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申请/专利权人：电子科技大学

摘要：本发明属于信号处理领域，具体提供一种扩展目标的分布式跟踪的方法。本发明考虑异构网络，各节点上观测的散射源数目服从不同均值的高斯分布，各节点的观测噪声功率也不相同。首先，各节点通过与其邻居节点交流信息计算得到扩展目标的动力状态和形状特性的中间估计值；然后，各节点在其邻域内传播中间估计结果，分别得到动力状态和形状特性的最终估计结果。本发明主要针对扩展目标，在分布式网络中，各节点能够同时估计目标的位置、速度和加速度等动力状态，以及目标的方向和大小等形状特性。本发明提出的方法相比各节点不交流的方法能有效提高各节点的跟踪性能，并且其跟踪性能接近于将各节点的信息送至融合中心处理的集中式方法，同时又能有效避免融合中心出现问题时导致整个系统崩溃的风险。

主权项：1.一种扩展目标的分布式跟踪方法，包括以下步骤：步骤1：将节点k的邻域内所有散射源获取的观测量构造成矩阵： 其中，表示节点k邻居节点的索引指数，nk为节点k的邻居节点的数目；节点k自身所有散射源的观测值为：表示节点k在t时刻的第mk,t个散射源的观测值，mk,t表示节点k的散射源的数目；表示节点k的邻域内所有节点散射源的数目之和；步骤2：计算观测值与动力状态向量之间的协方差矩阵 其中，表示节点k的状态估计误差协方差矩阵；Hl,t表示节点k的观测量Zk,t的第j列对应的邻居节点l的观测矩阵；步骤3：计算观测值的协方差矩阵 其中，Ch表示成型噪声的协方差矩阵，表示形状特性估计误差的协方差矩阵，为节点观测噪声协方差矩阵； 其中，表示目标形状特性的估计结果，表示椭圆目标的方向，分别表示椭圆目标的长半轴、短半轴；步骤4：更新扩展目标的动力状态中间估计值和动力状态估计误差协方差矩阵 其中，sl表示节点l的位置；步骤5：构造伪观测并计算伪观测的预测 其中，步骤6：分别计算伪观测的协方差矩阵伪观测与形状特性估计向量之间的协方差矩阵 其中，步骤7：分别更新扩展目标的形状特性中间状态估计值形状特性估计误差协方差矩阵 步骤8:重复步骤2～8，对j进行迭代，直至j＝bk,t；步骤9：计算动力状态估计和形状特性估计 其中，ck,l表示邻居节点l对节点k的权重；步骤10：分别对动力状态中间状态估计值和形状特性中间状态估计值，动力状态估计误差协方差矩阵和形状特性估计误差协方差矩阵进行时间更新： 其中，和分别表示动力状态和扩展特性的状态转移矩阵。

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权利要求：

百度查询： 电子科技大学 一种扩展目标的分布式跟踪方法