申请/专利权人：四川大学

申请日：2023-12-07

公开（公告）日：2024-03-08

公开（公告）号：CN117669642A

主分类号：G06N3/006

分类号：G06N3/006;G06N7/01;G06N5/04

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.03.26#实质审查的生效;2024.03.08#公开

摘要：本发明涉及信息处理技术领域，公开了一种可扩展的集群目标信念传播跟踪方法。通过引入集群划分变量描述集群结构的不确定性，并将目标运动建模为不同群结构下集群目标运动或单目标运动的交互，联合推断目标存在变量、集群结构、数据关联和目标状态。同时，本发明动态地引入新生目标状态变量以及根据估计的目标存在概率实现航迹起始、确认和删除等航迹管理功能，能够无缝跟踪未知数目的集群目标和非群目标。此外，集群目标信念传播跟踪方法具有计算可扩展性等优点，其计算复杂度与保留的集群划分或传感器观测数目仅呈线性关系、与目标数目呈二次关系。

主权项：1.一种可扩展的集群目标信念传播跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：输入保留至k-1时刻表示存活目标状态的粒子集合；并接收传感器在k时刻的探测数据；步骤2：采用状态估计近似计算从因子节点pgk|xk-1,rk-1传递给变量节点gk的信息为gk的集合，gk表示k时刻所有目标的集群结构，g为集群结构gk的简写；xk-1为其中xk-1为k-1时刻所有存活目标的状态向量，为k-1时刻所有新生目标的状态向量，rk-1为其中rk-1为k-1时刻所有存活目标的存在变量的堆叠向量，为k-1时刻所有新生目标的存在变量的堆叠向量，上述向量的上标T表示向量或者矩阵的转置；保留前M个最有可能的集群结构并重新归一化其近似计算如下： 其中，为pgk|xk-1,rk-1传递给gk的信息，为使得的归一化常数，gk表示k时刻所有存活目标的集群结构；为集群结构gk中属于不同群的存活目标的索引集合，P0为不存在的目标划分到一个集群目标的概率，为由gk划分形成的集群目标的数目，为k-1时刻的第i个目标的第l个粒子对应权重，L为粒子的数目，为第i个目标被划分为第个群的可能性估计，为k时刻第i个存活目标的群索引，为第i个目标被划分为第j个群的可能性估计；步骤3：对于集群结构g中属于第j个群的群内目标，j≠0，从群目标状态转移密度中抽样获得粒子并通过使用k-1时刻相应的粒子，根据下式计算状态偏移量和集群虚拟中心状态 其中，为状态偏移量；:＝表示定义为；为k-1时刻存活目标i的状态变量，为集群虚拟中心状态，为集群结构gk中第j个群内存活目标的索引集合；否则，从单目标状态转移密度中抽样获得粒子步骤4：根据下式计算从传递给的信息 其中，zk为k时刻传感器产生的观测堆叠向量，为粒子对应的权重；为示性函数，即当且仅当mk为k时刻传感器产生的观测数量；从先验概率密度中抽取表示新生目标状态的粒子集合并设置粒子权重为等权根据下式计算从传递给的信息 其中，μb为新生目标的数目服从的Poisson分布的均值，μc为杂波观测的数目服从的Poisson分布的均值，为杂波观测的密度，为k时刻的新生目标的第l个粒子对应的权重，为k时刻的新生目标产生的观测，为k时刻的新生目标的第l个粒子；步骤5：从节点传递给节点的信息根据下式执行迭代数据关联： 其中，为传递给的信息，上标表示迭代的步数，m∈{1,...,mk}；m′表示k时刻被检测到的新生目标的索引；从节点传递给节点的信息根据下式执行迭代数据关联： 其中，为传递给的信息，i∈{1,...,nk}，nk为k时刻的存活目标的数量；i′表示k时刻被检测到的存活目标的索引；然后根据下式计算和 其中，为从传递给的信息，为从传递给的信息；为k时刻的迭代步数；步骤6：对于在k时刻之前已出现、并且存活至k时刻的存活目标i∈{1,...,nk}，根据下式更新粒子对应的归一化后的权重 其中，为的未归一化的权重，为的未归一化的权重；和分别为给定集群结构g的条件下或时的信念密度；然后计算获得后验概率质量函数存活目标的状态估计和近似边际后验概率质量函数pg|z1:k的信念密度 其中，为目标的存在概率，为k时刻的存活目标i的目标状态估计，为集群结构的边际后验概率质量函数的信念密度近似；为给定集群结构g的条件下存活目标的边际后验概率目的函数的信念密度近似；步骤7：对于k时刻新检测到的新生目标m∈{1,...,mk}，根据下式更新粒子的权重 其中，为因子节点传递给变量节点的信息粒子近似的未归一化的权重，而为的未归一化的权重；为传递给的信息；然后根据下式计算获得边际后验概率质量函数和新生目标的状态估计 步骤8：根据获得的目标存在概率，删除小于阈值Ppr的存活目标和新生目标；步骤9：根据更新后的集群结构的概率对存活目标执行重抽样，将L×M个粒子减少为L个粒子并设置粒子权重为等权设置k:＝k+1，返回步骤1。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 四川大学 一种可扩展的集群目标信念传播跟踪方法

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