一种基于有界自适应置信度的雷达多假设航迹管理方法

本发明属于雷达信号处理领域，具体涉及一种基于有界自适应置信度的雷达多假设航迹管理方法。

背景技术：

1、随着自动驾驶、车路协同感知和智能交通系统的发展，毫米波雷达需要在目标密集、遮挡频繁、多径和杂波干扰明显的环境中持续输出稳定航迹。通过多假设跟踪方法（multiple hypothesis tracking，mht）能够输出航迹，mht能够通过延迟判决保留多个候选关联分支，并在后续多帧观测中保留关联分支或剪枝，最终输出目标航迹。

2、目前mht使用包括基于连续命中次数或m分之n逻辑（m-out-of-ncriterion，m-of-n）的状态机管理方法，以及基于对数似然比、累计置信度或假设得分的多假设航迹评分与剪枝方法保留关联分支或剪枝。

3、然而，基于连续命中次数或m-of-n逻辑的状态机管理方法，易导致虚假分支因偶发杂波误转正，或因目标消亡响应滞后引发严重拖尾，导致输出的航迹不准确；而基于对数似然比、累计置信度或假设得分的航迹评分方法，在单帧噪点突变时易导致正确航迹断裂，难以兼顾杂波剪枝与弱目标维持，出现输出航迹不准确的问题。

技术实现思路

1、为了解决现有技术中存在的上述问题，本发明提供了一种基于有界自适应置信度的雷达多假设航迹管理方法。本发明要解决的技术问题通过以下技术方案实现：

2、一种基于有界自适应置信度的雷达多假设航迹管理方法，包括：

3、s1、获取当前帧的毫米波雷达量测点集合和上一帧的航迹集合，并预测出当前帧的预测航迹集合；所述上一帧的航迹集合含有对应的上一帧的航迹，均携带有含状态向量、协方差矩阵、历史置信度、存活帧数、连续命中次数、连续漏检次数和关联质量在内的历史航迹信息集合；

4、s2、根据所述当前帧的预测航迹集合与当前帧量测点集合之间的空间关联程度，生成多假设候选分支；所述多假设候选分支的类型包括关联更新分支、漏检预测分支和新生航迹分支；其中，对于与量测点建立有效关联的预测航迹，生成关联更新分支；对于未与量测点建立有效关联的预测航迹，生成漏检预测分支；对于未与任一预测航迹建立有效关联的量测点，生成新生航迹分支；

5、s3、根据所述空间关联程度，计算所述关联更新分支对应的置信度变量，对所述置信度变量实施负向增量下限约束，并将限幅后的置信度变量与所述关联更新分支对应的历史置信度累加后实施饱和上限约束；对于所述漏检预测分支，根据其历史置信度、连续漏检次数、预测不确定度和近期关联质量中的至少两种因素确定自适应衰减因子，并对其历史置信度执行逆向自适应衰减；对所述新生航迹分支设置初始置信度和初始存活帧数；从而获得各多假设候选分支对应的有界自适应置信度；

6、s4、根据得到的有界自适应置信度和存活帧数，将各多假设候选分支划分为确认航迹或待确认航迹并基于对应的状态向量、有界自适应置信度、存活帧数、关联质量、协方差矩阵和连续漏检次数中的至少两种因素确定最大漏检容忍帧数；对于确认航迹，当发生漏检时，若连续漏检次数未达到所述最大漏检容忍帧数，则保持为确认航迹或划入盲飞维持航迹，否则划为删除航迹；对于待确认航迹，若其有界自适应置信度低于预设的置信度删除阈值，则划为删除航迹，若满足预设确认条件则转为确认航迹；删除被划为删除航迹的多假设候选分支；由未被删除的待确认航迹、确认航迹以及盲飞维持航迹组成当前帧的保留航迹集合并用于下一帧处理；将所述确认航迹以及满足保护性维持条件的盲飞维持航迹作为有效航迹输出。

7、与现有技术相比，本发明的有益效果为：

8、通过步骤s1、s2与s3的协同作用，在获取历史航迹信息集合与当前帧空间关联程度的基础上，对关联更新分支的历史置信度执行负向增量下限约束与饱和上限约束。一方面，利用双向边界约束中的负向幅值限幅，避免成熟真实航迹因偶发强干扰、弱关联或单帧噪点突变导致单帧扣分过大，防止了置信度的破坏性坍塌及正确航迹的误删除；另一方面，利用双向边界约束中的高位饱和截断限制置信度上限，防止了高信用航迹置信度不断累加，从而保证了系统在非线性噪声环境下的滤波鲁棒性，进而提升了输出航迹的准确度。

9、通过步骤s3与s4的协同作用，系统对新生航迹分支设置初始置信度作为有界自适应置信度，并设置存活帧数；随后，基于获得的有界自适应置信度和存活帧数，将多假设候选分支划分为确认航迹或待确认航迹。对于待确认航迹，若其有界自适应置信度低于预设的置信度删除阈值，则划为删除航迹；仅在满足预设确认条件时转为确认航迹。该机制打破了传统单一计数的缺陷，引入置信度与存活帧数的双重时空约束，使偶发杂波产生的新生分支由于无法持续获得有效的空间关联累加而被快速淘汰，抑制了虚假分支因偶发杂波误转正，从而提升了输出航迹的准确度。

10、通过步骤s2与s3的协同作用，对于未与量测点建立有效关联的预测航迹生成漏检预测分支，并对其历史置信度执行逆向自适应衰减。当目标真实消亡或发生持续跟丢时，系统不再依赖固定的长周期计数，而是通过逆向自适应衰减使漏检分支的置信度加速下降；当置信度达到预设的置信度删除阈值或达到消亡条件，即触发删除处理，从而缩短了虚假/消亡航迹在内存中的滞留时间，消除了传统状态机响应滞后带来的拖尾现象，使输出航迹的准确度进一步提高。

11、最后，通过步骤s4中针对确认航迹的动态多因子判定机制，当确认航迹发生漏检时，系统综合其航迹状态、有界自适应置信度、存活帧数、关联质量、预测协方差矩阵和连续漏检次数中的至少两种因素，自适应地确定最大漏检容忍帧数；若连续漏检次数未达到该最大漏检容忍帧数，则保持为确认航迹或划入盲飞维持航迹。该机制实现了差异化生命周期管理。在面对短暂遮挡或弱目标偶发漏检时，通过盲飞维持保护高价值航迹不断裂；而对低质量杂波则快速判定为删除航迹，兼顾了环境杂波剪枝与弱目标/盲飞维持，提升了最终输出航迹集合的准确性与连续性。

12、以下将结合附图及实施例对本发明做进一步详细说明。

1.一种基于有界自适应置信度的雷达多假设航迹管理方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的一种基于有界自适应置信度的雷达多假设航迹管理方法，其特征在于，所述获取当前帧的毫米波雷达量测点集合和上一帧的航迹集合，并预测出当前帧的预测航迹集合，包括：

3.根据权利要求1所述的一种基于有界自适应置信度的雷达多假设航迹管理方法，其特征在于，所述根据所述当前帧的预测航迹集合与当前帧量测点集合之间的空间关联程度，生成多假设候选分支，包括：

4.根据权利要求1所述的一种基于有界自适应置信度的雷达多假设航迹管理方法，其特征在于，所述多假设候选分支中的新生航迹分支采用以下方式生成，所述方式包括：

5.根据权利要求3所述的一种基于有界自适应置信度的雷达多假设航迹管理方法，其特征在于，所述根据所述空间关联程度，计算所述关联更新分支对应的置信度变量，对所述置信度变量实施负向增量下限约束，包括：

6.根据权利要求5所述的一种基于有界自适应置信度的雷达多假设航迹管理方法，其特征在于，所述将限幅后的置信度变量与所述关联更新分支对应的历史置信度累加后实施饱和上限约束，包括：

7.根据权利要求3所述的一种基于有界自适应置信度的雷达多假设航迹管理方法，其特征在于，所述对于所述漏检预测分支，根据其历史置信度、连续漏检次数、预测不确定度和近期关联质量中的至少两种因素确定自适应衰减因子，并对其历史置信度执行逆向自适应衰减，包括：

8.根据权利要求7所述的一种基于有界自适应置信度的雷达多假设航迹管理方法，其特征在于，所述基于所述第一级自适应衰减因子对该漏检预测分支对应预测航迹的历史置信度执行逆向自适应衰减，包括：

9.根据权利要求2所述的一种基于有界自适应置信度的雷达多假设航迹管理方法，其特征在于，所述根据得到的有界自适应置信度和存活帧数，将各多假设候选分支划分为确认航迹或待确认航迹并基于对应的状态向量、有界自适应置信度、存活帧数、关联质量、协方差矩阵和连续漏检次数中的至少两种因素确定最大漏检容忍帧数，包括：

10.根据权利要求1所述的一种基于有界自适应置信度的雷达多假设航迹管理方法，其特征在于，所述删除被划为删除航迹的多假设候选分支，包括：