一种基于容积强跟踪信息滤波器的目标跟踪方法

摘要

本发明涉及一种基于容积强跟踪信息滤波器的目标跟踪方法。本发明包括估计一步预测目标状态                                               ，迭代计算伪观测矩阵、新息矩阵、信息矩阵及信息状态向量，计算目标状态的最优线性估计及其误差协方差。本发明衰减因子可以由伪测量矩阵的迭代计算获得，而不用计算雅可比矩阵。同时，通过引入基于最新更新的时变衰减因子，CSTIF具有强跟踪能力，并且在跟踪目标状态突变及系统模型不精确的情况下，还具有不错的鲁棒性。

主权项

一种基于容积强跟踪信息滤波器的目标跟踪方法，其特征在于该方法包括以下步骤：步骤1估计一步预测目标状态其中k表示时间；其中E{ }为求均值运算，f_k‑1( )为可微函数，P_0|0为估计误差协方差，[1]_i是点集[1]的第i列；步骤2迭代计算伪观测矩阵H_k、新息矩阵v_k、信息矩阵Y_k|k‑1及信息状态向量迭代计算过程如下：I)设置循环控制变量j的初值，令j＝1，同时令并且给出迭代次数N₁的值，迭代循环开始；其中上标1表示第1次迭代时的值，λ表示衰减因子；II)如果j＝1，且则和直接使用公式(1)‑(7)和(9)计算，并且跳到IX)；Y_k|k‑1为信息矩阵，为信息状态向量，Z^k‑1为k‑1时刻观测值z_l(l＝1,2,3…k‑1)的集合，就有其中[1]_i是点集[1]的第i列；计算容积点X_i,k|k‑1和传播的容积点Z_i,k|k‑1(i＝1,2,3…2n)，为估计观测值预测，P_xz,k|k‑1为计算交叉协方差，H_k为伪测量矩阵和v_k为新息矩阵；III)通过公式(13)‑(15)估计衰减因子其中上标j表示第j次迭代时的值；其中N₁为迭代次数，c_j,k＝Tr(N_j,k)/Tr(M_j,k)，Tr是求矩阵的迹，且有其中，并且β₁≥1，和分别是新息矩阵和伪测量矩阵，并且在第j‑1次迭代中引入，R_k，Q_k,k‑1是已知的方差矩阵；IV)计算状态预测误差协方差V)估计信息矩阵及信息状态向量VI)计算观测值预测和新息其中h_k( )为可微函数；VII)计算状态和观测值的交叉协方差其中下标xz,k|k‑1表示用k‑1时刻的目标信息估计第k时刻的状态和观测值的交叉协方差，x表示状态，z表示观测值；VIII)计算伪观测矩阵IX)如果j≤N₁，另j自加1；然后跳到III),否则跳到X)；X)令步骤3根据等式(8)，(10)，(11)计算目标状态最优线性估计及其误差协方差P_k|kI_k为评估信息状态贡献矩阵，i_k为I_k相关信息矩阵，Yk_|k为估计信息矩阵，为信息状态向量，为状态最优线性估计，P_k|k为它的误差协方差矩阵。