一种目标跟踪方法、系统、设备、介质及数据处理终端.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN114139109A(43)申请公布日2022.03.04(21)申请号202111276109.4(22)申请日2021.10.29(71)申请人西安电子科技大学地址710071陕西省西安市太白南路2号西安电子科技大学(72)发明人许录平陈宇胡伯元孙景荣王光敏阎博陈玉绒谈婉茹杨嘉宁(74)专利代理机构西安长和专利代理有限公司61227代理人何畏(51)Int.Cl.G06F17/18(2006.01)G01S13/72(2006.01)权利要求书4页说明书14页附图6页(54)发明名称一种目标跟踪方法、系统、设备、介质及数据处理终端(57)摘要本发明属于信号处理中状态估计与目标跟踪技术领域，公开了一种目标跟踪方法、系统、设备、介质及数据处理终端，所述目标跟踪方法包括：建立离散系统方程，对参数初始化；根据前状态预测下一时刻的状态，并根据预测状态对量测进行预测估计；输入传感器测量的量测数据，求得量测新息；通过平滑变结构滤波器对量测进行滤波，求得量测的增益项；根据协方差求得状态与量测增益项对应的系数；根据状态与量测增益项对应的系数和量测增益项估计出状态。本发明基于平滑变结构滤波器提出新的估计没有量测值对应的状态的方法，针对线性与非线性系统给出不同的解决方案，本发明提出的方法精度高鲁棒性好，具有良好扩展性，可用各类工程中。CN114139109ACN114139109A权利要求书1/4页1.一种目标跟踪方法，其特征在于，所述目标跟踪方法包括以下步骤：步骤一，根据跟踪目标系统，建立离散线性系统或非线性系统，为系统选择合适的目标跟踪运动模型，并对系统进行初始化；步骤二，通过状态方程对目标下一时刻状态进行预测，得到下一时刻状态的预测值，并根据量测方程和状态的预测值求出量测的预测值；步骤三，输入下一时刻传感器的量测数据，根据此量测数据和量测的预测值，求得新息；步骤四，通过新息，根据平滑变结构滤波器求量测增益项；步骤五，通过状态与量测的协方差和量测预测值的协方差，求得状态与量测增益项对应的系数；步骤六，根据状态的预测值，量测增益项和状态与量测增益项对应的系数计算最终的状态估计结果，并输出状态；步骤七，输出状态后，返回步骤二，进行迭代，估计后续时刻的状态。2.如权利要求1所述的目标跟踪方法，其特征在于，步骤一中，所述离散的系统方程如下：xk+1＝f(xk)+wk；zk+1＝h(xk+1)+υk+1；式中，xk表示k时刻的状态，f表示状态从k转移到下一时刻k+1的转换关系，wk表示过程噪声，h表示状态与量测之间的对应关系，zk+1表示k+1时刻的量测，υk+1表示量测噪声；步骤二中，所述状态的预测值和量测的预测值分别用以下公式计算：步骤三中，所述量测的新息ek+1|k由以下公式计算得到：式中，zk+1表示k+1时刻系统通过传感器测量到的量测值；步骤四中，所述量测对应的增益项Gk+1由以下公式计算得到：式中，|e|表示求e的绝对值；γ表示收敛率，取值为0≤γ＜1；表示矩阵的对应元素相乘；sat表示饱和函数；ψ表示平滑有界层宽度；步骤五中，通过系统方程求得状态与量测的协方差Pxz和量测预测值的协方差Pzz，然后求得状态与量测增益项对应的系数Ck+1为：‑1Ck+1＝Pxz*(Pzz)；步骤六中，最终得到的状态估计值由以下公式计算得到：3.如权利要求1所述的目标跟踪方法，其特征在于，步骤五中，所述求得状态与量测增益项对应的系数，包括：对于不同的系统有不同的方法，当步骤一中系统方程为线性方程时，步骤二中状态预2CN114139109A权利要求书2/4页测值的协方差Pk+1|k根据以下公式计算得到：TPk+1|k＝FPk|kF+Qk；T式中，状态转移矩阵F为f取的具体值，F是矩阵F的转置，Pk|k表示k时刻的状态的协方差，Qk代表过程噪声wk的协方差；则状态与量测的协方差Pxz由以下公式计算得到：TPxz＝Pk+1|kH；式中，H为状态与量测对应的转换矩阵，是公式中h在线性系统中的具体值，HT为H的转置；则量测的预测值的协方差Pzz由以下公式计算得到：TPzz＝HPk+1|kH；则状态与量测增益项对应的系数Ck+1通过以下公式计算得到：‑1Ck+1＝Pxz*(Pzz)。4.如权利要求1所述的目标跟踪方法，其特征在于，步骤五中，所述求得状态与量测增益项对应的系数，包括：当步骤一中系统方程为非线性方程时，则在求协方差时需要对系统方程进行处理，如对非线性系统进行线性近似处理，求系统方程的一阶泰勒展开，f和h的雅克比矩阵通过以下公式计算得到：步骤二中状态预测值的协方差Pk+1|k根据以下公式计算得到：则状态与量测的协方差Pxz和量测预测值的协方差Pzz分别根据以下公式计算得到：则状态与量