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申请/专利权人：中国人民解放军海军航空大学

摘要：本发明实施例提供了一种自动目标跟踪方法及装置，目标跟踪方法由目标录取方法fA、跟踪网络fT，网络输入生成方法fI和网络输出转换方法fO联合构成，其中目标录取方法fA利用多个时刻的量测信息，通过航迹起始，得到跟踪目标的初始状态信息，并对需要跟踪的目标在不同跟踪通道中分别启动跟踪网络fT，之后，利用当前时刻量测信息和目标历史状态信息，通过网络输入生成方法fI，得到跟踪网络fT输入，经网络处理，得到网络输出，并经网络输出转换方法fO正向转换，得到跟踪目标的实时状态信息，进而实现目标的连续跟踪。本发明实施例可有效平衡目标跟踪中的矛盾问题，以实现目标的连续、准确和稳定跟踪。

主权项：1.一种自动目标跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：自动目标跟踪方法由目标录取方法fA、跟踪网络fT，网络输入生成方法fI和网络输出转换方法fO联合构成，其中目标录取方法fA利用多个时刻的量测信息，通过航迹起始，得到跟踪目标的初始状态信息，并对需要跟踪的目标在不同跟踪通道中分别启动跟踪网络fT，之后，利用当前时刻量测信息和目标历史状态信息，通过网络输入生成方法fI，得到跟踪网络fT输入，经网络处理，得到网络输出，并经网络输出转换方法fO正向转换，得到跟踪目标的实时状态信息，进而实现目标的连续跟踪，不同时刻的量测信息至少包括时间和位置信息，跟踪目标的状态信息至少包括时间、位置和速度信息；步骤2：跟踪网络fT有两个输入，一个是波门内平稳量测，由网络输入生成方法fI提供，另一个是目标历史平稳状态，由添加时间信息的跟踪网络平稳状态输出累积得到，跟踪网络的输出为目标平稳状态，其通过网络输出转换方法fO正向转换，最终得到目标当前平稳状态，其中平稳是指不包含时间累积量，平稳量测和平稳状态是指不包含纯时间、纯位置信息，网络输入生成方法fI根据设置的量测波门，利用上一时刻的跟踪网络平稳状态输出和目标状态，计算输出波门内平稳量测，网络输出转换方法fO包括正向转换和逆向转换，正向转换根据当前目标平稳状态和上一时刻目标状态，计算得到当前目标状态，逆向转换根据上一时刻目标状态和当前目标状态，计算目标当前平稳状态；步骤3：跟踪网络fT由量测特征提取部分、状态特征提取部分、统一特征生成部分、平稳状态估计部分构成，其中量测特征提取部分采用多头自注意力机制、前馈网络和残差连接进行设计，输入为波门内平稳量测，输出为量测特征，状态特征提取部分采用前馈网络和残差连接进行设计，输入为目标历史平稳状态，输出为状态特征，统一特征生成部分采用多头注意力机制、前馈网络和残差连接进行设计，输入为量测特征和状态特征，输出为统一特征，其中量测特征用于生成多头注意力机制中的K矩阵和V矩阵，状态特征用于生成第一个多头注意力机制的Q矩阵，平稳状态估计采用前馈网络进行设计，输入为统一特征，输出为目标当前平稳状态；步骤4：跟踪网络fT的损失函数由平稳状态估计损失和网络权重惩罚项构成，其中平稳状态估计损失采用回归损失函数表示，由平稳状态估计与真实平稳状态计算得到，真实平稳状态采用网络输出转换方法逆向转换得到；步骤5：采集预警探测设备量测数据和其中所包含目标的状态真值，构建跟踪网络训练数据集，每个样本包括波门内平稳量测输入、目标历史平稳状态输入和目标平稳状态输出三个部分，与跟踪网络fT的两个输入和一个输出分别相对应，其中波门内平稳量测输入是基于预警探测设备某一时刻k采集的量测数据和其中某一目标相应时刻的状态真值，通过调用网络输入生成方法fI计算得到，目标历史平稳状态输入是基于对应目标k之前多个时刻的状态真值，通过网络输出转换方法fO逆向转换得到，目标平稳状态输出是基于对应目标k时刻状态真值，通过网络输出转换方法逆向转换得到，采用神经网络优化方法，基于跟踪网络训练数据集，对跟踪网络fT进行训练、优化和调试，直至跟踪网络性能满足要求，最终输出训练好的跟踪网络fT；步骤6：在预警探测设备中部署自动目标跟踪方法，接收实时探测生成的量测数据，采用目标录取方法fA进行航迹起始，得到目标初始状态信息，对于每一个起始目标，在跟踪通道数量限制下，启动训练好的跟踪网络fT，进行实时跟踪，直到取消跟踪或目标丢失。

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