多传感器联合空时偏差校准及多目标关联融合方法及装置.pdf

(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN115098609A(43)申请公布日2022.09.23(21)申请号202210695174.9(22)申请日2022.06.20(71)申请人哈尔滨工业大学地址150001黑龙江省哈尔滨市南岗区西大直街92号(72)发明人周共健卜石哲(74)专利代理机构北京格允知识产权代理有限公司11609专利代理师周娇娇(51)Int.Cl.G06F16/29(2019.01)G06K9/62(2022.01)权利要求书3页说明书21页附图4页(54)发明名称多传感器联合空时偏差校准及多目标关联融合方法及装置(57)摘要本发明实施例涉及数据处理技术领域，特别涉及一种多传感器联合空时偏差校准及多目标关联融合方法及装置。方法包括：基于上一时刻的航迹列表，确定航迹列表中每一个航迹对应的扩维状态估计采样点集合和权重集合，结合当前时刻的观测数据列表，计算每一对航迹‑观测数据组合的关联代价，来对航迹与观测数据进行关联，得到关联结果列表、未关联航迹列表和未关联观测数据列表；分别对未关联航迹列表和关联结果列表中的航迹进行更新处理，得到当前时刻的未关联更新航迹列表和已关联航迹列表；对已关联航迹列表进行空时偏差的反馈式融合处理，得到融合后的已关联航迹列表，以得到当前时刻的航迹列表。本发明能够实现有效的多传感器多目标跟踪。CN115098609ACN115098609A权利要求书1/3页1.一种多传感器联合空时偏差校准及多目标关联融合方法，其特征在于，包括：基于上一时刻的航迹列表，确定所述航迹列表中每一个航迹对应的扩维状态估计采样点集合和权重集合；所述航迹列表包括与若干个目标所对应的多个航迹的扩维状态估计和扩维状态估计协方差；所述扩维状态估计包括基本状态估计和空时偏差估计；基于上一时刻的每个航迹对应的所述扩维状态估计采样点集合和所述权重集合以及当前时刻的观测数据列表，计算每一对航迹‑观测数据组合的关联代价；所述观测数据列表包括传感器对目标或者杂波进行量测的多个观测数据；基于所述关联代价及航迹与观测数据一对一的约束关系，对航迹与观测数据进行关联，得到关联结果列表、未关联航迹列表和未关联观测数据列表；分别对所述未关联航迹列表和所述关联结果列表中的航迹进行更新处理，得到当前时刻的未关联更新航迹列表和当前时刻的已关联航迹列表；对所述已关联航迹列表进行空时偏差的反馈式融合处理，得到融合后的已关联航迹列表；将所述未关联更新航迹列表和融合后的已关联航迹列表进行合并，并对合并后列表中的航迹进行管理，得到当前时刻的存活航迹列表；将所述未关联观测数据列表中的每个观测数据进行无偏转换，以构建新的航迹对应的扩维状态估计和扩维状态估计协方差，来得到新生航迹列表，并将所述新生航迹列表与所述存活航迹列表合并，得到当前时刻的航迹列表。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于上一时刻的每个航迹对应的所述扩维状态估计采样点集合和所述权重集合以及当前时刻的观测数据列表，计算每一对航迹‑观测数据组合的关联代价，包括：针对每一对航迹‑观测数据组合，均执行：根据该对航迹‑观测数据组合中的航迹和观测数据，以及量测所述观测数据列表对应的传感器，确定所述传感器的观测函数；根据所述观测函数、所述扩维状态估计采样点集合、所述权重集合和该对航迹‑观测数据组合中的观测数据，确定该对航迹‑观测数据组合的观测预测误差和观测预测协方差；根据该对航迹‑观测数据组合的观测预测误差和观测预测协方差计算该对航迹‑观测数据组合的马氏距离；根据所述马氏距离计算该对航迹‑观测数据组合的关联代价。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述观测函数是根据如下公式确定的：式中，p是航迹的编号，s是传感器的编号，Xp是该航迹的扩维状态估计，k为时刻，(xs,p(k),ys,p(k))为所述航迹在所述观测数据的时刻对应的真实位置，(xs,ys)为传感器s的位2CN115098609A权利要求书2/3页置，Δrs(k)和Δθs(k)是传感器s的距离偏差和角度偏差，xp(k)和yp(k)分别是航迹p在x和y方向上的位置，和分别是航迹p在x和y方向上的速度，Δts,l(k)是传感器s相对于参考传感器l的时间偏差，其中s＝1,...,S且s≠l，S为传感器的数量；所述关联代价是根据如下公式确定的：式中，是该对航迹‑观测数据组合的关联代价，is为传感器s的观测数据编号，u(is)为二值变量，当is＝0时，u(is)＝0，当is≠0时，u(is)＝1，是传感器s的检测概率，ψs是传感器s观测区域的面积；是该对航迹‑观测数据组合的马氏距离，是该对航迹‑观测数据组合的观测预测协方差。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述关联代价及航迹与观测数据一对一的约束关系，对航