[发明专利]一种目标距离跟踪方法

说明书

一种目标距离跟踪方法，通过一阶一步迭代线性平滑牛顿法完成对当前相参处理间隔目标径向加速度的预估，突破了传统“当前”统计模型用于跟踪时需预设加速度极限值以及机动频率值的局限性，实现了跟踪滤波的过程噪声协方差矩阵及量测噪声协方差矩阵的自适应计算，拓宽了“当前”统计模型跟踪算法的适用范围，并实现模型的自适应更新，提高目标距离跟踪性能的稳定性，对于实际工程中的机动目标跟踪场景具有重要价值。

技术领域

本发明涉及一种目标距离跟踪方法，尤其涉及一种基于迭代线性平滑牛顿法(RLSN)的目标距离跟踪方法。

背景技术

在雷达跟踪目标距离时，使用的主流跟踪模型为交互多模型(InteractiveMultiple Model，IMM)。尽管其跟踪性能更优，但计算量也随着模型数目变多而增大。对于单个目标的距离跟踪场景，“当前”统计模型的应用同样具有可靠稳定的跟踪效果，而且其计算量相比于IMM模型可忽略。因此“当前”统计模型也是较为实用的跟踪方法，但“当前”统计模型在使用时，需预设目标机动频率与目标加速度上下限，故其在目标机动场景中的跟踪性能难以满足工程要求。

发明内容

本发明提供一种目标距离跟踪方法，突破了传统“当前”统计模型用于跟踪时需预设加速度极限值以及机动频率值的局限性，实现了跟踪滤波的过程噪声协方差矩阵及量测噪声协方差矩阵的自适应计算，拓宽了“当前”统计模型跟踪算法的适用范围，并实现模型的自适应更新，提高目标距离跟踪性能的稳定性，对于实际工程中的机动目标跟踪场景具有重要价值。

为了达到上述目的，本发明提供一种目标距离跟踪方法，包含以下步骤：

步骤S1、设计一阶一步向前RLSN预测器，此RLSN预测器的离散域传输函数为：

其中，μ为反馈比例因子，N为滑动平均器的阶数；

步骤S2、在第k个处理周期CPI，利用径向速度测量值计算上一个CPI的加速度估计值

其中，为第k个CPI的径向速度测量值，为第k-1个CPI的径向速度测量值，T为一个CPI的持续时间，k＝2,3,....；

步骤S3、判断CPI计数是否小于N+2，若是，则进行步骤S2，若否，进行步骤S4；

步骤S4、计算第k个CPI的加速度预估值

步骤S5、计算从第k-N个CPI到第k个CPI的加速度均值并计算从第k-N个CPI到第k个CPI的加速度方差

步骤S6、计算目标机动频率α：

若且则

其中，x服从标准正态分布，即x～N(0，1)；

步骤S7、更新第k个CPI的过程噪声协方差矩阵Q_k：

其中，

步骤S8、更新输入控制向量U_k：

步骤S9、构造第k个CPI的状态矢量