專利名稱：基于數(shù)據(jù)壓縮的集中式多源廣義相關跟蹤器的制作方法
技術領域：
本發(fā)明涉及雷達數(shù)據(jù)處理領域中的基于數(shù)據(jù)壓縮的集中式多源廣義相關方法，適 用于各種集中式結(jié)構的信息融合系統(tǒng)。
背景技術：
在許多實際的集中式多源多目標跟蹤系統(tǒng)中，數(shù)據(jù)壓縮方法常用于提高系統(tǒng)的實 時處理速度。點跡合成式是一種最基本的數(shù)據(jù)壓縮方法，其將多部傳感器在同一時間對同 一目標的點跡合并起來，將多個探測數(shù)據(jù)合成一個等效數(shù)據(jù)。廣義相關方法是極大似然類數(shù)據(jù)互聯(lián)技術中的一種經(jīng)典方法，其利用最大似然法 實現(xiàn)量測與航跡的最優(yōu)互聯(lián)和交接，主要特征是定義了一個得分函數(shù)，并通過該得分函數(shù) 實現(xiàn)對航跡的起始、確認、門限邏輯和撤銷，很好的解決了密集雜波環(huán)境下的多目標跟蹤問 題，而且，與其他多目標跟蹤算法相比，廣義相關算法計算量較小。密集雜波環(huán)境下的集中式多源多目標跟蹤技術是目標跟蹤領域重要且難以處 理的問題。在對系統(tǒng)實時性及跟蹤精度均有一定要求的實際場合下，L. Y. Pao提出的并 行處理結(jié)構的集中式多傳感器聯(lián)合概率數(shù)據(jù)互聯(lián)(Centralized Multi-sensor Joint Probabilistic Data Association =CMS-JPDA)算法和順序處理結(jié)構的 CMS-JPDA 算法跟蹤 精度較高，但算法計算量太大，難以滿足系統(tǒng)的實時性要求，工程上實現(xiàn)起來比較困難；其 他經(jīng)典的集中式多源多目標跟蹤方法也存在上述問題，如集中式多源多假設方法、集中式 多源廣義S-維分配方法；基于最近鄰域及概率最近鄰域思想的集中式多源多目標跟蹤方 法實時性較好，但在雜波較密集時跟蹤精度偏低，難以滿足系統(tǒng)的跟蹤精度要求。

發(fā)明內(nèi)容
1.要解決的技術問題本發(fā)明的目的在于提供一種在對系統(tǒng)實時性及跟蹤精度均有一定要求的實際場 合下適用的基于數(shù)據(jù)壓縮的集中式多源廣義相關跟蹤器。該跟蹤器基于廣義相關方法，擁 有廣義相關方法本身的優(yōu)點，通過建立多傳感器狀態(tài)下的得分函數(shù)，實現(xiàn)量測與航跡的最 優(yōu)互聯(lián)和交接，使其在密集雜波環(huán)境下對多目標保持較高的跟蹤精度；而且，該跟蹤器在融 合中心利用數(shù)據(jù)壓縮中的點跡合并方法把對應同一目標的多個量測壓縮成一個等效量測， 解決當量測數(shù)較大時系統(tǒng)存儲量飽和的問題，使該跟蹤器更便于工程實現(xiàn)。2.技術方案本發(fā)明所述的基于數(shù)據(jù)壓縮的集中式多源廣義相關跟蹤器，包括以下技術措施 首先，應用點跡-點跡互聯(lián)算法對每個傳感器送來的觀測數(shù)據(jù)進行排列組合，找出各傳感 器在同一時間對同一目標的點跡集合；然后，利用數(shù)據(jù)壓縮中的點跡合并方法把對應同一 目標的多個量測壓縮成一個等效量測；最后，根據(jù)各等效量測及進行數(shù)據(jù)壓縮后剩余的 測產(chǎn)生互聯(lián)假設，同時利用多傳感器廣義相關算法得分函數(shù)遞推公式計算各互聯(lián)假設的得 分，并挑選得分最大的互聯(lián)假設完成融合中心的狀態(tài)更新。
3.有益效果本發(fā)明相比背景技術具有如下的優(yōu)點(1)該跟蹤器可避免當融合中心量測數(shù)較大時集中式系統(tǒng)存儲量飽和的問題；(2)該跟蹤器同時具備較好的跟蹤精度和實時性，適用于對系統(tǒng)實時性及跟蹤精 度均有一定要求的實際場合。
四

說明書附圖是本發(fā)明目標狀態(tài)更新的單次循環(huán)流程圖。
五具體實施例方式以下結(jié)合說明書附圖對本發(fā)明作進一步詳細描述。參照說明書附圖，本發(fā)明目標 狀態(tài)更新的單次循環(huán)方式分以下幾個步驟(1)計算裝置1接收k時刻融合中心所得綜合量測集Z (k)，確定Ns個傳感器落入 目標t確認區(qū)域內(nèi)的量測集合。設該集合為Z'{k) = {Z'\k)}^xZ'\k) = {zf (k)}f!lk)其中，Nt為量測落入目標t確認區(qū)域內(nèi)的傳感器個數(shù)；間⑷為傳感器1落入目標 t確認區(qū)域內(nèi)的量測數(shù)。(2)計算裝置2接收來自計算裝置1的輸出結(jié)果完成點跡互聯(lián)。若目標t確認區(qū) 域內(nèi)來自傳感器m的第i個量測^㈨和來自傳感器η的第j個量測滿足(幻口式則稱兩點跡互聯(lián)，其中Cltl為關聯(lián)波門；在多目標情況下，一個傳感器的點 跡可能與另一傳感器的多個點跡互聯(lián)，此時采用最近鄰域法確定互聯(lián)點跡。利用上 述點跡_點跡互聯(lián)方法可得出Nt個傳感器在k時刻對應于目標t的量測集合，記為 Z (k) = (k)·, z\ (k)',…,Z^ (幻'}，同時將剩余的量測存入存儲裝置3。(3)計算裝置4接收來計算裝置2的輸出數(shù)據(jù)，利用點跡合成公式得出等效量測點 z" Ik)，點跡合成公式為
N1Z"'(k) = R^R11- zlik)'
1=\其中，<為落入目標t確認區(qū)域內(nèi)的傳感器1的第I1個量測< (幻'的量測誤差協(xié) 方差；R為等效量測z" tGO的量測誤差協(xié)方差，且R= K
_ /=1 _將z" tGO存入存儲裝置3，此時，存儲裝置3中為數(shù)據(jù)壓縮后落入目標t確認 區(qū)域內(nèi)的量測集合，其由等效量測點z" tGO及數(shù)據(jù)壓縮后的剩余量測組成，設該集合為 ZtGO,量測個數(shù)為 ={<}[,。(4)對每個目標重復上述三步，并將每次循環(huán)中存儲裝置3中的數(shù)據(jù)全部存入
4存儲裝置5 ；存儲裝置5中存儲的是所有目標數(shù)據(jù)壓縮之后確認區(qū)域內(nèi)的量測集合，記為 Z{k) = {Z'(k)}TM，其中T為目標總數(shù)，量測個數(shù)集合為巧={m'k}Tt__x。(5)計算裝置6接收存儲裝置5的輸出結(jié)果，定義量測集合 Z(Zc) = G1 (幻)，其中，￡,(幻為ZtGO中的任一量測，令θ (k)為量測集合i(幻 中的各量測與目標t(t = 1,2,…，Τ)對應互聯(lián)的事件；根據(jù)θ (k)的定義方法，可得到多 個互聯(lián)事件。(6)計算裝置7接收來計算裝置6的輸出結(jié)果，根據(jù)多源狀態(tài)下廣義相關得分函數(shù) 遞推公式計算每個互聯(lián)事件的得分，得分最高的事件為最可能出現(xiàn)的互聯(lián)假設，利用得分 最高的互聯(lián)事件完成各目標在k時刻的狀態(tài)更新及狀態(tài)協(xié)方差更新。
權利要求
基于數(shù)據(jù)壓縮的集中式多源廣義相關跟蹤器，其特征在于包括以下技術措施(1)利用各目標數(shù)據(jù)壓縮后的等效量測及確認區(qū)域內(nèi)的剩余量測構造互聯(lián)事件；(2)推導多源廣義相關得分函數(shù)遞推公式。
2.根據(jù)權利要求1所述的利用各目標數(shù)據(jù)壓縮后的等效量測及確認區(qū)域內(nèi)的剩余量 測構造互聯(lián)事件，其特征在于具有如下技術特征根據(jù)融合中心所得綜合量測集，確定落入 各目標確認區(qū)域內(nèi)的量測集合，通過點跡互聯(lián)、點跡合并將對應同一目標的多個量測壓縮 成一個等效量測；設z" tGO為目標t的等效量測點，集合ZtGO由z" tGO與目標t確 認區(qū)域內(nèi)數(shù)據(jù)壓縮后的剩余量測組成，記所有目標數(shù)據(jù)壓縮之后確認區(qū)域內(nèi)的量測集合為 Z⑷= {Z'⑷仏淀義量測集合Z㈨=G1⑷，￡2⑷,…,知⑷)，其中，幻為ZtGO中的任 一量測，令θ (k)為量測集合Z㈨中的各量測與目標t(t = 1,2,…，Τ)對應互聯(lián)的事件； 根據(jù)θ (k)的定義方法，可得到多個互聯(lián)事件。
3.根據(jù)權利要求1所述的推導多源廣義相關得分函數(shù)遞推公式，其特征在于采用如下 的技術措施步驟針對互聯(lián)事件θ (k)，根據(jù)單傳感器廣義相關算法中得分函數(shù)的遞推公 式，推導多源廣義相關得分函數(shù)遞推公式為 M其中，nk和Iv1分別為k時刻和k-Ι時刻融合中心所跟蹤的航跡條數(shù)；NS為傳感器的個 數(shù)；^^為傳感器1新源密度，包含傳感器1能檢測到的新目標密度β'工和虛警密度λΝ; LiGO為互聯(lián)事件θ (k)為真時k時刻第i條航跡的得分；其中，為傳感器1的平均航跡長度。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種基于數(shù)據(jù)壓縮的集中式多源廣義相關跟蹤器，該技術屬于雷達數(shù)據(jù)處理領域。雜波環(huán)境下的多目標跟蹤技術是目標跟蹤領域重要且難以處理的問題，在對算法實時性和跟蹤精度均有一定要求的實際場合下，現(xiàn)有的多源多目標跟蹤方法難以滿足系統(tǒng)的要求。本發(fā)明基于數(shù)據(jù)壓縮中的點跡合并方法把對應同一目標的多個量測壓縮成一個等效量測，根據(jù)各等效量測及進行數(shù)據(jù)壓縮后剩余的量測產(chǎn)生互聯(lián)假設，同時利用多源廣義相關算法得分函數(shù)遞推公式計算各互聯(lián)假設的得分，并挑選得分最大的互聯(lián)假設實現(xiàn)融合中心的狀態(tài)估計。該跟蹤器對雜波下多目標跟蹤時同時具有較好的跟蹤精度和實時性，可以應用于各種集中式結(jié)構的多源信息融合系統(tǒng)，具有推廣應用價值。
文檔編號H03M7/30GK101984362SQ20101025165
公開日2011年3月9日 申請日期2010年8月12日 優(yōu)先權日2010年8月12日
發(fā)明者何友, 宋強, 崔亞奇, 熊偉, 王海鵬, 董云龍, 邢鳳勇 申請人:中國人民解放軍海軍航空工程學院