[发明专利]一种基于CS模型的无人机对地目标自适应跟踪方法

权利要求书

1.一种基于CS模型的无人机对地目标自适应跟踪方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤A.建立地面目标及无人机的基本运动模型；

A1.初始化地面目标的起始状态信息，得到状态向量并用下式对地面目标建立运动学方程：

其中，x,y表示地面目标在两个方向上的当前位置，表示地面目标当前在x y方向上的速度，表示地面目标当前分别在两个方向上的加速度，T为采样间隔，k为采样时刻；

A2.初始化无人机的位置和姿态信息，得到状态向量X_U＝[x_U,y_U,Ω,ω]^T，并用下式对无人机建立运动学方程：

式中，(x_U,y_U)表示无人机当前位置，Ω表示无人机当前航向角，ω表示无人机当前航偏角。

A3.用下式对地面目标建立运动状态方程：

其中，表示k时刻地面目标在x和y方向上的位置，速度和加速度；Φ(k|k-1)是k-1时刻到k时刻的状态转移矩阵；是机动目标当前加速度均值；U(k)是输入矩阵；w(k)是均值为0，方差为Q的系统误差向量；

A4.用下式建立量测方程：

其中，ρ(k)和θ(k)分别是k时刻由无人机搭载的传感器测量的地面目标相对无人机的位置和角度；u(k)是k时刻的量测噪声，其均值为0，方差距阵为R＝diag[R₁,R₂]。

步骤B：地面目标开始运动，然后无人机出发，通过无人机上搭载传感器对地面目标进行时间间隔为T的实时观测，获取观测信息

步骤C：利用步骤B中的观测信息和步骤A中的状态方程按照EKF进行一步预测和量测更新环节。

步骤D：步骤C中量测更新后，将当前滤波信息用于辨识机动频率的步进方式，完成自动频率的自适应更新。

步骤E：用更新后的机动频率重复步骤C至E，直到完成整个滤波过程，从而得到地面目标的整个估计轨迹。

2.根据权利要求1所述的一种基于CS模型的无人机对地目标自适应跟踪方法，其特征在于：步骤D中所述的辨识机动频率的步进方式为利用最小化新息方法推导出机动频率的步进方式是向上步进还是向下步进。

3.根据权利要求1所述的一种基于CS模型的无人机对地目标自适应跟踪方法，其特征在于：步骤D中所述的自动频率的自适应更新为EKF滤波框架进行一步预测和量测更新以后，都将上一步所得的滤波值与本步的观测值用于更新自适应机动频率，若更新后超出机动频率预定范围，则保持上次值不变。