公开(公告)号：CN102706345B

公开(公告)日：2015-01-28

申请号：CN201210190065.8

申请日：2012-06-11

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 彭冬亮 ,  潘宝贵 ,  邵根富 ,  陈华杰 ,  郭云飞 ,  申屠晗

IPC: G06F19/00

Abstract: 本发明公开了一种基于衰减记忆序贯检测器的机动目标跟踪方法。针对基于决策的单模型跟踪方法和多模型跟踪方法的优缺点，提出一种基于衰减记忆序贯检测器的机动目标跟踪方法。本发明首先采用KF-UKF联合滤波。对非机动目标，采用基于匀速模型的Kalman滤波，当检测到目标机动时，对CV模型进行扩维，同时采用无味卡尔曼滤波器进行状态估计。其次，提出了一种衰减记忆序贯检测器来检测机动。当检测到机动发生后，对扩维后的状态向量和协方差矩阵进行修正，使修正后的状态更加匹配实际的运动模式。本发明可以实时修正目标状态，并且可以根据不同的运动模式选择相匹配的滤波器，从而提高了跟踪精度。

公开(公告)号：CN102706345A

公开(公告)日：2012-10-03

申请号：CN201210190065.8

申请日：2012-06-11

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 彭冬亮 ,  潘宝贵 ,  邵根富 ,  陈华杰 ,  郭云飞 ,  申屠晗

IPC: G01C21/00 ,  G06F19/00

Abstract: 本发明公开了一种基于衰减记忆序贯检测器的机动目标跟踪方法。针对基于决策的单模型跟踪方法和多模型跟踪方法的优缺点，提出一种基于衰减记忆序贯检测器的机动目标跟踪方法。本发明首先采用KF-UKF联合滤波。对非机动目标，采用基于匀速模型的Kalman滤波，当检测到目标机动时，对CV模型进行扩维，同时采用无味卡尔曼滤波器进行状态估计。其次，提出了一种衰减记忆序贯检测器来检测机动。当检测到机动发生后，对扩维后的状态向量和协方差矩阵进行修正，使修正后的状态更加匹配实际的运动模式。本发明可以实时修正目标状态，并且可以根据不同的运动模式选择相匹配的滤波器，从而提高了跟踪精度。