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申请/专利权人：江南机电设计研究所
摘要：本发明公开了一种基于高斯过程的机动目标集群跟踪方法，包括以下步骤：S1、选定集群质心，通过星凸模型描述集群形态轮廓，构建轮廓状态空间模型；S2、构建质心运动状态空间模型，构建朝向演化状态空间模型；S3、构建联合状态空间方程；S4、获取目标集群量测，在线递推估计目标集群状态；S5、可视化处理目标集群状态，获取目标集群跟踪结果。本发明考虑到目标集群轮廓、质心运动和朝向角度多方面，解决了在集群内目标发生不可预测机动时，跟踪不精准的问题；通过交互式多模型构建目标集群状态估计器，在线递推估计目标集群状态，即实现了机动目标集群的高精度稳定跟踪。
主权项：1.一种基于高斯过程的机动目标集群跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、选定集群质心，通过星凸模型描述集群形态轮廓，通过高斯过程根据集群形态轮廓和集群质心构建轮廓状态空间模型，所述轮廓状态空间模型用于通过集群轮廓、采样间隔和输入位置估计目标集群轮廓；S2、通过跳变马尔可夫过程构建质心运动状态空间模型，通过Singer模型构建朝向演化状态空间模型，所述质心运动状态空间模型用于估计质心运动，所述朝向演化状态空间模型用于估计朝向角度；S3、根据轮廓状态空间模型、质心运动状态空间模型和朝向演化状态空间模型构建联合状态空间方程，所述联合状态空间方程用于多方面联合估计目标集群，所述多方面包括目标集群轮廓、质心运动和朝向角度；S4、获取目标集群量测，所述目标集群量测为目标集群内相应点状态的观测值，通过交互式多模型框架根据目标集群量测和联合状态空间方程构建目标集群状态估计器，通过目标集群状态估计器在线递推估计目标集群状态；S5、可视化处理目标集群状态，获取目标集群跟踪结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 江南机电设计研究所 一种基于高斯过程的机动目标集群跟踪方法
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