CN110895332B - 一种扩展目标的分布式跟踪方法 - Google Patents
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Abstract
本发明属于信号处理领域,具体提供一种扩展目标的分布式跟踪的方法。本发明考虑异构网络,各节点上观测的散射源数目服从不同均值的高斯分布,各节点的观测噪声功率也不相同。首先,各节点通过与其邻居节点交流信息计算得到扩展目标的动力状态和形状特性的中间估计值;然后,各节点在其邻域内传播中间估计结果,分别得到动力状态和形状特性的最终估计结果。本发明主要针对扩展目标,在分布式网络中,各节点能够同时估计目标的位置、速度和加速度等动力状态,以及目标的方向和大小等形状特性。本发明提出的方法相比各节点不交流的方法能有效提高各节点的跟踪性能,并且其跟踪性能接近于将各节点的信息送至融合中心处理的集中式方法,同时又能有效避免融合中心出现问题时导致整个***崩溃的风险。
Description
技术领域
本发明属于信号处理领域,涉及信号处理领域的目标跟踪问题,特别是涉及到扩展目标跟踪的问题,具体为一种扩展目标的分布式跟踪的方法。
背景技术
目标跟踪在导航、机器学习等领域都有着广泛的应用。通常当目标与传感器相距较远时,可以忽略目标的形状,大小和方向等细节信息,从而将其视为点目标;然而,随着传感器分辨力的增加,目标可能会占据传感器的多个分辨单元,因此不可被视为质点。近年来,扩展目标在水下监管和自动驾驶等领域中受到了广泛关注。
在扩展目标的跟踪过程中,不仅要估计目标的动力状态如位置、速度和加速度,还要估计目标的方向、大小等形状特性。点目标的观测值通常直接由观测源获得,而扩展目标的观测值是通过一组位于目标表面的散射源获得的;这组散射源的数目是变化的,并且每个时刻每个散射源的位置无法确定,显然,散射源的数目越多跟踪性能越好;然而,受传感器技术的限制,散射源的数目往往不能无限增加,并且散射源的数目越多也意味着计算成本越大。
目前,扩展目标跟踪方法多为集中式跟踪方法,将所有节点信息传递到一个融合中心处理,则面临着当某个节点发生故障时可能导致整个***崩溃的风险,并且该方法需要较多的通信能量。近年来,良好的可扩展性和鲁棒性使分布式方法逐渐成为一种有效的数据处理技术,在环境监测、救灾管理、参数估计、目标跟踪等领域应用广泛。在基于协作扩散策略的分布式方法中,每个节点只需同其邻点交流信息,这大大节约了计算成本,提高了计算效率。然而,点目标跟踪的分布式技术日趋成熟,扩展目标跟踪的分布式方法尚不成熟;基于此,本发明提供一种扩展目标的分布式跟踪的方法。
发明内容
本发明的目的在于提出一种扩展目标的分布式跟踪方法,该方法基于扩散策略和扩展卡尔曼滤波,每个节点都同时估计目标的动力状态和形状特性。
为实现上述目的,本发明采用的技术方案如下:
一种扩展目标的分布式跟踪方法,包括以下步骤:
步骤1:针对t时刻,将节点k的邻域内(与节点k相连的所有节点,包括节点k自身)所有散射源获取的观测量构造成矩阵:/>其中,/>表示节点k邻居节点的索引指数,nk为节点k的邻居节点的数目;节点k自身所有散射源的观测值为:/> 表示节点k在t时刻的第mk,t个散射源的观测值,mk,t表示节点k的散射源的数目;/>表示节点k的邻域内所有节点散射源的数目之和;/>
步骤8:重复步骤2~8,对j进行迭代,直至j=bk,t;
其中,非负系数ck,l表示邻居节点l对节点k的权重,满足如下关系:
步骤10:根据状态空间方程分别对动力状态和形状特性,动力状态的估计误差协方差矩阵和形状特性的估计误差协方差矩阵进行时间更新,如下:
本发明的有益效果在于:
本发明提出的一种扩展目标的分布式跟踪方法,具有如下优点:
1.本发明提出的方法主要针对扩展目标,能够同时估计目标的位置、速度和加速度等动力状态,以及目标的方向和大小等形状特性;
2.本发明提出的分布式算法在每个节点处可以获得邻域内其他节点上所有散射源的观测信息,本发明提出的分布式算法相比各节点不交流的方法能显著提高各节点的跟踪性能;
3.本发明提出的分布式算法允许各个节点同时对其邻域内的信息进行处理,不需要将所有的节点的观测信息送至融合中心进行处理,每个节点上的计算成本小,运算效率高;
4.本发明提出的是一种分布式算法,与相应的集中式算法相比具有更强的稳健性和可扩展性;对于集中式而言,当处理中心出现问题时,整个***会无法正常工作,分布式算法能有效避免融合中心出现问题时导致整个***崩溃的风险;
5.本发明考虑异构网络,各节点上观测的散射源数目均服从泊松分布,但各节点的均值不同;通过增加少数节点的散射源数目能够提高全局的跟踪性能。
附图说明
图1为本发明提出的扩展目标的分布式跟踪方法中每个节点的流程示意图。
图2为本发明实施例中采用的分布式网络拓扑结构(以网络中有10个节点为例)。
图3为本发明实施例中观测模型示意图。
图4为本发明实施例中各节点散射源数目的均值。
图5为本发明实施例中分布式网络中节点1与节点10以及集中式的某一次蒙特卡洛实验的跟踪结果,以及节点1与节点10的散射源和节点位置分布图。
图6为本发明实施例与集中式的估计误差高斯-瓦瑟斯坦距离(GWD)对比图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步说明。
本实施例提供一种扩展目标的分布式跟踪方法,其流程如图1所示,该方法基于扩散策略和扩展卡尔曼滤波,每个节点都同时估计目标的动力状态和形状特性;本实施例中主要考虑椭圆扩展目标,并使用高斯-瓦瑟斯坦距离评估跟踪性能,该距离将目标的动力状态和形状特性估计的评价有效地统一了起来,不用分别评价二者。本发明中考虑如下的状态空间方程:
其中,和pt=[α,d1,d2]T分别表示t时刻的动力状态向量和形状特性向量,xt表示目标质心在两个方向的坐标,/>表示xt的导数,α表示椭圆目标的方向,d1、d2分别表示椭圆的长半轴、短半轴;/>和/>分别表示动力状态和形状特性的过程噪声,两者均为高斯白噪声;/>和/>分别表示动力状态和扩展特性的状态转移矩阵;/>表示节点k在t时刻的第i个散射源的观测值,Hk,t表示节点k在t时刻的观测矩阵,St为扩展矩阵;为描述散射源位置的乘性噪声,服从协方差矩阵方差为Ch的高斯分布;sk为节点k的位置,/>为加性高斯白噪声,mk,t表示节点k的散射源的数目、并服从泊松分布;目标的观测模型如图3所示。
本实施例中扩展目标的分布式跟踪方法具体步骤如下:
步骤1:将节点k的邻域内(与节点k相连的所有节点,包括节点自身)所有散射源获取的观测量构造成矩阵:/>其中,/>表示节点k邻居节点的索引指数,nk为节点k的邻居节点的数目;节点k自身所有散射源的观测值为mk,t表示节点k的散射源的数目;/>表示节点k的邻域内所有节点散射源的数目之和;
步骤9:重复步骤2~8,对j进行迭代,直至j=bk,t;
其中,非负系数ck,l表示邻居节点l对节点k的权重,满足如下关系:
步骤11:根据状态空间方程分别对动力状态和形状特性,动力状态的估计误差协方差矩阵和形状特性的估计误差协方差矩阵进行时间更新,如下:
步骤12:重复步骤1到步骤11,进行时间迭代。
本发明中使用的高斯-瓦瑟斯坦距离定义如下:
仿真条件
仿真实验:将本发明提出的方法用于分布式网络的扩展目标跟踪中,与文章“Tracking t he Orientation and Axes Lengths of an Elliptical Extended Object”所提出的集中式的方法进行比较。本实施例中使用如图2所示的分布式网络拓扑结构,假设椭圆扩展目标的长短轴长分别340cm和80cm;各节点散射源的均值如图4所示,各节点的观测噪声协方差为对角阵动力状态和形状特性的过程噪声协方差矩阵分别为:Crw=diag{100,100,1,1},Cpw=diag{0.05,0.001,0.001};蒙特卡洛实验1000次。将本发明分布式方法与集中式的扩展目标跟踪方法做对比,二者的仿真结果如图5、6所示。
图5表明本发明提出的扩展目标的分布式跟踪方法(图中标注为DEKF)能有效得对目标进行跟踪;图6表明本发明提出的分布式方法与“Tracking the orientation andaxes lengt hs of an Elliptical Extended Object”所提出的只有一个节点的方法(图中标注为EKF)相比,本发明提出的方法能有效提高跟踪性能,并且本发明方法的跟踪性能非常接近于将各节点的观测值送至融合中心处理的集中式的方法(图中标注为CEKF)。根据图4和图6,节点1的散射源数目非常少,但其跟踪性能接近于整个网络的平均性能(图中标注为DEKF),这表明分布式网络能有效提高单个节点的跟踪性能。
以上所述,仅为本发明的具体实施方式,本说明书中所公开的任一特征,除非特别叙述,均可被其他等效或具有类似目的的替代特征加以替换;所公开的所有特征、或所有方法或过程中的步骤,除了互相排斥的特征和/或步骤以外,均可以任何方式组合。
Claims (1)
1.一种扩展目标的分布式跟踪方法,包括以下步骤:
其中,表示节点k邻居节点的索引指数,nk为节点k的邻居节点的数目;节点k自身所有散射源的观测值为:/> 表示节点k在t时刻的第mk,t个散射源的观测值,mk,t表示节点k的散射源的数目;/>表示节点k的邻域内所有节点散射源的数目之和;
步骤8:重复步骤2~8,对j进行迭代,直至j=bk,t;
其中,ck,l表示邻居节点l对节点k的权重;
步骤10:分别对动力状态中间状态估计值和形状特性中间状态估计值,动力状态估计误差协方差矩阵和形状特性估计误差协方差矩阵进行时间更新:
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