Patent WO-2021008077-A1 (WO)
Inventor: LIU ZONGXIANG
IPC: G06T7/246
Filed: 2019-12-17
Abstract: L'invention concerne un procédé et un système de poursuite multi-cibles sous bruit de scintillation, applicables au domaine technique de la poursuite de cibles. Le procédé consiste à : à l'aide d'une fonction de distribution et d'une densité de filtre multi-Bernoulli labélisé des cibles au moment précédent, obtenir, par prédiction, une fonction de distribution prédite et une densité de filtre multi-Bernoulli labélisé prédite d'une cible existante au moment actuel (S101); définir une fonction de distribution prédéfinie et une densité de filtre multi-Bernoulli labélisé prédéfinie pour une nouvelle cible générée (S102); fusionner respectivement la fonction de distribution prédéfinie et la densité de filtre multi-Bernoulli labélisé prédéfinie de la nouvelle cible générée avec la fonction de distribution prédite et la densité de filtre multi-Bernoulli labélisé prédite de la cible existante au moment actuel, pour obtenir une fonction de distribution prédite et une densité de filtre multi-Bernoulli labélisé prédite des cibles au moment actuel (S103); convertir la densité de filtre multi-Bernoulli labélisé prédite des cibles au moment actuel en une densité de filtre multi-Bernoulli labélisé à généralisation δ prédite, et traiter la mesure au moment actuel, et la fonction de distribution prédite et la densité de filtre multi-Bernoulli labélisé à généralisation δ prédite des cibles par une méthode bayésienne variationnelle pour obtenir une fonction de distribution mise à jour et une densité de filtre multi-Bernoulli labélisé à généralisation δ mise à jour des cibles (S104); effectuer un recadrage conjoint de la fonction de distribution prédite et de la densité de filtre multi-Bernoulli labélisé à généralisation δ prédite des cibles, ainsi que de la fonction de distribution mise à jour et de la densité de filtre multi-Bernoulli labélisé à généralisation δ mise à jour des cibles par échantillonnage de Gibbs, former une fonction de distribution candidate au moment actuel à partir de la fonction de distribution prédite et de la fonction de distribution mise à jour restantes après le recadrage, et convertir la densité de filtre multi-Bernoulli labélisé à généralisation δ prédite et la densité de filtre multi-Bernoulli labélisé à généralisation δ mise à jour restantes en une densité de filtre multi-Bernoulli labélisé pour former une densité de filtre multi-Bernoulli labélisé candidate au moment actuel (S105); et effectuer une traitement d'élagage et de fusion de la fonction de distribution candidate et de la densité de filtre multi-Bernoulli labélisé candidate au moment actuel pour obtenir la fonction de distribution et la densité de filtre multi-Bernoulli labélisé des cibles au moment actuel en tant qu'entrée d'un filtre au moment suivant; estimer le nombre de cibles au moment actuel en fonction de la densité de filtre multi-Bernoulli labélisé des cibles au moment actuel, et calculer la probabilité d'existence des cibles au moment actuel; et extraire successivement des fonctions de distribution de cible présentant une forte probabilité d'existence en fonction du nombre estimé de cibles, et utiliser la fonction de distribution de cibles extraite en tant que sortie du filtre au moment actuel (S106). Selon le procédé, le filtre peut extraire avec précision l'état cible des cibles au moment actuel dans l'environnement d'un bruit de scintillation, ce qui permet d'améliorer la précision de la poursuite multi-cibles.