[发明专利]一种针对多雷达直线航迹线的目标状态估计方法

说明书

本发明属于多传感器目标跟踪与数据融合技术领域。具体涉及在复杂数据环境中的针对多雷达直线航迹线的目标状态估计方法。该方法针对传统多雷达目标状态估计与航迹融合方法在复杂数据环境中的存在的问题，利用目标处于匀速直线运动状态的特点，分别对当前来自不同雷达的有限观测点的X、Y分量进行相对于的测量时间的垂直距离双加权估计，然后根据得到的分量直线航迹线模型参数确定最终的目标状态(位置、速度、航向)估计结果。该方法不但易于工程实现，通过与传统卡尔曼滤波算法在目标位置、航向和速度估值上进行对比实验表明，本发明取得了较好的估值效果，为在本系统中开展多雷达目标跟踪与数据融合工作提供了一种稳定、有效且易于工程实现的滤波方法。

技术领域

本发明属于多传感器目标跟踪与数据融合技术领域。具体涉及在复杂数据环境中，一种针对多雷达直线航迹线的目标状态估计方法。

背景技术

多传感器目标跟踪是指利用多传感器(雷达、声纳、红外等)所获得的对运动目标(飞机、坦克、舰艇等)的时序离散观测数据，对目标的运动状态(位置、速度、航向等)进行估计和跟踪的方法。多雷达直线航迹线目标状态估计就是利用多部雷达对同一目标沿直线飞行时测量数据对目标位置、速度和航向进行实时估计。卡尔曼滤波是目标跟踪与数据融合应用中一种经典的最优线性无偏估计方法，当目标状态空间和测量空间均为线性高斯系统时，可以在干扰噪声背景中对目标运动状态进行最小方差估计和跟踪，因而得到了广泛的实际应用并成为目标跟踪领域的理论基础。

在多雷达组网探测与目标跟踪系统(以下简称“系统”)中，雷达跨代使用(测量精度差异较大)、部署分散且地域跨度大(产生坐标转换误差)，微波、短波、光缆、电缆等多种数据传输手段并存(产生传输误差)，探测环境易受电磁、气象、季节等因素影响(过程噪声协方差Q和量测噪声协方差R难以固定)，因此，在实际应用中，单雷达测量数据采样间隔较大，测量误差、坐标转换误差以及数据标定与传输误差同时存在；多雷达测量数据精度各不相同，在时间和空间上存在难以彻底消除的相对系统误差。

以上复杂的数据环境对采用传统卡尔曼滤波方法进行多雷达目标跟踪与数据融合造成了很大的困扰。

发明内容

(一)要解决的技术问题

本发明所要解决的技术问题是：如何提供一种针对多雷达直线航迹线的目标状态估计方法。

(二)技术方案

为解决上述技术问题，本发明提供一种针对多雷达直线航迹线的目标状态估计方法，所述估计方法应用于多雷达目标跟踪与数据融合系统中；

所述估计方法包括如下步骤：

步骤1：通过统计方法计算多雷达目标跟踪与数据融合系统中各单雷达测量在统一直角坐标系中X、Y方向上的样本标准偏差σ_k'x和σ_k'y，k'表示雷达序号；

步骤2：将每部雷达针对某个处于匀速直线飞行期的目标的ds_k个观测点数据(ρ_k'j,θ_k'j,h_k'j,t_k'j)转换为统一直角坐标(X_k'j,Y_k'j,t_k'j)；其中，(ρ_k'j,θ_k'j,h_k'j,t_k'j)表示t_k'j时刻雷达k'测得的目标距离ρ_k'j、方位θ_k'j和高度h_k'j，k'＝1,2,…m'，j＝1,2,…ds_k'；m'为有效雷达数量；