The invention discloses a multi-sensor cooperative tracking joint optimization decision-making method, aiming at providing an optimization decision-making method with high calculation efficiency and accurate optimization decision-making parameters. The invention is realized by the following technical schemes: the multi-sensor cooperative tracking system predicts the position information and fusion measurement information of the sensor in the decision-making period, obtains the fusion measurement state and its fusion measurement covariance at the decision-making period time, calculates the fusion tracking error of the multi-sensor cooperative tracking to the target by using the multi-source data fusion algorithm, and navigates the local aircraft according to the local navigation. Information and radar target detection information, calculate azimuth and elevation angle of local emitter relative to each other's aircraft and tracking and positioning error of local emitter detected by the other side's aircraft, and optimize decision-making parameters such as fusion tracking error of multi-sensor to target and target pairing relationship, establish multi-stage and multi-constrained cooperative tracking decision-making model, and solve multi-stage and multi-constrained cooperative tracking decision-making model. Sensor optimization decision and its parameters.
【技术实现步骤摘要】
多传感器协同跟踪联合优化决策方法
本专利技术涉及一种应用于机载多传感器协同跟踪领域,尤其是多传感器协同目标跟踪过程中对多传感器协同的传感器组合方式、传感器与目标配对关系及传感器的开关机时序进行优化决策的方法。
技术介绍
在车载GPS卫星导航、公共场所的视频安全监控系统、工业生产中的机器视觉等技术的核心之一就是多传感器多目标跟踪技术。随着信息技术的蓬勃发展,多传感器多目标跟踪技术在多个领域都取得了广泛应用。近年来,多传感器多目标跟踪技术这一研究领域得到了国内外学者的普遍关注。随着目标机动性能和电子对抗能力的不断提高,仅依靠单个传感器跟踪多个目标的方法达不到目标跟踪的精度要求,于是人们开始探索利用多个传感器进行目标跟踪。多传感器目标跟踪技术能有效综合多个同类或异类的传感器的多种属性信息,实现传感器的性能互补、提高目标跟踪的精度、扩展跟踪的时空监视范围。目标跟踪的主要任务是利用传感器获得的量测信息,精确地估计目标的当前状态和预测目标以后的状态,包括位置、速度、加速度等运动参数,从而给出目标的运动轨迹。目标跟踪根据被跟踪目标个数以及设置的传感器的个数可以划分为四类:单传感器单目标跟踪,单传感器多目标跟踪,多传感器单目标跟踪,多传感器多目标跟踪。其中第一类为基本的单目标跟踪问题,第二类属于多目标跟踪问题,前两类为单传感器跟踪问题,后两类为多传感器融合跟踪问题。协同跟踪问题与一般跟踪问题的区别在于传感器跟踪性能的度量以及传感器行为的决策与执行。多传感器多目标跟踪技术将多个传感器获得的信息在融合中心有机合成,用以提高目标运动状态估计的精度,其性能比单一传感器要优越得多。 ...
【技术保护点】
1.一种多传感器协同跟踪联合优化决策方法,其特征在于包括如下步骤:多传感器协同跟踪系统在决策周期内预测雷达传感器目标位置信息、红外传感器的目标位置信息和预测多传感器融合量测信息,对雷达传感器、红外传感器、多传感器进行融合,获得决策周期时刻的融合量测状态及其融合量测协方差,采用多源数据融合算法计算多传感器协同跟踪对目标的融合跟踪误差;多传感器协同跟踪系统根据本方飞机导航信息和雷达对目标的探测信息,计算本方辐射源相对于对方飞机的方位角及俯仰角,采用交叉定位算法对本方辐射源进行虚拟定位解算,采用轨迹滤波算法对虚拟定位解算信息进行平滑滤波,计算出本方辐射源被对方飞机探测的跟踪定位误差;然后,以辐射源被探测的被动定位误差为优化目标,以多传感器对目标的融合跟踪误差为约束条件,以传感器组合方式、传感器与目标配对关系、传感器的开关机状态为优化决策参数,建立多阶段多约束的协同跟踪决策模型;最后,利用协同跟踪决策模型求解多阶段的传感器优化决策,解算得到协同跟踪方式下各传感器的优化决策参数。
【技术特征摘要】
1.一种多传感器协同跟踪联合优化决策方法,其特征在于包括如下步骤:多传感器协同跟踪系统在决策周期内预测雷达传感器目标位置信息、红外传感器的目标位置信息和预测多传感器融合量测信息,对雷达传感器、红外传感器、多传感器进行融合,获得决策周期时刻的融合量测状态及其融合量测协方差,采用多源数据融合算法计算多传感器协同跟踪对目标的融合跟踪误差;多传感器协同跟踪系统根据本方飞机导航信息和雷达对目标的探测信息,计算本方辐射源相对于对方飞机的方位角及俯仰角,采用交叉定位算法对本方辐射源进行虚拟定位解算,采用轨迹滤波算法对虚拟定位解算信息进行平滑滤波,计算出本方辐射源被对方飞机探测的跟踪定位误差;然后,以辐射源被探测的被动定位误差为优化目标,以多传感器对目标的融合跟踪误差为约束条件,以传感器组合方式、传感器与目标配对关系、传感器的开关机状态为优化决策参数,建立多阶段多约束的协同跟踪决策模型;最后,利用协同跟踪决策模型求解多阶段的传感器优化决策,解算得到协同跟踪方式下各传感器的优化决策参数。2.如权利要求1所述的多传感器协同跟踪联合优化决策方法,其特征在于:在计算多传感器协同跟踪对目标的融合跟踪误差中,多传感器协同跟踪系统根据决策周期内的优化决策参数以及传感器的开关机状态,获得当前决策周期k时刻传感器协同跟踪优化决策参数式中,ξk表示雷达传感器与红外传感器组合方式的集合,μk为当前传感器组合方式下传感器与目标的配对关系的集合,Rk表示雷达传感器的开关机状态,且Rk∈{0,1},Rk为0时表示雷达处于关机状态,Rk为1时表示雷达处于开机状态;Ik表示红外传感器的开关机状态,且Ik∈{0,1},Ik为0时表示红外处于关机状态,Ik为1时表示红外处于开机状态。3.如权利要求2所述的多传感器协同跟踪联合优化决策方法,其特征在于:多传感器协同跟踪系统遍历上述优化空间决策参数,如果k时刻传感器处于开机工作状态,把传感器的状态滤波值作为此刻的传感器量测数据;如果k时刻传感器处于关机状态,则把传感器的状态预测值作为此刻的传感器量测数据,得到决策周期k内的雷达量测状态XR,k以及雷达量测协方差PR,k、红外量测状态XI,k以及红外量测协方差PI,k,式中角标k表示时间,角标R,I分别表示雷达、红外获得的信息。4.如权利要求1所述的多传感器协同跟踪联合优化决策方法,其特征在于:多传感器协同跟踪系统采用多源数据融合算法对雷达传感器量测数据、红外传感器量测数据、融合量测数据进行融合,通过如下多源数据融合算法计算公式得到当前决策周期的目标状态信息及其多传感器协同跟踪对目...
【专利技术属性】
技术研发人员:赖作镁,古博,乔文昇,
申请(专利权)人:西南电子技术研究所中国电子科技集团公司第十研究所,
类型:发明
国别省市:四川,51
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