[发明专利]一种基于雷达与红外联合探测的轻小型无人机融合跟踪方法

权利要求书

1.一种基于雷达与红外联合探测的轻小型无人机融合跟踪方法，包括如下步骤：

步骤一，目标运动建模；

基于k时刻的无人机目标状态和雷达目标运动模型，对k+1时刻的目标状态进行预估：

{x_k+1|k,P_k+1|k}＝f_p{x_k,P_k,Q_k} (1)

式中，x_k为目标状态，P_k为目标协方差，Q_k为系统过程噪声，x_k+1|k为目标预估状态，P_k+1|k为目标预估协方差，f_p{·}代表目标运动模型中的状态预估部分，基于量测数据对目标预估状态进行更新：

{x_k+1,P_k+1}＝f_u{x_k+1|k,P_k+1|k,z_k+1,R_k+1} (2)

式中，z_k+1为量测数据，R_k+1为量测噪声，f_u{·}代表目标运动模型中的状态更新部分；x_k+1、P_k+1分别表示k+1时刻的目标状态和目标协方差；

无人机目标状态为：

其中，[x' y']代表在二维坐标系下的目标位置，代表在二维坐标系下的目标运动速度；

步骤2，基于红外量测的无人机目标跟踪；

设轻小型无人机雷达监视系统采用两坐标雷达，其量测数据为：

z^R＝[x y] (4)

其中：z^R代表雷达系统的量测数据；

目标与雷达的径向距离D为：

轻小型无人机红外监视系统获得目标的方位信息，其量测数据为：

z^I＝θ (6)

其中：z^I代表红外系统的量测数据，θ为其赋值；

量测噪声为：

R^I＝σ_θ (7)

其中：R^I代表红外系统的量测噪声，σ_θ为其赋值；

结合目标的径向距离，红外目标量测和噪声经过数据转换后用于目标状态更新，如下式：

z^I-R＝[D·cosθ D·sinθ] (8)

其中：z^I-R和R^I-R分别为经过数据转换后的红外目标量测和噪声；

在雷达量测数据更新间隔期间，采用(1)式对目标状态进行预估：

其中，输入变量采用雷达系统的协方差和过程噪声

然后，采用(2)式对目标状态进行更新：

其中，输入变量采用数据转换后的红外量测和噪声

步骤3，基于雷达与红外量测的无人机目标跟踪；

在k+n时刻，雷达系统获取新的量测数据，将雷达与红外量测进行融合，对无人机目标进行跟踪；首先，采用(1)式对目标状态进行预估：

其中，输入变量采用雷达系统的协方差和过程噪声x_k+n|k+n-1和P_k+n|k+n-1分别为k+n时刻目标的预估状态和预估协方差；

然后，采用(2)式对目标状态进行更新，如下式

{x_k+n,P_k+n}＝f_u{x_k+n|k+n-1,P_k+n|k+n-1,z_k+n,R_k+n} (13)

其中，x_k+n和P_k+n分别为k+n时刻更新后的目标状态和目标协方差，k+n时刻的目标量测z_k+n采用雷达量测与数据转换后的红外量测的融合，如下式计算

式中，红外量测的计算方法参见公式(8)；噪声矩阵同样采用雷达与红外系统噪声的融合

式中，为雷达系统量测噪声，为经过数据转换的红外系统量测噪声。