杂波环境下目标运动状态的估计方法

摘要

一种杂波环境下目标运动状态的估计方法，通过小波变换引入和多速率运动模型的应用，把最近邻方法推广到多帧情况。首先把模式空间内的量测预测通过小波逆变换方法映射到量测空间，形成量测空间内序列量测预测，然后在序列帧内使用最近邻方法进行数据关联，关联后的量测数据用小波变换方法压缩映射到模式空间形成多速率运动模型的量测数据，然后使用多速率运动模型进行状态更新，更新后的结果通过小波逆变换方法映射到量测空间，形成量测空间内的状态更新，从而完成一个递归循环。本发明同时具有硬逻辑数据关联方法计算量小及软逻辑数据关联方法关联效果好的优点，可广泛应用于机器人，智能交通，空中交通管制和航天、航空、航海等各领域。

主权项

1、一种杂波环境下目标运动状态的估计方法，其特征在于采用递归方式进行，对于在第k个采样时刻tk已经获得的模式空间的目标运动状态的估计结果，一个递归循环包括如下具体步骤：1)在模式空间由tk时刻的目标运动状态估计结果，使用多速率运动模型状态方程进行状态预测，获得状态预测数据之后使用量测方程进行量测预测，得到tk+3时刻的量测预测数据，在获得状态预测的同时计算状态预测协方差阵，在计算量测预测的同时计算出相应的新息协方差阵；2)根据模式空间tk+3时刻的量测预测和相应的新息协方差阵使用小波逆变换获得量测空间tk+1，tk+2和tk+3时刻的量测预测和相应的新息协方差阵；3)获得tk+1，tk+2和tk+3时刻量测空间的量测预测和新息协方差阵后，在量测空间tk+1，tk+2和tk+3时刻建立跟踪门，确定候选回波，之后在tk+1，tk+2和tk+3时刻对候选回波使用标准最近邻数据关联方法进行数据关联，获得tk+1，tk+2和tk+3时刻的用于更新目标运动状态的关联量测数据；获得tk+1，tk+2和tk+3时刻的关联量测数据后，使用小波变换的方法压缩映射到模式空间，形成多速率运动模型所需的量测数据；5)获得模式空间的量测数据后，在模式空间计算滤波增益，根据量测预测数据和量测数据进行目标运动状态的状态更新，获得tk+3时刻基于多速率运动模型的模式空间内的状态更新，同时计算模式空间内目标运动状态估计的相应的协方差阵；6)根据模式空间内的目标运动状态更新结果使用小波逆变换获得量测空间内的状态更新结果，从而完成一个状态估计的递归循环过程。