基于非平稳高斯过程的机动目标跟踪方法

本发明公开了一种基于非平稳高斯过程的机动目标跟踪方法，利用非平稳高斯过程对目标运动模式建模并在线学习递归更新目标状态和模型参数，实现同时进行状态估计与变点检测；该方法是基于贝叶斯在线变点检测利用运行长度将时序数据划分为非重叠观测集，即利用运行长度建模变点位置，从而确定分区；将机动目标跟踪场景下非平稳过程转化为分区平稳过程，针对各个分区平稳过程，利用高斯过程来对分区的时序平稳过程建模，提高了机动目标跟踪的鲁棒性；仿真表明本发明方法较现有递归高斯过程运动跟踪器的方法具有跟踪效果鲁棒的优势。