基于动态重采样粒子滤波的雷达目标跟踪方法
【专利摘要】本发明提出一种基于动态重采样粒子滤波的雷达目标跟踪方法，采用动态重采样算法动态地确定参与重采样的粒子个数，实现粒子退化和粒子贫化的有效折中，保证了重采样前后粒子集所表示的分布相同。本发明在重采样开始时，将归一化权重代入计算Neff(0)值，若Neff(0)＜Nth，表明粒子退化问题比较严重，需要重采样；每轮只随机选取一个粒子进行重采样，然后计算当前粒子?权重对集的Neff(k)值，直至满足Neff(k)≥Nth；为了避免在每轮针对一个粒子重采样后对残余粒子集中所有粒子进行权重更新导致的计算量巨大的问题，本发明采用二分法针对km个粒子进行重采样实现了快速动态重采样，极大地提高了该算法的效率。
【专利说明】
基于动态重采样粒子滤波的雷达目标跟踪方法
技术领域
[0001] 本发明涉及的是目标跟踪领域，具体为一种基于动态重采样粒子滤波的雷达目标 跟踪方法。
【背景技术】
[0002] 动态系统状态估计(滤波)在目标跟踪应用越来越频繁，粒子滤波算法用于杂波环 境和目标快速机动环境下的雷达目标跟踪也得到了很大的推广。但是应用标准的粒子滤波 技术的雷达目标跟踪技术存在一些缺陷，标准粒子滤波算法的重要密度函数只考虑了系统 先验信息而丢弃了当前量测信息。尽管这种选择方法极大地简化了计算，但采样效率并不 高，有时候从中抽取的粒子可能整体偏离状态真值而无法得到可靠的估计结果；同时潜在 的粒子贫化问题还可能进一步加剧了粒子分布的不合理性，因此有进一步改进的必要。针 对该问题学者们已做了大量工作，在粒子滤波中引入重采样步骤有效地解决了粒子退化问 题，但在处理有些问题时却会带来新的问题一一粒子贫化，粒子贫化同样有损于滤波精度。
[0003] 现有的重采样算法无一例外的属于完全重采样，即对每个粒子都进行重采样，或 者说重采样后的粒子集完全由新生粒子组成。完全重采样对有些滤波问题来讲"力度"太 大，极易造成粒子贫化。更多粒子参与重采样意味着将要冒更大的粒子贫化风险。我们需要 在滤波循环中引入重采样，但标准粒子滤波器将这件事做的"过头"了。重采样所表现出的 过犹不及的特点使我们需要考虑设计"力度"可控的重采样算法。
[0004] 动态重采样就是具有这一特征的算法，它以分步的方式仅对部分粒子进行重采 样，以递推的方式计算表征粒子退化程度的度量函数，直到满足给定条件为止。重采样后的 粒子由新生粒子和未参与重采样的粒子组成，前者的存在有助于缓解退化问题，后者可使 粒子集保持一定多样性，因而能够实现在粒子退化和粒子贫化问题上的有效折中。所以这 样更容易跟踪到目标，不至于丢失目标。
【发明内容】
[0005] 本发明针对现有的采用粒子滤波的雷达目标跟踪技术存在的缺陷，提供了一种采 用动态重采样粒子滤波的雷达目标跟踪方法。
[0006] 本发明的技术方案为：
[0007] 所述一种基于动态重采样粒子滤波的雷达目标跟踪方法，其特征在于:包括以下 步骤：
[0008] 步骤1:建立粒子-权重对集并初始化：
[0009]
[0010] 其中表示被跟踪目标在t时刻的坐标，上标j表示第j个粒子，；^表示t时刻第 j个粒子的权重，N表示粒子总数量;令_& = O., Φ。(iV，i) = {(X丨"，7if)}；^ :
[0011 ] 步骤2:对％仉t冲的元素按权重由大到小排序，设置秘￥ -fc,i) = . $#i) = 0 = 1; 并根据
[0012]
[0013] 计算Neff(k)，其中Neff(k)表示第k时刻有效样本容量；
[0014]步骤3:动态重采样：
[0015] 判断公式Neff(k)<Nth是否成立，Nth为阈值参数；当公式成立时：
[0016] 从Φ KN-k，t)中将第N-k个粒子-权重对淘汰；
[0017] 计算被淘汰的粒子权重:T^41㈦=:/(A>f I ;
[0018]计算由第k+Ι轮重采样引起的权重修正系数
[0019]
[0020]
[0021]
[0022] 计算 Neff(k+1);
[0023] 计算l(k+l) = l(k) γ (k+1);
[0024] 使用改进的二分法从)}fk中生成新粒子;
[0025] 更新粒子-权重对集：Φ.# + 1.?) ;
[0026] 循环本步骤，直至公式Neff (k) <Nth不成立时，取km=k，并进入步骤4;
[0027] 步骤4:更新残余粒子-权重对集：
[0028] 对序号在I: N_km范围内的粒子进行权重更新<(fc) = PX ;
[0029] 用#㈨取代(D1(N-I^t)中第i个粒子的权重；
[0030]更新后的粒子-权重对集表示^
[0031] 步骤5:输出被跟踪目标位置状态估计无
[0032] 步骤6:判断是否达到设置的迭代次数η，若达到，则结束方法，否则令t = t+1并返 回步骤2。
[0033] 进一步的优选方案，所述一种基于动态重采样粒子滤波的雷达目标跟踪方法，其 特征在于:阈值参数乂^ ，其中K为阈值系数，满足
[0034] 进一步的优选方案，所述一种基于动态重采样粒子滤波的雷达目标跟踪方法，其 特征在于:阈值系数K e 1/3，1/2。
[0035]有益效果
[0036]本发明采用动态重采样算法动态地确定参与重采样的粒子个数，实现粒子退化和 粒子贫化的有效折中，保证了重采样前后粒子集所表示的分布相同。重采样开始时，先将归 一化权重代入计算Neff(O)值。若N eff(0)<Nth，表明粒子退化问题比较严重，需要重采样。这 里的阈值参数Nth定义为/V th 4/、·#，其中K为阈值系数，满足0彡K。κ的参考范围可选κe (1 / 3,1/2)。不同于传统重采样算法，这里每轮只随机选取一个粒子进行重采样，然后计算当前 粒子-权重对集的NrfKk)值，直至满足NrfKk)多N th。其中k为重采样轮数。本拍滤波所需的重 采样轮数km为满足式Neff(k)彡Nth的最小k，即fcm =argn|n。
[0037] 然而，直接执行动态重采样时算法必须反复检查准则Neff(k)多Nth是否得到满足以 确定是否需要继续重采样，其间需要根据式
计算有效样本容量Ne3ff (k)，而计 算NrfKk)时需要在每轮针对一个粒子重采样后对残余粒子集中所有粒子进行权重更新，计 算量巨大，导致其效率低。本发明使用二分法针对'个粒子进行重采样实现了快速动态重 采样，极大地提高了该算法的效率。
【具体实施方式】
[0038] 下面详细描述本发明的实施例，所述实施例是示例性的，旨在用于解释本发明，而 不能理解为对本发明的限制。
[0039] 在雷达目标追踪过程中，首先得建立对状态描述的系统方程及测量方程。状态向 量可表示为X= (XI，X2,…Xn)其各分量表示被跟踪目标的位置坐标，观测向量为Y= (yi, y2，~yn)为雷达测量的角度信息，状态方程及和量测方程分别为
[0040] Xk = f (xk-i ,Wk-i)
[0041] Yk = h(xk,Uk)
[0042] 其中Wi^1WN(OA)过程噪声，uk~N(0，R)为量测噪声，状态初值的均值Xo代表被追 踪目标的初始位置坐标，方差为P^Y表示雷达观测值。
[0043] 确立好状态方程和观测方程后，按以下步骤执行：
[0044] 步骤1:建立粒子-权重对集并初始化：
[0045]
[0046] 其中+^表示被跟踪目标在t时刻的坐标，上标j表示第j个粒子，/if表示t时刻第 j个粒子的权重，N表示粒子总数量;令fc.= ?，Φ"(见?) = {(X丨。
[0047] 步:对Φ0(ΝΛ)中的元素按權由大到小排序，设置-Α.?) =Φ,心ν.?) ·φ?α·,?) = ο，〖(?卜i; 并根据
[0048]
[0049] 计算Nrff(k)，其中Nrff(k)表示第k时刻有效样本容量。
[0050] 步骤3:动态重采样：
[0051] 判断公式Neff (k)<Nth是否成立，Nth为阈值参数；当公式成立时：
[0052] 从Φ KN-k，t)中将第N-k个粒子-权重对淘汰，即要对第N-k个粒子-权重对N-k重 新采样；
[0053] 计算被淘汰的粒子权重：屮?·) =狀)?r;Wl ;
[0054] 计算由第k+1轮重采样引起的权重修正系数
[0055]
[0056] 根据
[0057]
[0058] 计算 Neff(k+1);
[0059] 计算l(k+l) = l(k) γ (k+1);
[0060] 使用改进的二分法从{(4K)hii中生成新粒子;
[0061 ]更新粒子-权重对集：+ = 况)};
[0062] 循环本步骤，直至公式Neff (k) <Nth不成立时，取km=k，并进入步骤4。
[0063] 当重采样完成后，剩余一部分粒子位置没变。但因为更新过的粒子的权重值变化， 导致残余的粒子的权重也发生了变化，所以得重新计算残余粒子的权重。
[0064] 步骤4:更新残余粒子-权重对集：
[0065] 对序号在I: N_km范围内的粒子进行权重更新〇)=吵;
[0066] 用⑷⑷取代〇10-1^，〇中第1个粒子的权重；
[0067] 更新后的粒子-权重对集表示为、
[0068] 步骤5:输出被跟踪目标位置状忒
[0069] 步骤6:判断是否达到设置的迭代次数η，若达到，则结束方法，否则令t = t+Ι并返 回步骤2。
[0070] 尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例 性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在不脱离本发明的原理和宗旨 的情况下在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。
【主权项】
1. 一种基于动态重采样粒子滤波的雷达目标跟踪方法，其特征在于:包括以下步骤： 步骤1:建立粒子-权重对集并初始化：其中jcf5表示被跟踪目标在t时刻的坐标，上标j表示第j个粒子，π"表示t时刻第j个粒 子的权重，N表示粒子总数量;令k = 0，Φ,,(Λν·) = {(>丨; 步骤2 :对Φ ο (Ν，t)中的元素按权重由大到小排序，设置Φ i (N-k，t) = Φ ο(Ν，t)， Φ2(Μ = 0 ,1(0) = 1;并根据计算Nrff(k)，其中Nrff(k)表示第k时刻有效样本容量； 步骤3:动态重采样： 判断公式Neff (k)<Nth是否成立，Nth为阈值参数;当公式成立时： 从Φ i (N-k，t)中将第N-k个粒子-权重对淘汰； 计算被淘汰的粒子权重：4闶=耿)4"4 ; 计算由第k+Ι轮重采样引起的权重修正系数计算Neff(k+1); 计算 1 (k+1) = 1 (k) γ (k+1); 使用改进的二分法从{(<，#)丨&中生成新粒子·; 更新粒子-权重对集:A(fc +1.0 = Φ办.?) u {(1 / #)}; 循环本步骤，直至公式Neff (k) <Nth不成立时，取km=k，并进入步骤4; 步骤4:更新残余粒子-权重对集： 对序号在1 :N-km范围内的粒子进行权重更新㈨=狀)< ; 用<(Α·)取代ΦΚΝ-υ)中第i个粒子的权重； 更新后的粒子-权重对集表示为{(X丨Λ#)}。二％(iv-υ)υΦ2(υ);: 步骤5:输出被跟踪目标位置状态估计步骤6:判断是否达到设置的迭代次数η，若达到，则结束方法，否则令t = t+l并返回步 骤2。2. 根据权利要求1所述一种基于动态重采样粒子滤波的雷达目标跟踪方法，其特征在 于:阈值参数#th & ?/V，其中κ为阈值系数，满足〇<κ<1。3. 根据权利要求2所述一种基于动态重采样粒子滤波的雷达目标跟踪方法，其特征在 于:阈值系数ke( 1/3,1/2)。
【文档编号】G06T7/20GK106056632SQ201610397295
【公开日】2016年10月26日
【申请日】2016年6月7日
【发明人】左军毅, 颜斌华, 王宏伟, 仲于江
【申请人】西北工业大学