一种基于区间灰数的异步等数据率航迹关联算法

文档序号:9547394阅读:371来源:国知局
一种基于区间灰数的异步等数据率航迹关联算法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及数据融联算法,尤其涉及一种多传感器异步航迹关联算法。
【背景技术】
[0002] 在分布式多目标多传感器跟踪系统中,由于传感器量测随机误差、目标运动规律 及数据处理方法等因素的影响,融合中心往往较难做出各目标航迹的准确关联;另外,航迹 的异步情况(传感器数据在时间上未对准),又进一步增加了航迹关联处理的复杂性。
[0003] 对此,当前的主要解决办法是,先通过时域配准将航迹对准到统一时刻,再利用经 典的同步航迹关联算法实现航迹配对。此类方法虽可以获得较好的关联效果,但是在同步 化的过程中,航迹估计值的误差也发生了传播,且这种传播与滤波方程的误差存在一定的 相关性,难以对此进行衡量。而采用最小二乘法内插或者外推法时,不仅会带来拟合精度问 题和计算误差,也增加了计算量。

【发明内容】

[0004] 为了克服现有技术的缺陷,本发明针对异步等数据率情况下的航迹关联问题,公 开了一种异步航迹关联算法。该算法以一个融合周期内的航迹文件为对象,采用区间灰数 划分的方法定义新的航迹行为序列,通过求解在位置和速度分量上的相似度,进而得出航 迹间的灰关联系数,再通过加权融合,得到综合相似度,最后基于最大灰关联准则,给出航 迹关联结论。
[0005] 本发明的目的是通过如下技术措施来达到: (1)读取传感器航迹数据 假设在多目标跟踪系统中,有多部雷达组成的多目标跟踪系统,跟踪公共区域内的? 批目标,各个雷达的采样频率相同,但开机时间不同,传感器采样时间流图如图1所示。将 来自传感器和来自传感器r的航迹号分别记为 巧。{1Λ …(ο 取@中的航迹I对应的序列作为参考序列,以1?中的目条航迹序列作为比较序列,则 在中寻找关联航迹对的过程,就演变成求解序列|_$|^与序列&(^ € 1?灰关联 度排序的问题。记航迹^与航迹Iw的状态信息分别为
异步等速率采样示意图如图1所示,航迹I与航迹^中的数据在时间上是未对准的,或 者由于时间延迟不确定,无法直接进行航迹关联,需要进一步的处理。
[0006] (2 )航迹序列区间灰数划分 针对异步等数据率的航迹关联问题,本发明采用区间灰数对航迹序列进行划分,用灰 关联分析的思想解决异步航迹关联问题。
[0007] 在多雷达等速率采样情况下,由于开机时间不同或传输延迟的存在,来自不同雷 达的航迹的采样点的时间标记是不同的,但在一个融合周期内多个航迹的采样点数目是相 同的。在同一融合周期内运用区间灰数对航迹进行划分,按照时间先后顺序,将每相邻的两 个采样点分别看作区间灰数的下限和上限,组成一个区间灰数。对一条航迹序列中每一个 采样点进行变换,则可以得到区间灰数序列。对于区间灰数序列,就可以用灰关联分析的方 法进行航迹关联判断了。
[0008] 以时间先后为顺序,将待关联的航迹序列相邻的两个采样点分别看作区间灰数的 下限和上限,组成一个区间灰数,得到长度相同的区间灰数序列| i与\,分别记为
其中,分别为航迹^和航迹^的某个参量状态估计序列。这样,保证了区间灰数 划分后的序列与航迹序列\仍具有相同的长度,不同的是区间灰数序列不再由实数 构成,而是由灰数构成。区间灰数的取值唯一,但又可以取到区间内所有可能的取值,能够 更全面的反应航迹序列之间的相关程度。
[0009] (3)计算区间灰数距离、构建航迹序列距离差异信息矩阵 区间灰数划分是对点的概念的一种扩展,同样实数空间中一样,可以定义灰数的运算。 序列\与重划分航迹序列中元素的距离差异,实际上是区间灰数与实数的距离,这里引 用灰色系统理论中对灰数距离的描述: 对于灰数
区间灰数^与f的距离可定义为:
其中#、#与.層分别为区间灰数遂J的区间下限和上限。实数可以看作是区间灰 数的上限与下限相等时的特殊情况,距离公式同样适用。所以区间灰数序列与在第J (序列中元素序号)个数据上的距离差异可表述为:
因此,通过计算来自雷达s的区间灰数序列§>与来自雷达r待关联的状态信息序列^ 在融合周期内所有采样点上的距离,就可以得到区间灰数序列$^与11的距离差异信息。通 过该距离差异信息,以判断区间灰数序列与雷达航迹序列的关联程度。用^表示来自雷达 r的所有航迹的集合,则可得到距离差异信息矩阵:
(4) 求解灰关联度 航迹I1与航迹%的灰关联系数可定义为 -j? si·
其中Il为分辨系数,其取值越小分辨力越大,一般取A二〇.5。如果对航迹的々个指标 分别进行考察,则可以得到在各个指标上的灰关联系数
) 将各个指标的灰关联系数集中体现在一个值上以便于比较,称为灰关联度,记为 计算灰关联度的方法这里采用平均值法,即
(5) 基于最大灰关联准则,给出航迹关联结论 计算出描述两航迹间接近程度的灰关联度之后,下一步就是如何判决两航迹间的相似 性。为了给出航迹之间的相似性判决,需要对关联度从大到小进行排序,选取灰关联度最大 的作为相关联的航迹对,即最大关联度识别原则。&^越大,表示航迹|与%是同一条航迹 的可能性越大;反之,则更可能不是同一条航迹。
[0010] 与现有技术相比,本发明具有如下有益效果: ①不确定性误差小。本发明中的关联算法不需要经过时间配准过程,不会由于同步化 过程引入额外的不确定性误差。
[0011] ②正确关联率高,稳定性好。在本发明中,灰关联分析中的数据包含了融合周期内 的所有航迹数据,灰关联度能够充分反映航迹间的相关性。
[0012] ③本发明中的算法对时间延迟具有良好的适应性,在时间延迟较大的情况下仍能 保持较高的关联率,基本保持在90%以上。
【附图说明】
[0013] 图1是传感器采样时间流图。
【具体实施方式】
[0014] 下面结合附图和实施例对本发明作进一步详细描述。 实施例
[0015] 已知有两部2D雷达同时跟踪20个目标,目标采用交叉运动模型。仿真参数设定: 雷达1的测距和测角误差分别戈
雷达2测距和测角误差分别为
两雷达的采样频率相同,采样时间间隔为IJ ='$=〇. 5s。雷达2 比雷达1晚开机0. 4s,融合中心的采样时间间隔=2s。采用本专利算法计算灰关联度,对 分别来自来两部雷达的航迹进行关联。
[0016] 采用本发明提出的关联算法,上述设计要求可按如下步骤实施。
[0017] (1)读取来自两雷达的数据 对于观测区域内的20批目标,雷达1与雷达2各自均有20个观测结果。航迹关联处 理需要分别对雷达1与雷达2中每条航迹进行灰关联度的计算。首先取雷达1与雷达2的 第一条观测航迹,分别记为
'
' 分别表示雷达1的第一条观测航迹序列的第m个航迹点、雷达2的第一 条观测航迹序列的第m个航迹点。航迹文件g与;^中,采样点的数目是相等的,但时刻未对 准,无法直接航迹关联。下面按照本专利所述算法对航迹序列进行改写。
[0018] ( 2 )航迹序列区间灰数划分 将每个航迹序列每相邻两采样点的数据合并,得到长度相同的区间灰数序列:
这样,两航迹序列具有相同的长度,具备了应用灰关联分析的基本条件。
[0019] (3)构建航迹序列距离差异矩阵 根据式(7)计算与^的距离差异信息为 _鎖.::纖1__Γ 藤欄 用同样的方法可以得到^|与雷达2的测量航迹的所有航迹序列的差异信息,从而得到 ^与雷达2的差异信息矩阵:
(4) 加权融合,求解灰关联度 将所得到的差异信息矩阵带入公式(9)、(10)可以得到雷达1的第一个测量航迹序列 与雷达2的灰关联度 ={0. 999,0. 361,0. 515,0. 482,0. 706,0. 419,0. 436,0. 584,0. 369,0. 339,0. 466, 0. 656,0. 535,0. 339,0. 628,0. 479,0. 555,0. 478,0. 635,0. 411} (17) (5) 基于最大灰关联准则,给出航迹关联结论 f所表示的是雷达1中的一个航迹序列与雷达2所有航迹序列集合的灰关联度。其数 值的大小表示的是航迹间相关联程度的大小。对于上面求得的P,将其按从大到小进行排 列,显然第一个数值最大,即我们判定雷达1中第一条观测航迹与雷达2的标号为1的航迹 为关联航迹对。这与假设相符,结论正确。判断雷达1中其他测量航迹在雷达2中的相关 联航迹,则重复步骤(1)至(5)即可。
【主权项】
1. 一种基于区间灰数的异步等数据率航迹关联算法,是一种航迹关联算法,其特征是: 按照时间先后顺序,将待关联航迹的某个参量状态序列相邻的两个采样点分别看作区间灰 数的下限和上限,组成一个区间灰数,使待关联航迹的某个参量状态序列转换为长度相同 的区间灰数序列,然后再通过计算区间灰数距离、构建航迹序列距离差异信息矩阵、求解灰 关联度,给出关联结论。2. 根据权利要求1所述的基于区间灰数的异步等数据率航迹关联算法,所述的求解灰 关联度是:采用平均值法计算灰关联度。3. 根据权利要求1所述的基于区间灰数的异步等数据率航迹关联算法,所述的给出关 联结论是:采用最大灰关联度准则,取最大灰关联度所对应的航迹作为关联航迹。
【专利摘要】本发明公开了一种基于区间灰数的异步等数据率航迹关联算法,是一种传感器航迹异步关联算法。该算法按照时间先后顺序,将待关联航迹的某个参量状态序列相邻的两个采样点分别看作区间灰数的下限和上限,组成一个区间灰数,使待关联航迹的某个参量状态序列转换为长度相同的区间灰数序列,然后再通过计算区间灰数距离、构建航迹序列距离差异信息矩阵,求解灰关联度,最后给出关联结论。该算法不确定性误差小、正确关联率高、稳定性好,解决了异步等速率情况下的传感器航迹关联问题。
【IPC分类】G06F19/00, G01S13/66
【公开号】CN105303012
【申请号】CN201410271522
【发明人】衣晓, 韩健越, 张怀巍, 赵志勇, 关欣, 孙贵东
【申请人】衣晓
【公开日】2016年2月3日
【申请日】2014年6月17日
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