一种不均匀杂波环境下多目标跟踪的概率假设密度方法

摘要

本发明实施例提供了一种不均匀杂波环境下多目标跟踪的概率假设密度方法，涉及智能信息处理领域，可以在计算量减小的情况下，提高计算结果的准确性。所述方法包括：监视区域为稀疏杂波区域的，直接进行标准PHD预测及更新，获得估计的目标数以及目标状态；监视区域为密集杂波区域的则寻找凸包，确定杂波区；并在逐时刻进行PHD预测时选择未包含在杂波区的回波进行计算，在进行PHD更新时，加入真实目标的量测刚好落入所述杂波区的回波；将所述后验强度中的高斯成分进行剪枝与合并，获得目标强度；然后计算所述目标强度中所有高斯成分的权值和，得到监视区域内的估计目标数；提取目标强度中权值大于τ的高斯成分，作为估计的目标状态。

主权项

一种不均匀杂波环境下多目标跟踪的概率假设密度方法，其特征在于，包括：判断监视区域内n帧累积的回波数是否大于门限值ε，其中，所述n，ε为预设数值；若否，则直接进行标准PHD预测及PHD更新，获得估计的目标数以及目标状态；若是，则寻找凸包，确定杂波区；初始化，获得初始时刻的后验强度，所述初始时刻为0时刻；针对k时刻测得的回波值，选择未包含在所述杂波区的回波进行PHD预测计算，根据k‑1时刻的后验强度，获得k时刻的预测强度，其中，所述k为大于等于1的整数；根据所述k时刻的预测强度，用更新的回波进行PHD更新，获得k时刻的后验强度，其中，所述更新的回波包括k时刻测得的回波值中所述未包含在所述杂波区的回波，以及k时刻真实目标的量测刚好落入所述杂波区的回波；所述后验强度为高斯混合形式，包括各个高斯成分的权值、均值和协方差；将所述后验强度中权值小于T的高斯成分滤除，将高斯成分间的距离小于U的高斯成分进行合并，获得目标强度；其中，U≤10，T≤10^‑5；计算所述目标强度中所有高斯成分的权值和，得到所述监视区域内的估计目标数；提取所述目标强度中权值大于τ的高斯成分，作为估计的目标状态，其中，所述τ≥0.5。