Параметризация EKF в диапазоне постоянных скоростей
filter = initrpekf(detection)
Параметризированный в диапазоне расширенный фильтр Калмана (RPEKF) является фильтром Гауссова сумма (trackingGSF) с несколькими EKF, каждый инициализирован в предполагаемой области значений целевого объекта. Параметризация области значений является обычно используемым методом, чтобы инициализировать фильтр только с обнаружения угла.
filter = initrpekf(detection,numFilters)
filter = initrpekf(detection,numFilters,rangeLimits)
RPEKF является специальным типом фильтра, который может быть инициализирован с помощью измерений только угол, то есть азимут и/или повышение. Когда 'Frame' установлено в 'spherical' и 'HasRange' установлено в 'false', обнаружение имеет [азимутальное повышение] измерения. Задайте параметры измерения соответствующим образом, чтобы задать измерение только под углом без информации о области значений.
measParam = struct('Frame','spherical','HasRange',false,'OriginPosition',[100;10;0]);
The objectDetection класс задает интерфейс для обнаружения только угла, измеренного датчиком. The MeasurementParameters область objectDetection содержит информацию о том, что измеряет датчик.
detection = objectDetection(0,[30;30],'MeasurementParameters',measParam,'MeasurementNoise',2*eye(2));
The initrpekf функция использует обнаружение только угла, чтобы инициализировать RPEKF.
rpekf = initrpekf(detection) %#okrpekf =
trackingGSF with properties:
State: [6x1 double]
StateCovariance: [6x6 double]
TrackingFilters: {6x1 cell}
ModelProbabilities: [6x1 double]
MeasurementNoise: [2x2 double]
Можно также инициализировать RPEKF с 10 фильтрами и работать в пределах области значений модулей сценария [1000, 10 000].
rangeLimits = [1000 10000]; numFilters = 10; rpekf = initrpekf(detection, numFilters, rangeLimits)
rpekf =
trackingGSF with properties:
State: [6x1 double]
StateCovariance: [6x6 double]
TrackingFilters: {10x1 cell}
ModelProbabilities: [10x1 double]
MeasurementNoise: [2x2 double]
Можно также задать initrpekf функция как FilterInitializationFcn на trackerGNN объект.
funcHandle = @(detection)initrpekf(detection,numFilters,rangeLimits)
funcHandle = function_handle with value:
@(detection)initrpekf(detection,numFilters,rangeLimits)
tracker = trackerGNN('FilterInitializationFcn',funcHandle)tracker =
trackerGNN with properties:
TrackerIndex: 0
FilterInitializationFcn: [function_handle]
Assignment: 'MatchPairs'
AssignmentThreshold: [30 Inf]
MaxNumTracks: 100
MaxNumSensors: 20
OOSMHandling: 'Terminate'
TrackLogic: 'History'
ConfirmationThreshold: [2 3]
DeletionThreshold: [5 5]
HasCostMatrixInput: false
HasDetectableTrackIDsInput: false
StateParameters: [1x1 struct]
NumTracks: 0
NumConfirmedTracks: 0
Визуализируйте фильтр.
tp = theaterPlot; componentPlot = trackPlotter(tp,'DisplayName','Individual sums','MarkerFaceColor','r'); sumPlot = trackPlotter(tp,'DisplayName','Mixed State','MarkerFaceColor','g'); indFilters = rpekf.TrackingFilters; pos = zeros(numFilters,3); cov = zeros(3,3,numFilters); for i = 1:numFilters pos(i,:) = indFilters{i}.State(1:2:end); cov(1:3,1:3,i) = indFilters{i}.StateCovariance(1:2:end,1:2:end); end componentPlot.plotTrack(pos,cov); mixedPos = rpekf.State(1:2:end)'; mixedPosCov = rpekf.StateCovariance(1:2:end,1:2:end); sumPlot.plotTrack(mixedPos,mixedPosCov);
[1] Персик, Н. «Отслеживание только подшипников с использованием набора параметризованных в диапазоне расширенных фильтров Калмана». IEE Processions-Control Theory and Applications 142, No. 1 (1995): 73-80.