[发明专利]解距离测量模糊的IMPM‑PPHDF方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种雷达数据处理方法，特别是涉及一种雷达距离测量模糊情况下的机动多目标跟踪方法，适用于采用高/中脉冲重复频率(H/MPRF)工作模式的脉冲多普勒(PD)雷达对机动多目标的跟踪。

背景技术

PD雷达具备很高的速度和距离分辨率，能够有效抑制非相干噪声干扰和较强地面杂波干扰，以及为机载雷达提供良好的下视能力等优点，得到了广泛的应用。当PD雷达应用于机载预警和机载火控雷达时，通常采用M/HPRF的工作模式，在这种模式下雷达对目标的距离测量是模糊的；同时，由于目标的出现和消失具有随机性，监测区域内的目标个数往往是不确定的；此外，为了提高自身的生存和突防能力，目标通常会随时进行一定的战术机动，进一步增大了雷达对其进行跟踪的困难。因此，如何实现PD雷达对机动多目标的有效跟踪，对提高雷达作战效能具有重要意义，是当前研究的热点和难点问题。目前基于概率假设密度滤波(PHDF)方法通过把目标状态和量测建模为随机有限集，可以同时对目标个数和目标状态进行估计，且可以避免多目标数据关联，极大的降低多目标跟踪算法的复杂度，适应于密集杂波环境下目标数目未知的多目标跟踪，在目标跟踪领域得到广泛的关注和研究，而通过粒子滤波实现PHDF(PPHDF)是目前最主要的两种方式之一，该方法主要通过以下步骤实现：

(1)初始化；

(2)预测；

(3)更新；

(4)状态估计。

PPHDF方法存在以下三个缺陷：(1)当目标出现漏检时，PPHDF方法容易出现目标丢失的现象；(2)PPHDF方法避免了数据关联问题，不能直接给出目标的航迹信息；(3)PPHDF方法在对多目标进行跟踪之前，必须对模糊量测数据进行解模糊处理，无法直接利用模糊的量测数据对多目标进行正确稳定的跟踪。

发明内容

本发明的目的是提出一种解距离测量模糊的改进多脉冲间隔数(PIN)增量模型的PPHDF(IMPM-PPHDF)方法，在解距离测量模糊的同时实现对机动多目标的有效跟踪，解决一般的PPHDF方法在目标出现漏检时容易丢失目标，不能直接给出目标航迹信息，以及无法直接利用模糊量测数据对机动多目标进行跟踪的问题。

本发明提出的解距离测量模糊的IMPM-PPHDF方法的技术方案包括以下步骤：

步骤1：变量初始化

(1)T为雷达扫描周期，T₁,T₂,...,T_M为脉冲重复周期，R₁,R₂,...,R_M为各PRF对应的最大不模糊距离；

(2)L₀为代表1个目标的粒子数，J_k为搜索新目标的粒子数，S_k为搜索1个消失目标的粒子数，L_k为k时刻滤波器采用的粒子总数；

(3)U₀为PIN初始分布，D₀为目标出现的初始分布，γ_k为平均目标出现概率，P_D为目标检测概率，为初始PIN增量模型概率；

(4)λ_k为平均每帧的杂波个数，为k时刻估计的目标个数；

(5)G_k为过程噪声分布矩阵，Q_k为过程噪声协方差，R_k为量测噪声协方差，∏_m为PIN增量模型概率转移矩阵；

步骤2：初始化粒子集，令k＝0和对任意p∈{1,2,…,L₀}

(1)从初始PIN增量模型概率采样PIN增量模型

(2)从PIN初始分布U₀中采样PIN初始变量

(3)从初始分布D₀中采样粒子其中表示粒子代表的目标状态，包含了目标的位置速度以及转弯率信息；

(4)赋予粒子权重

步骤3：令k＝k+1，获得k时刻的雷达模糊量测

(1)设置雷达的工作状态，使雷达依次交替采用某个PRF工作，令

c＝mod(k,M)+1

表示雷达在k时刻采用的PRF的索引号，mod(x,y)表示x/y的余数；