安防雷达的多目标跟踪方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种安防雷达的多目标跟踪方法及装置，方法包括：获得当前扫描周期中多个目标状态信息和量测状态信息；根据所述多个目标状态信息和量测状态信息，生成概率图模型，所述概率图模型包含多个叶节点，每个叶节点对应关联变量；利用消息更新规则确定概率图模型中各叶节点发送给相邻层叶节点的消息；根据所述各叶节点发送给相邻层叶节点的消息，利用变分推断算法建立贝叶斯自由能目标函数；根据所述贝叶斯自由能目标函数，进行安防雷达的多目标跟踪。本发明专利技术可以进行安防雷达的多目标跟踪，在保证抗干扰能力的同时有效提高运算速度，保证雷达在跟踪时的实时性，避免在跟踪临近目标的过程中会出现航迹合并的问题。近目标的过程中会出现航迹合并的问题。近目标的过程中会出现航迹合并的问题。

【技术实现步骤摘要】
安防雷达的多目标跟踪方法及装置


[0001]本专利技术涉及雷达目标分析
，尤其涉及安防雷达的多目标跟踪方法及装置。

技术介绍

[0002]近年来，随着应用环境的复杂多变，要求安防雷达具有多目标跟踪能力，并能同时实现多目标跟踪。
[0003]现有技术通常采用联合概率数据关联算法进行安防雷达的多目标跟踪。数据关联旨在确定出量测和目标之间的关联关系，是目标跟踪中至关重要的问题。其代表性的关联算法包括最近邻数据关联(NN)、联合概率数据关联(多假设跟踪算法)、多假设数据关联(MHT)、航迹分裂法等方法。相比于其他关联算法而言，联合概率数据关联(多假设跟踪算法)更适合于虚警、杂波环境下的多目标跟踪，并且具有较强的抗干扰能力，但是当目标较为复杂时，运算量随着目标的线性增加呈指数倍增趋势，存在计算量大、实时性差的问题，并且在跟踪临近目标的过程中会出现航迹合并的问题。
[0004]因此，亟需一种可以克服上述问题的安防雷达的多目标跟踪方案。

技术实现思路

[0005]本专利技术实施例提供一种安防雷达的多目标跟踪方法，用以进行安防雷达的多目标跟踪，在保证抗干扰能力的同时有效提高运算速度，保证雷达在跟踪时的实时性，避免在跟踪临近目标的过程中会出现航迹合并的问题，该方法包括：
[0006]获得当前扫描周期中多个目标状态信息和量测状态信息；
[0007]根据所述多个目标状态信息和量测状态信息，生成概率图模型，所述概率图模型包含多个叶节点，每个叶节点对应关联变量；
[0008]利用消息更新规则确定概率图模型中各叶节点发送给相邻层叶节点的消息；
[0009]根据所述各叶节点发送给相邻层叶节点的消息，利用变分推断算法建立贝叶斯自由能目标函数；
[0010]根据所述贝叶斯自由能目标函数，进行安防雷达的多目标跟踪。
[0011]本专利技术实施例提供一种安防雷达的多目标跟踪装置，用以进行安防雷达的多目标跟踪，在保证抗干扰能力的同时有效提高运算速度，保证雷达在跟踪时的实时性，避免在跟踪临近目标的过程中会出现航迹合并的问题，该装置包括：
[0012]信息获得模块，用于获得当前扫描周期中多个目标状态信息和量测状态信息；
[0013]模型生成模块，用于根据所述多个目标状态信息和量测状态信息，生成概率图模型，所述概率图模型包含多个叶节点，每个叶节点对应关联变量；
[0014]消息确定模块，用于利用消息更新规则确定概率图模型中各叶节点发送给相邻层叶节点的消息；
[0015]函数建立模块，用于根据所述各叶节点发送给相邻层叶节点的消息，利用变分推
断算法建立贝叶斯自由能目标函数；
[0016]目标跟踪模块，用于根据所述贝叶斯自由能目标函数，进行安防雷达的多目标跟踪。
[0017]本专利技术实施例还提供一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述安防雷达的多目标跟踪方法。
[0018]本专利技术实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有执行上述安防雷达的多目标跟踪方法的计算机程序。
[0019]相比于现有技术中通过联合概率数据关联算法进行安防雷达的多目标跟踪的方案而言，本专利技术实施例通过获得当前扫描周期中多个目标状态信息和量测状态信息；根据所述多个目标状态信息和量测状态信息，生成概率图模型，所述概率图模型包含多个叶节点，每个叶节点对应关联变量；利用消息更新规则确定概率图模型中各叶节点发送给相邻层叶节点的消息；根据所述各叶节点发送给相邻层叶节点的消息，利用变分推断算法建立贝叶斯自由能目标函数；根据所述贝叶斯自由能目标函数，进行安防雷达的多目标跟踪。本专利技术实施例根据多个目标状态信息和量测状态信息生成概率图模型，利用消息更新规则确定概率图模型中各叶节点发送给相邻层叶节点的消息，从而利用变分推断算法建立贝叶斯自由能目标函数，进行安防雷达的多目标跟踪，在保证抗干扰能力的同时有效提高运算速度，保证雷达在跟踪时的实时性，避免在跟踪临近目标的过程中会出现航迹合并的问题。
附图说明
[0020]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。在附图中：
[0021]图1为本专利技术实施例中安防雷达的多目标跟踪方法示意图；
[0022]图2～图6为本专利技术具体实施例中安防雷达的多目标跟踪示意图；
[0023]图7为本专利技术实施例中安防雷达的多目标跟踪装置结构图；
[0024]图8是本专利技术实施例的计算机设备结构示意图。
具体实施方式
[0025]为使本专利技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下面结合附图对本专利技术实施例做进一步详细说明。在此，本专利技术的示意性实施例及其说明用于解释本专利技术，但并不作为对本专利技术的限定。
[0026]为了进行安防雷达的多目标跟踪，在保证抗干扰能力的同时有效提高运算速度，保证雷达在跟踪时的实时性，避免在跟踪临近目标的过程中会出现航迹合并的问题，本专利技术实施例提供一种安防雷达的多目标跟踪方法，如图1所示，该方法可以包括：
[0027]步骤101、获得当前扫描周期中多个目标状态信息和量测状态信息；
[0028]步骤102、根据所述多个目标状态信息和量测状态信息，生成概率图模型，所述概率图模型包含多个叶节点，每个叶节点对应关联变量；
[0029]步骤103、利用消息更新规则确定概率图模型中各叶节点发送给相邻层叶节点的
消息；
[0030]步骤104、根据所述各叶节点发送给相邻层叶节点的消息，利用变分推断算法建立贝叶斯自由能目标函数；
[0031]步骤105、根据所述贝叶斯自由能目标函数，进行安防雷达的多目标跟踪。
[0032]由图1所示可以得知，本专利技术实施例通过获得当前扫描周期中多个目标状态信息和量测状态信息；根据所述多个目标状态信息和量测状态信息，生成概率图模型，所述概率图模型包含多个叶节点，每个叶节点对应关联变量；利用消息更新规则确定概率图模型中各叶节点发送给相邻层叶节点的消息；根据所述各叶节点发送给相邻层叶节点的消息，利用变分推断算法建立贝叶斯自由能目标函数；根据所述贝叶斯自由能目标函数，进行安防雷达的多目标跟踪。本专利技术实施例根据多个目标状态信息和量测状态信息生成概率图模型，利用消息更新规则确定概率图模型中各叶节点发送给相邻层叶节点的消息，从而利用变分推断算法建立贝叶斯自由能目标函数，进行安防雷达的多目标跟踪，在保证抗干扰能力的同时有效提高运算速度，保证雷达在跟踪时的实时性，避免在跟踪临近目标的过程中会出现航迹合并的问题。
[0033]需要说明的是，概率图模型(Graphical models)是一种通用化的不确定知识表示和处理方法。它是在概率模型的基础上，使用本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种安防雷达的多目标跟踪方法，其特征在于，包括：获得当前扫描周期中多个目标状态信息和量测状态信息；根据所述多个目标状态信息和量测状态信息，生成概率图模型，所述概率图模型包含多个叶节点，每个叶节点对应关联变量；利用消息更新规则确定概率图模型中各叶节点发送给相邻层叶节点的消息；根据所述各叶节点发送给相邻层叶节点的消息，利用变分推断算法建立贝叶斯自由能目标函数；根据所述贝叶斯自由能目标函数，进行安防雷达的多目标跟踪。2.如权利要求1所述的安防雷达的多目标跟踪方法，其特征在于，根据所述多个目标状态信息和量测状态信息，生成概率图模型，包括：根据所述多个目标状态信息和量测状态信息，确定对应的多个关联变量；建立目标和关联变量之间的概率图模型。3.如权利要求1所述的安防雷达的多目标跟踪方法，其特征在于，所述消息更新规则为和积算法。4.如权利要求1所述的安防雷达的多目标跟踪方法，其特征在于，还包括：对所述贝叶斯自由能目标函数设置约束条件；根据所述贝叶斯自由能目标函数，进行安防雷达的多目标跟踪，包括：根据所述贝叶斯自由能目标函数和约束条件，进行安防雷达的多目标跟踪。5.一种安防雷达的多目标跟踪装置，其特征在于，包括：信息获得模块，用于获得当前扫描周期中多个目标状态信息和量测状态信息；模型生成模块，用于根据所述多个目标状态信息和量测状...

【专利技术属性】
技术研发人员：曹林，郑丹阳，赵宗民，王东峰，
申请(专利权)人：北京信息科技大学，
类型：发明
国别省市：