一种基于锦标赛选择的双层粒子滤波检测前跟踪方法.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CN110376556A(43)申请公布日2019.10.25(21)申请号201910501545.3(22)申请日2019.06.11(71)申请人杭州电子科技大学地址310018浙江省杭州市下沙高教园区2号大街(72)发明人陈华杰高广顺陈霄薛安克(74)专利代理机构杭州君度专利代理事务所(特殊普通合伙)33240代理人朱亚冠(51)Int.Cl.G01S7/35(2006.01)G01S7/41(2006.01)G01S13/66(2006.01)权利要求书3页说明书6页附图1页(54)发明名称一种基于锦标赛选择的双层粒子滤波检测前跟踪方法(57)摘要本发明公开了一种基于锦标赛选择的双层粒子滤波检测前跟踪方法。该发明采用双层粒子滤波结构分别实现目标检测和跟踪，其中在目标检测过程中使用锦标赛选择法对粒子进行采样，能够同时选取多个权重相差较大的粒子，从而在每一轮检测中能够检测到多个信噪比相差较大的目标，节省了循环检测目标的时间，提高了算法的检测概率和精度。CN110376556ACN110376556A权利要求书1/3页1.一种基于锦标赛选择的双层粒子滤波检测前跟踪方法，其特征在于包括以下步骤：步骤1、假设k时刻多个雷达的探测区内的目标个数未知，雷达的扫描周期为T，每部雷达对粒子产生一个量测；步骤2、获取多个雷达的第k时刻量测其中，r为雷达数，表示第r个雷达的第k时刻回波数据的量测单元(m,n,p)中的量测，R为雷达总数目，m,n,p分别表示距离单元、多普勒单元以及方位单元；步骤3、对k-1时刻的跟踪目标集Taxe＝{f1,k-1，,f2,k-1…fm,k-1}中的每个目标进行跟踪，每个目标fi,k-1均拥有一个跟踪粒子群Pi,k-1＝{p1,i,k-1,p2,i,k-1…pN,i,k-1}，其中pN,i,k-1代表第N个k-1时刻目标fi的粒子，对目标fi,k-1的跟踪过程如下：步骤3.1、跟踪粒子群Pi,k-1＝{p1,i,k-1,p2,i,k-1…pN,i,k-1}中的每个粒子进行状态转移，获得每个粒子的状态变量和存在变量Ei,j，其中xi,j,yi,j代表粒子x,y方向的位置，代表粒子x,y方向的速度；步骤3.2、计算跟踪粒子群中每个粒子的多雷达权值并进行融合；步骤3.3、采用系统重采样方法获得k时刻的跟踪粒子群Pi,k＝{p1,i,k,p2,i,k…pN,i,k}；步骤3.4、计算目标fi,k的检测概率pb，判断pb是否小于发现目标阈值Myu，若是则认为该目标为虚假目标，从目标跟踪集Taxe中将目标删除，并删除跟踪粒子群Pi,k，反之则认为该目标存在，获得目标状态估计即为目标的下一时刻状态；pb＝m/N式(4)其中m为存在变量Ei,j＝1的粒子数；步骤3.5、跟踪目标集为Taxe中的每个目标fi,k-1更新为fi,k，最终获得k时刻的跟踪目标集Taxe；步骤4、对k时刻新目标进行探测，产生探测粒子群用于探测新目标，探测到的新目标输入到检测目标集Daxe中获得检测目标集和检测目标粒子群其中h为检测目标集中的目标，具体是：步骤4.1、探测粒子群中每个粒子进行状态转移，获得每个粒子的状态变量为和存在变量Eh,j，其中xh,j,yh,j为粒子的x,y方向的位置，为粒子x,y方向的速度；步骤4.2、计算第j个粒子与检测目标集Daxe和跟踪目标集Taxe中各个目标q之间的距离见公式(5)；若＜粒子距离目标阈值Jyu则第j个粒子权重重置为1，转入步骤4.4，否则进入步骤4.3；其中xh,j,yh,j为第j个粒子的x,y方向的位置，xq,yq为检测目标集或跟踪目标集中目标q的x,y方向的位置；2CN110376556A权利要求书2/3页步骤4.3、计算探测粒子群中每个粒子的多雷达权值并进行融合，同步骤3.2；步骤4.4、采用锦标赛选择方法对探测粒子群进行筛选，具体是：步骤4.4.1、随机从探测粒子群中选出Xz个粒子，选出Xz个粒子中粒子权重最大的进入步骤4.4.2；步骤4.4.2、判断其粒子权重是否大于筛选粒子权重阈值Syu，若是则认为该粒子为优质粒子，进入子代种群，否则不计入子代种群，尽可能多的选取到优质粒子；重复步骤4.4.1～4.4.2，直到子代种群粒子数重新达到N，获得更新的探测粒子群步骤4.5、根据公式(4)计算探测粒子的检测概率pb，判断pb是否小于发现目标阈值Myu，若是则转到步骤5，若否则认为探测到新目标，计算该目标的状态估计进入步骤4.6；步骤4.6、判断k-1时刻的跟踪目标集Taxe是否为空，若是则转到步骤5，若否则继续判断该新目标是否为k-1时刻的跟踪目标集Taxe中已发现的目标；步骤5、将k时刻检测目标集Daxe加入k时刻跟踪目标集T