本發(fā)明屬于多傳感器多目標(biāo)跟蹤領(lǐng)域，特別涉及一種基于多傳感器平臺(tái)的多目標(biāo)定位跟蹤方法。

背景技術(shù)：
無源定位系統(tǒng)完全被動(dòng)地接收目標(biāo)發(fā)射的電磁波進(jìn)行定位和跟蹤，具有隱蔽性好，生存能力強(qiáng)的特點(diǎn)，當(dāng)只利用單個(gè)傳感器的方位信息對(duì)目標(biāo)進(jìn)行無源定位時(shí)，目標(biāo)的狀態(tài)估計(jì)問題為非線性，且距離越遠(yuǎn)時(shí)估計(jì)越不樂觀，這些特點(diǎn)決定了應(yīng)該選用多傳感器對(duì)多目標(biāo)進(jìn)行跟蹤定位，這也是本發(fā)明的現(xiàn)實(shí)依據(jù)。對(duì)于多個(gè)目標(biāo)的定位需要進(jìn)行預(yù)處理，主要是將不同目標(biāo)的測量數(shù)據(jù)進(jìn)行歸并，使同一個(gè)目標(biāo)的測量數(shù)據(jù)放在一起以備定位計(jì)算之用。預(yù)處理主要包括信號(hào)的分選和識(shí)別技術(shù)。多目標(biāo)跟蹤過程的關(guān)鍵是如何進(jìn)行有效的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)。由于觀測數(shù)據(jù)不可避免的存在著環(huán)境噪聲和測量誤差，并且缺乏跟蹤環(huán)境的先驗(yàn)知識(shí)，不能確定目標(biāo)的數(shù)量，無法判定觀測數(shù)據(jù)是由真實(shí)目標(biāo)還是虛假產(chǎn)生，以及由哪一個(gè)真實(shí)目標(biāo)產(chǎn)生。這些不確定因素破壞了觀測與目標(biāo)之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：
本發(fā)明針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)的不足，提供了一種靜止傳感器平臺(tái)的多傳感器多目標(biāo)聯(lián)合定位跟蹤方法。其具體內(nèi)容如下：1.系統(tǒng)建模；1.1給出線性多傳感器多目標(biāo)系統(tǒng)，如下：其中，xk是目標(biāo)狀態(tài)向量，pk,x,pk,y分別為k時(shí)刻目標(biāo)在直角坐標(biāo)平面上的X軸和Y軸上的坐標(biāo)，分別為k時(shí)刻目標(biāo)在直角坐標(biāo)平面上的X軸和Y軸方向上的速度，Ak是目標(biāo)狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣，Bk是噪聲矩陣，zk+1是系統(tǒng)量測，θk+1是觀測矩陣；wk,vk+1分別為過程噪聲和量測噪聲，服從標(biāo)準(zhǔn)的高斯分布。1.2傳感器方程以及目標(biāo)預(yù)測點(diǎn)到傳感器方程的最小距離方程模型為：y＝K*x+b其中，K為傳感器方程的斜率，(x,y)為傳感器方程上點(diǎn)的坐標(biāo)，b為傳感器方程截距，表示k時(shí)刻目標(biāo)j的預(yù)測值到傳感器i與目標(biāo)構(gòu)成的傳感器方程之間的距離，為k時(shí)刻目標(biāo)j的預(yù)測值到傳感器i與目標(biāo)構(gòu)成的傳感器方程的斜率，bk,i是一個(gè)傳感器i所構(gòu)成的傳感器方程的截距，xk,j和yk,j為預(yù)測點(diǎn)的位置。1.3選擇三個(gè)傳感器和五個(gè)目標(biāo)作為模型，在上述的最小距離方程模型中，對(duì)每一個(gè)目標(biāo)j處都選擇距離最小的三個(gè)方程。2.定位跟蹤系統(tǒng)的方程優(yōu)化；2.1觀測方程的優(yōu)化；針對(duì)被動(dòng)傳感器觀測方程，給出如下所示的表示：yk＝Hk,1-1Hk,2公式推導(dǎo)過程如下：Kk,1＝tan(zk,1)Kk,2＝tan(zk,2)Kk,3＝tan(zk,3)其中，Kk,1，Kk,2，Kk,3是k時(shí)刻選擇的傳感器斜率，bk,1，bk,2，bk,3則為k時(shí)刻傳感器的截距，yk,1，yk,2，yk,3為三個(gè)傳感器方程相交的估計(jì)目標(biāo)在直角坐標(biāo)平面上的位置，zk,1，zk,2，zk,3為系統(tǒng)量測。3.觀測方程的進(jìn)一步優(yōu)化；3.1在由目標(biāo)預(yù)測值選取三個(gè)最小距離傳感器方程時(shí)，當(dāng)有兩個(gè)方程來自同一個(gè)傳感器則舍棄任意一個(gè)，此時(shí)系統(tǒng)的觀測方程如下所示：Kk,1＝tan(zk,1)Kk,2＝tan(zk,2)其中，Kk,1，Kk,2是k時(shí)刻選擇的傳感器斜率，bk,1，bk,2則為k時(shí)刻傳感器的截距，yk為兩個(gè)方程相交的估計(jì)目標(biāo)在直角坐標(biāo)平面上的位置。4.系統(tǒng)方程算法選??；依據(jù)如上優(yōu)化問題獲取目標(biāo)量測之后，接下來需要考慮算法選取問題，在多傳感器多目標(biāo)定位跟蹤系統(tǒng)中選取UF(無味濾波)算法。本發(fā)明的有益效果：本發(fā)明給出了一種靜止傳感器平臺(tái)的多傳感器多目標(biāo)聯(lián)合定位跟蹤方法，通過目標(biāo)的預(yù)測值來選取該點(diǎn)到各個(gè)傳感器方程的最小距離的三個(gè)方程，若有來自同一傳感器的兩個(gè)方程則舍棄任意一個(gè)，并且將原先對(duì)角度測量的觀測方程轉(zhuǎn)換為對(duì)目標(biāo)位置的直接量測方程以實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)狀態(tài)的估計(jì)。附圖說明圖1.多傳感器多目標(biāo)UF定位跟蹤過程；圖2.多傳感器多目標(biāo)幾何定位跟蹤過程；圖3.UF定位和幾何定位的誤差分析比較；具體實(shí)施方式以下結(jié)合附圖對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步說明。本發(fā)明提供了一種靜止傳感器平臺(tái)的多傳感器多目標(biāo)聯(lián)合定位跟蹤方法。其具體實(shí)施方式如下：1.系統(tǒng)建模；1.1給出線性多傳感器多目標(biāo)系統(tǒng)，如下：其中，xk是目標(biāo)狀態(tài)向量，pk,x,pk,y分別為k時(shí)刻目標(biāo)在直角坐標(biāo)平面上的X軸和Y軸上的坐標(biāo)，分別為k時(shí)刻目標(biāo)在直角坐標(biāo)平面上的X軸和Y軸方向上的速度，Ak是目標(biāo)狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣，Bk是噪聲矩陣，zk+1是系統(tǒng)量測，θk+1是觀測矩陣；wk,vk+1分別為過程噪聲和量測噪聲，服從標(biāo)準(zhǔn)的高斯分布。1.2傳感器方程以及目標(biāo)預(yù)測點(diǎn)到傳感器方程的最小距離方程模型為：y＝K*x+b其中，K為傳感器方程的斜率，(x,y)為傳感器方程上點(diǎn)的坐標(biāo)，b為傳感器方程截距，表示k時(shí)刻目標(biāo)j的預(yù)測值到傳感器i與目標(biāo)構(gòu)成的傳感器方程之間的距離，為k時(shí)刻目標(biāo)j的預(yù)測值到傳感器i與目標(biāo)構(gòu)成的傳感器方程的斜率，bk,i是一個(gè)傳感器i所構(gòu)成的傳感器方程的截距，xk,j和yk,j為預(yù)測點(diǎn)的位置。1.3選擇三個(gè)傳感器和五個(gè)目標(biāo)作為模型，在上述的最小距離方程模型中，對(duì)每一個(gè)目標(biāo)j處都選擇距離最小的三個(gè)方程。如圖1所示，其給出了在3個(gè)傳感器、5個(gè)目標(biāo)情景下的算法流程，和傳統(tǒng)的多傳感器多目標(biāo)跟蹤算法比較，在預(yù)測步之后，考慮了目標(biāo)的預(yù)測值到傳感器直線方程的最小距離選擇問題，然后再依據(jù)相應(yīng)的傳感器量測更新目標(biāo)狀態(tài)，因此，本發(fā)明中目標(biāo)跟蹤過程是一個(gè)混合多量測的目標(biāo)跟蹤過程。2.定位跟蹤系統(tǒng)的方程優(yōu)化；2.1觀測方程的優(yōu)化；針對(duì)被動(dòng)傳感器觀測方程，給出如下所示的表示：yk＝Hk,1-1Hk,2公式推導(dǎo)過程如下：Kk,1＝tan(zk,1)Kk,2＝tan(zk,2)Kk,3＝tan(zk,3)其中，Kk,1，Kk,2，Kk,3是k時(shí)刻選擇的傳感器斜率，bk,1，bk,2，bk,3則為k時(shí)刻傳感器的截距，yk,1，yk,2，yk,3為三個(gè)傳感器方程相交的估計(jì)目標(biāo)在直角坐標(biāo)平面上的位置，zk,1，zk,2，zk,3為系統(tǒng)量測。3.觀測方程的進(jìn)一步優(yōu)化；3.1在由目標(biāo)預(yù)測值選取三個(gè)最小距離傳感器方程時(shí)，當(dāng)有兩個(gè)方程來自同一個(gè)傳感器則舍棄任意一個(gè)，此時(shí)系統(tǒng)的觀測方程如下所示：Kk,1＝tan(zk,1)Kk,2＝tan(zk,2)yk＝Hk,1-1Hk,2其中，Kk,1，Kk,2是k時(shí)刻選擇的傳感器斜率，bk,1，bk,2則為k時(shí)刻傳感器的截距，yk為兩個(gè)方程相交的估計(jì)目標(biāo)在直角坐標(biāo)平面上的位置。4.系統(tǒng)方程算法選??；依據(jù)如上優(yōu)化問題獲取目標(biāo)量測之后，接下來需要考慮算法選取問題，在多傳感器多目標(biāo)定位跟蹤系統(tǒng)中選取UF(無味濾波)算法。為了更好地闡釋說明本發(fā)明，在本發(fā)明實(shí)驗(yàn)中，使用3個(gè)傳感器來對(duì)目標(biāo)進(jìn)行定位跟蹤，3個(gè)傳感器狀態(tài)分別為s1＝[-1000m,0m/s,-3000m,0m/s]T，s2＝[2000m,0m/s,-3000m,0m/s]Ts3＝[4000m,0m/s,-3000m,0m/s]T5個(gè)目標(biāo)的初始狀態(tài)分別為：x1＝[-900m,30m/s,500m,-30m/s]T，x2＝[-500m,20m/s,600m,-20m/s]Tx3＝[0m,20m/s,700m,-20m/s]T，x4＝[500m,20m/s,600m,-20m/s]Tx5＝[900m,30m/s,500m,-30m/s]T圖2給出的是利用傳統(tǒng)的幾何定位方法對(duì)多目標(biāo)進(jìn)行定位，在三個(gè)傳感器和五個(gè)目標(biāo)的系統(tǒng)中幾何方法實(shí)現(xiàn)了對(duì)目標(biāo)的定位，進(jìn)入三個(gè)傳感器的觀測視場，每個(gè)目標(biāo)由三個(gè)傳感器負(fù)責(zé)觀測，而每個(gè)傳感器可以觀測多個(gè)目標(biāo)。圖中的軌跡給出真實(shí)航跡和幾何定位航跡，從整個(gè)的跟蹤過程來看，跟蹤精度一般。圖3展示的是利用本發(fā)明的算法和傳統(tǒng)的幾何定位算法誤差值得分析比較，由圖可以看出，在絕大部分情況下本發(fā)明的算法的誤差值都要小于傳統(tǒng)的幾何定位算法，即本發(fā)明的算法能更好的對(duì)多目標(biāo)進(jìn)行跟蹤定位。最后說明，以上描述僅用以說明本發(fā)明的技術(shù)方案而非限制其所包含范圍，即對(duì)本發(fā)明的技術(shù)方案進(jìn)行修改或者等同替換，而并未脫離其目的和范圍的，均應(yīng)涵蓋于本發(fā)明的權(quán)利要求范圍當(dāng)中。