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申请/专利权人：江苏理工学院

摘要：本发明公开了一种基于KS检验和EM划分的GIW‑PHD多扩展目标跟踪算法,它属于制导与目标跟踪领域，主要解决多扩展目标紧邻和衍生的问题。该方法采样改进KS检验的方法，通过对初始量测子集进行KS检验，判断量测子集是否服从理论分布，对于没有通过检验的量测子集，将执行EM聚类算法，并且改进KS检验将为EM聚类算法初始分量的设置提供一定的指导。最后运用GIW‑PHD滤波算法对目标进行跟踪估计，与传统GIW‑PHD滤波算法相比，精确度与鲁棒性都有了很大地提高，可以满足实际工程中的跟踪需求，具有良好的应用价值。

主权项：1.基于KS检验和EM划分的GIW-PHD多扩展目标跟踪算法，其特征在于：包括如下步骤：步骤1，初始化参数：出生GIW分量Jb,k，同一扩展目标产生量测间的最大距离门限概率pg,门限阈值Δdpg,其中门限阈值Δdpg由具有自由度为d的逆累卡方分布计算得出，概率为pg；量测维度d，量测噪声Q，变换矩阵Hx,Hy，跨度l；修剪阈值T，融合阈值U，接纳的GIW分量最大数量Jmax；步骤2，量测集划分：使用距离划分与预测划分对该时刻获得的量测数据进行初步划分，计算对每一种划分的每一个量测子集理论分布参数，并对其进行改进KS检验，若检验不通过，则进行使用EM聚类算法将原量测子集拆分为更小的量测子集，直至划分中的所有量测子集均通过改进KS检验；步骤3，GIW-PHD滤波：对GIW分量进行预测，使用量测划分集更新GIW分量，修剪去除权值过低的GIW分量、合并重叠GIW分量，提取出目标状态集；步骤4，若下一时刻观测信息到达，转到步骤2，否则跟踪过程结束；步骤2的具体操作为：步骤2.1，距离划分：对于在k时刻所产生的量测集Zk，从中任取两个量测和计算他们之间的距离，若则将其聚为一类；若对于此类中任意量测有Zk中其它量测满足上述关系，则继续此聚类过程，直到这一时刻所有的量测都已聚类完成，得到若干量测子集以及最后的划分p1；步骤2.2，预测划分：选取权值的GIW分量，将此类分量按权值降序排列，依次取出GIW分量计算： 其中，表示为k+1时刻第j个GIW分量的先验估计扩展状态；表示为k-1时刻第j个GIW分量的逆威沙特尺度矩阵；表示为k-1时刻第j个GIW分量的逆威沙特自由度，d为量测维度；将满足的量测聚为一类，其中，Hk为变换矩阵，Hk＝[100]，Id是d维单位矩阵，符号代表A和B的克罗内克积，为运动状态，直至这一时刻的所有量测或者GIW分量完成聚类，得到若干量测子集以及最后的划分p2；若一个量测同时被聚类到两个或多个量测子集中，则优先将此量测放入更高权值的GIW分量量测子集中；未被任意GIW分量聚类的量测，将置于只包含一个量测的量测子集中；步骤2.3，对步骤2.1和步骤2.2得到的量测子集进行KS-EM划分；步骤2.3具体包括如下步骤：步骤2.3.1，KS检验：步骤2.3.1a，取划分p1或p2中未通过KS检验的量测子集，对该量测子集进行高斯拟合； 其中，表示协方差，Q是量测噪声，为量测子集，表示高斯均值；步骤2.3.1b，特征值分解得旋转矩阵和对角矩阵并将和旋转相同角度； 其中为旋转矩阵，为对角矩阵，为旋转后的均值向量、量测、量测子集；步骤2.3.1c，将每一个划分中量测子集中的坐标按X轴和Y轴拆分为两个独立有序坐标集和分别代入理论分布函数F0c与经验分布函数Fnc中，计算每一个单轴坐标的理论分布值与经验分布值之间的偏差与根据偏差计算第一个统计量计算每一个单轴坐标的理论分布值与经验分布值之间的连续偏差与根据连续偏差计算第二个统计量步骤2.3.1d，通过查询单样本Kolmogorov-Smirnov临界值表，得的临界值计算的临界值步骤2.3.1e，判断统计量与是否大于其对应的临界值，若其中存在一个统计量大于其对应的临界值，则量测子集的KS检验不通过，且该划分KS检验不通过，继续执行步骤2.3.2；若划分p1和p2中所有的量测子集均通过检验，则划分KS检验通过，直接执行步骤2.3.3；步骤2.3.2，EM聚类：步骤2.3.2a，将未通过KS检验的量测子集从划分中移除，并对该量测子集进行具有两个高斯分量的EM聚类；若大于说明所描述椭圆的X轴方向上存在两个目标，设置两个高斯分量的均值向量位于该方向上；若小于等于说明所描述椭圆的Y轴方向上存在两个目标，设置两个高斯分量的均值向量位于该方向上；步骤2.3.2b，EM聚类算法将原量测子集拆分为两个新量测子集并加入划分，转至步骤2.3.1；步骤2.3.3，若划分p1与p2均通过KS检验，则得到最后划分；否则，返回步骤2.3.1。

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