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申请/专利权人：昆明理工大学

摘要：本发明公开了一种用于多普勒量测的预观测整体融合跟踪方法，涉及多普勒雷达目标跟踪技术领域。具体包括：得到笛卡尔坐标系下对匀速直线运动和匀加速直线运动模型的目标状态及协方差并进行一步预测；对得到的匀速直线运动和匀加速直线运动模型的目标状态及协方差一步预测来计算量测预测及协方差；得到多普勒雷达测量值并将多普勒雷达测量值转到笛卡尔坐标，并计算量测转换误差协方差；在匀速直线运动和匀加速直线运动模型中通过加权最小二乘法线性融合完成当前时刻目标跟踪状态和协方差的更新；循环执行上述步骤，直至目标跟踪结束。本发明合理利用了多普勒量测信息且避免了非线性滤波对估计精度的影响，能有效提高目标跟踪性能。

主权项：1.一种用于多普勒量测的预观测整体融合跟踪方法，其特征在于，获取k时刻目标状态的后验估计均值和协方差，则k时刻到k+1时刻的滤波具体步骤如下：S1：获取目标运动数据，构建匀速直线运动模型和匀加速直线运动模型，并在笛卡尔坐标系下分别对匀速直线运动模型和匀加速直线运动模型的目标状态及其协方差进行一步预测；S2：对S1中得到的匀速直线运动模型和匀加速直线运动模型的目标状态及其协方差一步预测来计算量测预测及其协方差；S3：获取目标多普勒雷达测量值并将多普勒雷达测量值转到笛卡尔坐标，并计算量测转换误差协方差；S3中具体内容为：将目标多普勒测量值转换到笛卡尔坐标： 对上式计算期望： 无偏量测转换为： 式中，xm、ym和为笛卡尔坐标系中的量测转换值，上式共为匀速直线运动模型和匀加速直线运动模型的测量转换；S4：在匀速直线运动模型和匀加速直线运动模型中通过加权最小二乘法线性融合S2中计算结果和S3中计算结果完成当前时刻目标跟踪状态和协方差的更新；S4的具体内容为：构建匀速直线运动模型的线性回归模型为： 将上述矩阵方程记为Ax＝b+e，e的协方差Vare记为V，则有： 状态更新：Xcvk+1,k+1＝ATV-1A-1ATV-1b；协方差更新：Ρcvk+1,k+1＝ATV-1A-1；其中，x、y和为笛卡尔坐标系中位置和速度的后验估计；为状态一步预测值；xm、ym和为笛卡尔坐标系中的量测转换值；为一步预测协方差；为量测转换协方差；S5：循环执行步骤S1-S4，直至目标跟踪完成。

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百度查询： 昆明理工大学 一种用于多普勒量测的预观测整体融合跟踪方法