j第k幀的誤差協(xié)方差；表示航跡i和航跡j的互協(xié)方差，其表達式如式(3)所示。

式(3)中，I為單位矩陣。分別為航跡i、航跡j的卡爾曼增益；分別為主初始航跡集對應(yīng)的傳感器和輔初始航跡集對應(yīng)的傳感器的觀測矩陣；F為狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣；Q_k-1為第k-1幀的過程噪聲矩陣，Q₀為過程噪聲的初始值；