基于线性回归和聚类分析理论的高速机动目标跟踪方法

摘要

本发明涉及一种基于线性回归和聚类分析理论的高速机动目标跟踪方法，主要适用于雷达跟踪高速并且加速度有大范围变动的目标，并在保证实时性的情况下实现多种机动情况的稳定跟踪。方法实现过程：首先对机动目标航迹的历史参数建立样本集，依据回归分析理论设计自适应关联波门，进行航迹分裂，形成多航迹；然后对主航迹样本集中的样本进行投影，提取特征向量，根据聚类分析理论获取聚类中心并计算类内相似度；同样方法依次得到分裂航迹参数的投影值，即待分辨样本；最后，根据相似度判别准则提取出感兴趣目标航迹。在实际工程中应用表明，本算法可实现高速强机动目标的稳定跟踪，随着未来武器装备的机动性能不断的提高，该发明具有广泛的应用前景。

主权项

一种基于线性回归和聚类分析理论的高速机动目标跟踪方法，其特征在于：基于线性回归理论，从数据关联的角度出发，设计一种自适应关联波门，首先对机动目标航迹的历史参数建立样本集，然后采用一元正态线性回归模型进行参数估计，如下式所示：$\left\{\begin{array}{c}\hat{a}=\bar{y}-\hat{b}\bar{x}\\ \hat{b}\frac{\underset{i=0}{\overset{n-1}{\Sigma }}(x_i-\bar{x})y_i}{\underset{i=o}{\overset{n-1}{\Sigma }}{(x_i-\bar{x})}^2}\end{array}\right.$其中，和为样本均值，n为主航迹跟踪周期数，为样本集Z第n个周期的估计值，为前n‑1个周期的平均估计值，即α_max为仿真的最大机动加速度，经过计算获取旋转角度θ，然后以上一个周期的滤波点A为圆心，外推点B到A的距离为半径，以当前航向为基准分别向左右旋转角度θ，同时得到扇形的两个顶点C点和D点，以C点和D点为中心分别建立波门，此类波门主要针对机动转弯的情况；做C点和D点的切线相交与E点，以E点为中心建立波门，此类波门主要针对直线机动的情况，根据已建立的波门，进行点迹关联，并分别得到分裂航迹ψ₁，ψ₂和ψ₃，然后对航迹参数进行特征提取，并根据聚类分析原理选择出属于感兴趣目标的航迹。