基于動態(tài)重采樣粒子濾波的雷達(dá)目標(biāo)跟蹤方法
【專利摘要】本發(fā)明提出一種基于動態(tài)重采樣粒子濾波的雷達(dá)目標(biāo)跟蹤方法，采用動態(tài)重采樣算法動態(tài)地確定參與重采樣的粒子個數(shù)，實現(xiàn)粒子退化和粒子貧化的有效折中，保證了重采樣前后粒子集所表示的分布相同。本發(fā)明在重采樣開始時，將歸一化權(quán)重代入計算Neff(0)值，若Neff(0)＜Nth，表明粒子退化問題比較嚴(yán)重，需要重采樣；每輪只隨機選取一個粒子進(jìn)行重采樣，然后計算當(dāng)前粒子?權(quán)重對集的Neff(k)值，直至滿足Neff(k)≥Nth；為了避免在每輪針對一個粒子重采樣后對殘余粒子集中所有粒子進(jìn)行權(quán)重更新導(dǎo)致的計算量巨大的問題，本發(fā)明采用二分法針對km個粒子進(jìn)行重采樣實現(xiàn)了快速動態(tài)重采樣，極大地提高了該算法的效率。
【專利說明】
基于動態(tài)重采樣粒子濾波的雷達(dá)目標(biāo)跟蹤方法
技術(shù)領(lǐng)域
[0001] 本發(fā)明涉及的是目標(biāo)跟蹤領(lǐng)域，具體為一種基于動態(tài)重采樣粒子濾波的雷達(dá)目標(biāo) 跟蹤方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 動態(tài)系統(tǒng)狀態(tài)估計(濾波)在目標(biāo)跟蹤應(yīng)用越來越頻繁，粒子濾波算法用于雜波環(huán) 境和目標(biāo)快速機動環(huán)境下的雷達(dá)目標(biāo)跟蹤也得到了很大的推廣。但是應(yīng)用標(biāo)準(zhǔn)的粒子濾波 技術(shù)的雷達(dá)目標(biāo)跟蹤技術(shù)存在一些缺陷，標(biāo)準(zhǔn)粒子濾波算法的重要密度函數(shù)只考慮了系統(tǒng) 先驗信息而丟棄了當(dāng)前量測信息。盡管這種選擇方法極大地簡化了計算，但采樣效率并不 高，有時候從中抽取的粒子可能整體偏離狀態(tài)真值而無法得到可靠的估計結(jié)果；同時潛在 的粒子貧化問題還可能進(jìn)一步加劇了粒子分布的不合理性，因此有進(jìn)一步改進(jìn)的必要。針 對該問題學(xué)者們已做了大量工作，在粒子濾波中引入重采樣步驟有效地解決了粒子退化問 題，但在處理有些問題時卻會帶來新的問題一一粒子貧化，粒子貧化同樣有損于濾波精度。
[0003] 現(xiàn)有的重采樣算法無一例外的屬于完全重采樣，即對每個粒子都進(jìn)行重采樣，或 者說重采樣后的粒子集完全由新生粒子組成。完全重采樣對有些濾波問題來講"力度"太 大，極易造成粒子貧化。更多粒子參與重采樣意味著將要冒更大的粒子貧化風(fēng)險。我們需要 在濾波循環(huán)中引入重采樣，但標(biāo)準(zhǔn)粒子濾波器將這件事做的"過頭"了。重采樣所表現(xiàn)出的 過猶不及的特點使我們需要考慮設(shè)計"力度"可控的重采樣算法。
[0004] 動態(tài)重采樣就是具有這一特征的算法，它以分步的方式僅對部分粒子進(jìn)行重采 樣，以遞推的方式計算表征粒子退化程度的度量函數(shù)，直到滿足給定條件為止。重采樣后的 粒子由新生粒子和未參與重采樣的粒子組成，前者的存在有助于緩解退化問題，后者可使 粒子集保持一定多樣性，因而能夠?qū)崿F(xiàn)在粒子退化和粒子貧化問題上的有效折中。所以這 樣更容易跟蹤到目標(biāo)，不至于丟失目標(biāo)。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 本發(fā)明針對現(xiàn)有的采用粒子濾波的雷達(dá)目標(biāo)跟蹤技術(shù)存在的缺陷，提供了一種采 用動態(tài)重采樣粒子濾波的雷達(dá)目標(biāo)跟蹤方法。
[0006] 本發(fā)明的技術(shù)方案為：
[0007] 所述一種基于動態(tài)重采樣粒子濾波的雷達(dá)目標(biāo)跟蹤方法，其特征在于:包括以下 步驟：
[0008] 步驟1:建立粒子-權(quán)重對集并初始化：
[0009]
[0010] 其中表示被跟蹤目標(biāo)在t時刻的坐標(biāo)，上標(biāo)j表示第j個粒子，；^表示t時刻第 j個粒子的權(quán)重，N表示粒子總數(shù)量;令_& = O., Φ。(iV，i) = {(X丨"，7if)}；^ :
[0011 ] 步驟2:對％仉t沖的元素按權(quán)重由大到小排序，設(shè)置秘￥ -fc,i) = . $#i) = 0 = 1; 并根據(jù)
[0012]
[0013] 計算Neff(k)，其中Neff(k)表示第k時刻有效樣本容量；
[0014]步驟3:動態(tài)重采樣：
[0015] 判斷公式Neff(k)<Nth是否成立，Nth為閾值參數(shù)；當(dāng)公式成立時：
[0016] 從Φ KN-k，t)中將第N-k個粒子-權(quán)重對淘汰；
[0017] 計算被淘汰的粒子權(quán)重:T^41㈦=:/(A>f I ;
[0018]計算由第k+Ι輪重采樣引起的權(quán)重修正系數(shù)
[0019]
[0020]
[0021]
[0022] 計算 Neff(k+1);
[0023] 計算l(k+l) = l(k) γ (k+1);
[0024] 使用改進(jìn)的二分法從)}fk中生成新粒子;
[0025] 更新粒子-權(quán)重對集：Φ.# + 1.?) ;
[0026] 循環(huán)本步驟，直至公式Neff (k) <Nth不成立時，取km=k，并進(jìn)入步驟4;
[0027] 步驟4:更新殘余粒子-權(quán)重對集：
[0028] 對序號在I: N_km范圍內(nèi)的粒子進(jìn)行權(quán)重更新<(fc) = PX ;
[0029] 用#㈨取代(D1(N-I^t)中第i個粒子的權(quán)重；
[0030]更新后的粒子-權(quán)重對集表示^
[0031] 步驟5:輸出被跟蹤目標(biāo)位置狀態(tài)估計無
[0032] 步驟6:判斷是否達(dá)到設(shè)置的迭代次數(shù)η，若達(dá)到，則結(jié)束方法，否則令t = t+1并返 回步驟2。
[0033] 進(jìn)一步的優(yōu)選方案，所述一種基于動態(tài)重采樣粒子濾波的雷達(dá)目標(biāo)跟蹤方法，其 特征在于:閾值參數(shù)乂^ ，其中K為閾值系數(shù)，滿足
[0034] 進(jìn)一步的優(yōu)選方案，所述一種基于動態(tài)重采樣粒子濾波的雷達(dá)目標(biāo)跟蹤方法，其 特征在于:閾值系數(shù)K e 1/3，1/2。
[0035]有益效果
[0036]本發(fā)明采用動態(tài)重采樣算法動態(tài)地確定參與重采樣的粒子個數(shù)，實現(xiàn)粒子退化和 粒子貧化的有效折中，保證了重采樣前后粒子集所表示的分布相同。重采樣開始時，先將歸 一化權(quán)重代入計算Neff(O)值。若N eff(0)<Nth，表明粒子退化問題比較嚴(yán)重，需要重采樣。這 里的閾值參數(shù)Nth定義為/V th 4/、·#，其中K為閾值系數(shù)，滿足0彡K。κ的參考范圍可選κe (1 / 3,1/2)。不同于傳統(tǒng)重采樣算法，這里每輪只隨機選取一個粒子進(jìn)行重采樣，然后計算當(dāng)前 粒子-權(quán)重對集的NrfKk)值，直至滿足NrfKk)多N th。其中k為重采樣輪數(shù)。本拍濾波所需的重 采樣輪數(shù)km為滿足式Neff(k)彡Nth的最小k，即fcm =argn|n。
[0037] 然而，直接執(zhí)行動態(tài)重采樣時算法必須反復(fù)檢查準(zhǔn)則Neff(k)多Nth是否得到滿足以 確定是否需要繼續(xù)重采樣，其間需要根據(jù)式
計算有效樣本容量Ne3ff (k)，而計 算NrfKk)時需要在每輪針對一個粒子重采樣后對殘余粒子集中所有粒子進(jìn)行權(quán)重更新，計 算量巨大，導(dǎo)致其效率低。本發(fā)明使用二分法針對'個粒子進(jìn)行重采樣實現(xiàn)了快速動態(tài)重 采樣，極大地提高了該算法的效率。
【具體實施方式】
[0038] 下面詳細(xì)描述本發(fā)明的實施例，所述實施例是示例性的，旨在用于解釋本發(fā)明，而 不能理解為對本發(fā)明的限制。
[0039] 在雷達(dá)目標(biāo)追蹤過程中，首先得建立對狀態(tài)描述的系統(tǒng)方程及測量方程。狀態(tài)向 量可表示為X= (XI，X2,…Xn)其各分量表示被跟蹤目標(biāo)的位置坐標(biāo)，觀測向量為Y= (yi, y2，~yn)為雷達(dá)測量的角度信息，狀態(tài)方程及和量測方程分別為
[0040] Xk = f (xk-i ,Wk-i)
[0041] Yk = h(xk,Uk)
[0042] 其中Wi^1WN(OA)過程噪聲，uk~N(0，R)為量測噪聲，狀態(tài)初值的均值Xo代表被追 蹤目標(biāo)的初始位置坐標(biāo)，方差為P^Y表示雷達(dá)觀測值。
[0043] 確立好狀態(tài)方程和觀測方程后，按以下步驟執(zhí)行：
[0044] 步驟1:建立粒子-權(quán)重對集并初始化：
[0045]
[0046] 其中+^表示被跟蹤目標(biāo)在t時刻的坐標(biāo)，上標(biāo)j表示第j個粒子，/if表示t時刻第 j個粒子的權(quán)重，N表示粒子總數(shù)量;令fc.= ?，Φ"(見?) = {(X丨。
[0047] 步:對Φ0(ΝΛ)中的元素按權(quán)由大到小排序，設(shè)置-Α.?) =Φ,心ν.?) ·φ?α·,?) = ο，〖(?卜i; 并根據(jù)
[0048]
[0049] 計算Nrff(k)，其中Nrff(k)表示第k時刻有效樣本容量。
[0050] 步驟3:動態(tài)重采樣：
[0051] 判斷公式Neff (k)<Nth是否成立，Nth為閾值參數(shù)；當(dāng)公式成立時：
[0052] 從Φ KN-k，t)中將第N-k個粒子-權(quán)重對淘汰，即要對第N-k個粒子-權(quán)重對N-k重 新采樣；
[0053] 計算被淘汰的粒子權(quán)重：屮?·) =狀)?r;Wl ;
[0054] 計算由第k+1輪重采樣引起的權(quán)重修正系數(shù)
[0055]
[0056] 根據(jù)
[0057]
[0058] 計算 Neff(k+1);
[0059] 計算l(k+l) = l(k) γ (k+1);
[0060] 使用改進(jìn)的二分法從{(4K)hii中生成新粒子;
[0061 ]更新粒子-權(quán)重對集：+ = 況)};
[0062] 循環(huán)本步驟，直至公式Neff (k) <Nth不成立時，取km=k，并進(jìn)入步驟4。
[0063] 當(dāng)重采樣完成后，剩余一部分粒子位置沒變。但因為更新過的粒子的權(quán)重值變化， 導(dǎo)致殘余的粒子的權(quán)重也發(fā)生了變化，所以得重新計算殘余粒子的權(quán)重。
[0064] 步驟4:更新殘余粒子-權(quán)重對集：
[0065] 對序號在I: N_km范圍內(nèi)的粒子進(jìn)行權(quán)重更新〇)=吵;
[0066] 用⑷⑷取代〇10-1^，〇中第1個粒子的權(quán)重；
[0067] 更新后的粒子-權(quán)重對集表示為、
[0068] 步驟5:輸出被跟蹤目標(biāo)位置狀忒
[0069] 步驟6:判斷是否達(dá)到設(shè)置的迭代次數(shù)η，若達(dá)到，則結(jié)束方法，否則令t = t+Ι并返 回步驟2。
[0070] 盡管上面已經(jīng)示出和描述了本發(fā)明的實施例，可以理解的是，上述實施例是示例 性的，不能理解為對本發(fā)明的限制，本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員在不脫離本發(fā)明的原理和宗旨 的情況下在本發(fā)明的范圍內(nèi)可以對上述實施例進(jìn)行變化、修改、替換和變型。
【主權(quán)項】
1. 一種基于動態(tài)重采樣粒子濾波的雷達(dá)目標(biāo)跟蹤方法，其特征在于:包括以下步驟： 步驟1:建立粒子-權(quán)重對集并初始化：其中jcf5表示被跟蹤目標(biāo)在t時刻的坐標(biāo)，上標(biāo)j表示第j個粒子，π"表示t時刻第j個粒 子的權(quán)重，N表示粒子總數(shù)量;令k = 0，Φ,,(Λν·) = {(>丨; 步驟2 :對Φ ο (Ν，t)中的元素按權(quán)重由大到小排序，設(shè)置Φ i (N-k，t) = Φ ο(Ν，t)， Φ2(Μ = 0 ,1(0) = 1;并根據(jù)計算Nrff(k)，其中Nrff(k)表示第k時刻有效樣本容量； 步驟3:動態(tài)重采樣： 判斷公式Neff (k)<Nth是否成立，Nth為閾值參數(shù);當(dāng)公式成立時： 從Φ i (N-k，t)中將第N-k個粒子-權(quán)重對淘汰； 計算被淘汰的粒子權(quán)重：4閌=耿)4"4 ; 計算由第k+Ι輪重采樣引起的權(quán)重修正系數(shù)計算Neff(k+1); 計算 1 (k+1) = 1 (k) γ (k+1); 使用改進(jìn)的二分法從{(<，#)丨&中生成新粒子·; 更新粒子-權(quán)重對集:A(fc +1.0 = Φ辦.?) u {(1 / #)}; 循環(huán)本步驟，直至公式Neff (k) <Nth不成立時，取km=k，并進(jìn)入步驟4; 步驟4:更新殘余粒子-權(quán)重對集： 對序號在1 :N-km范圍內(nèi)的粒子進(jìn)行權(quán)重更新㈨=狀)< ; 用<(Α·)取代ΦΚΝ-υ)中第i個粒子的權(quán)重； 更新后的粒子-權(quán)重對集表示為{(X丨Λ#)}。二％(iv-υ)υΦ2(υ);: 步驟5:輸出被跟蹤目標(biāo)位置狀態(tài)估計步驟6:判斷是否達(dá)到設(shè)置的迭代次數(shù)η，若達(dá)到，則結(jié)束方法，否則令t = t+l并返回步 驟2。2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述一種基于動態(tài)重采樣粒子濾波的雷達(dá)目標(biāo)跟蹤方法，其特征在 于:閾值參數(shù)#th & ?/V，其中κ為閾值系數(shù)，滿足〇<κ<1。3. 根據(jù)權(quán)利要求2所述一種基于動態(tài)重采樣粒子濾波的雷達(dá)目標(biāo)跟蹤方法，其特征在 于:閾值系數(shù)ke( 1/3,1/2)。
【文檔編號】G06T7/20GK106056632SQ201610397295
【公開日】2016年10月26日
【申請日】2016年6月7日
【發(fā)明人】左軍毅, 顏斌華, 王宏偉, 仲于江
【申請人】西北工業(yè)大學(xué)