[发明专利]一种基于距离匹配的PD雷达微弱目标动态规划检测方法有效
申请号: | 201611094528.5 | 申请日: | 2016-12-01 |
公开(公告)号: | CN106772299B | 公开(公告)日: | 2019-04-26 |
发明(设计)人: | 于洪波;王国宏;吴巍;谭顺成;王娜;孙殿星;吉喆 | 申请(专利权)人: | 中国人民解放军海军航空大学 |
主分类号: | G01S7/41 | 分类号: | G01S7/41 |
代理公司: | 暂无信息 | 代理人: | 暂无信息 |
地址: | 264001 山东省烟*** | 国省代码: | 山东;37 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 距离 匹配 pd 雷达 微弱 目标 动态 规划 检测 方法 | ||
1.一种基于距离匹配的PD雷达微弱目标动态规划检测方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤1:初始化系统参数:
Pfa为初始门限虚警;
Rmax为雷达最大作用距离;
M为PD雷达脉冲重复频率的种类;
m=1,2,…,M为脉冲重复频率的序号;
Fm为第m个脉冲重复频率;
Rum为脉冲重复频率Fm对应的最大不模糊距离;
K为处理数据的扫描时刻总数;
k=1,2,…,K为数据的扫描时刻序号;
Nk为k时刻量测的总数目;
n=1,2,…,Nk为k时刻量测的序号;
为k时刻第n个量测的模糊距离;
为k时刻第n个量测的方位;
An(k)为k时刻第n个量测的回波幅度;
为k时刻第n个量测单元;
Z′k为k时刻距离匹配量测序列;
Jk为k时刻可能航迹的总数目;
j=1,2,…,Jk为k时刻可能航迹的序号;
Sk(j)为k时刻第j个可能航迹的目标函数;
Ik(j)为k时刻第j个可能航迹的价值函数;
H(j)为最终检测到的第j个目标真实量测序列;
步骤2:初始门限处理
在扫描时刻k,将每一个距离-方位单元的回波数据分别与一个初始门限η1进行比较,从而消除部分噪声影响,得到PD雷达初始检测后的量测数据序列Zk;
步骤3:距离匹配处理
PD雷达对目标距离的测量通常是模糊的,导致目标量测在时空上不连续,因此难以沿着目标航迹进行非相参积累;为了解决这个问题,对雷达量测序列Zk进行距离匹配处理,将等概率匹配到所有模糊区间,得到雷达的距离匹配量测序列Z′k,从而恢复量测数据的时空相关性;距离匹配处理具体实现方法如下:
S11:计算每一个脉冲重复频率Fm的模糊区间个数Φm
Φm=Int(Rmax/Rum),
其中Int()表示取整运算,m=1,2,…,M;
S12:k时刻,对于雷达通过Fm测得的第n个量测zn(k),将其距离匹配到第lm个模糊区间,其中lm=1,2,…,Φm,可得一个匹配距离
S13:添加相应的方位回波幅度An(k)、模糊区间数lm等信息,在第lm个模糊区间中构建一个距离匹配量测向量
S14:令模糊区间数lm在lm=1,2,…,Φm中连续取值,得到一组距离匹配量测序列
S15:令量测序号n在n=1,2,…,Nk中连续取值,得到k时刻所有量测的距离匹配量测序列Z′k:
S16:根据S14和S15的定义,Z′k为一个行数为ΦmNk的序列,将其简化表示为:
其中,z'i(k)表示Z′k中的第i行距离匹配量测向量,向量形式与步骤S13中一致,i=1,2,…,ΦmNk;
由于距离匹配处理过程对雷达的所有模糊区间进行了等概率匹配,因此必然有距离匹配量测落在目标真实模糊区间中;可见,处理后的量测序列Z′k中必然存在目标的真实量测,从而恢复了量测数据的时空相关性;
步骤4:动态规划处理
将K个扫描时刻得到的所有距离匹配量测序列构成一个搜索集合Z′1:K=[Z′1,Z′2,…,Z′K],通过动态规划方法对搜索集合中的所有可能航迹进行搜索,递推求取目标函数Sk(j)和相应价值函数Ik(j),实现回波幅度沿目标航迹的非相参积累;
步骤5:门限检测
在k=K时,根据积累的价值函数IK(j),设定检测门限G,消除积累价值较低的可能航迹,保留价值函数超过检测门限的可能航迹,将其存入候选航迹集合D:
D={j|[IK(j)≥G,j=1,2,…,Jk]},
其中,{j|[IK(j)≥G,j=1,2,…,Jk]}表示提取所有满足IK(j)≥G条件的可能航迹的序号j;
步骤6:目标提取
对于候选航迹集合D中的每一条可能航迹序号j∈D,从第K个时刻开始,进行逆序回溯,得到目标在k时刻对应的量测序号ik:
ik=Sk(j);
从Z′K中提取序号ik对应的匹配量测当k=1,…,k,…,K时得到目标的量测序列从而实现对目标真实轨迹的提取。
2.根据权利要求1所述的一种基于距离匹配的PD雷达微弱目标动态规划检测方法,其特征在于步骤2所述的初始门限处理方法:
S21:在扫描时刻k,将每一个量测单元zn(k)分别与一个初始门限η1进行比较,从而消除部分噪声影响;为了最大限度的保留目标信息,选择一个较大初始虚警,其初始门限设定为:
其中,ln()表示求自然对数,为k时刻所有量测单元zn(k)中幅度的平均值,n=1,2,…,Nk:
其中,∑[·]表示求求和运算;
S22:采用初始门限对所有量测单元进行门限检测,得到处理后的雷达量测序列其中zn(k)取值如下:
在后续处理中,跳过取值全为0的量测单元;这样,就可以排除部分噪声的影响,从而降低计算机处理的数据量。
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