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申请/专利权人：哈尔滨工业大学

摘要：本发明公开了一种带有未知延迟概率的一步时延跟踪滤波方法及系统，该方法包括基于被跟踪目标构建非线性目标跟踪模型及接收数据方程，所述非线性目标跟踪模型包括：状态方程和量测方程；对所述状态方程、量测方程及接收数据方程，采用变分贝叶斯方法的一步随机时延目标跟踪，进行状态扩维、状态时间更新、延迟概率时间更新、参数联合量测迭代更新的操作处理。该方法采用变分贝叶斯方法对未知延迟概率进行估计，并融合容积卡尔曼滤波方法对目标进行跟踪定位。该方法解决了在目标跟踪中由于存在未知延迟概率的一步随机量测延迟导致跟踪精度降低甚至发散的问题。不仅处理一步时延的目标跟踪，而且可以估计出未知时变的延迟概率。

主权项：1.一种带有未知延迟概率的一步时延跟踪滤波方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、基于被跟踪目标构建非线性目标跟踪模型及接收数据方程，所述非线性目标跟踪模型包括：状态方程和量测方程；S2、对所述状态方程、量测方程及接收数据方程，采用变分贝叶斯方法的一步随机时延目标跟踪，进行状态扩维、状态时间更新、延迟概率时间更新、参数联合量测迭代更新的操作处理；所述步骤S1中：状态方程为：xk＝fxk-1+wk-11.1量测方程为：zk＝hxk+vk1.2接收数据方程为： 式中，为k时刻被跟踪目标的n维状态向量，分别为目标各方向的位置、速度和加速度；为k时刻雷达传感器对目标的m维量测向量，是真实的量测数据；f·和h·分别为已知的非线性目标运动方程和雷达量测方程；为方差过程噪声协方差Qk的n维过程随机噪声，为方差为Rk的m维高斯量测噪声，下角标k、k-1为离散的时间序列序号；yk为跟踪滤波器实际接收到的数据；是代表量测数据是否延迟的二元随机变量，同一时间有且只有一个元素为1，其余均为0；假设发生量测一步延迟的延迟概率为μk，即因此有 1.4式中，λk为引入的二元所及变量，代表数据未发生延迟，代表数据发生了一步延迟；所述步骤S2中状态扩维包括：对状态向量进行增广：Xk＝FXk-1+Bwk-11.5其中，Xk＝[xkxk-1]T，FXk-1＝[fxk-1xk-1]T，Xk包含当前时刻和上一时刻两个时刻的状态，B＝[In0]T，In为n维单位矩阵；所述步骤S2中状态时间更新：为获取目标的一步预测状态和相应误差协方差Pk|k-1，利用容积卡尔曼处理非线性系统并提高对非线性的近似程度，即 式中，其中，为容积点，通过下式生成 其中，为上一时刻状态的后验估计，Sk-1满足Pk-1|k-1＝Sk-1Sk-1T，Pk-1|k-1为上一时刻状态的误差协方差，为下式的第j列 式中，n表示被跟踪目标状态向量维数；所述步骤S2中延迟概率时间更新包括：将延迟概率μk的先验分布pμk-1|y1：k-1选择为迪利克雷分布为上一时刻延迟概率的参数，即 考虑时延概率为时变的，因此将μk的一步预测建模为 式中，τ为遗忘因子，代表了当前状态与历史信息之间的权衡，为延迟概率的一步预测参数；所述步骤S2中参数联合量测迭代更新包括：1对于状态更新，利用容积卡尔曼滤波；2对于超参数更新，利用变分贝叶斯方法更新延迟概率μk的相关参数

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