[发明专利]一种基于预测值量测转换的相控阵雷达目标跟踪方法有效
申请号: | 202010034612.8 | 申请日: | 2020-01-14 |
公开(公告)号: | CN111190173B | 公开(公告)日: | 2023-02-14 |
发明(设计)人: | 程婷;李立夫;李茜;侯子林;檀倩倩 | 申请(专利权)人: | 电子科技大学 |
主分类号: | G01S13/72 | 分类号: | G01S13/72 |
代理公司: | 暂无信息 | 代理人: | 暂无信息 |
地址: | 611731 四川省成*** | 国省代码: | 四川;51 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 预测 值量测 转换 相控阵 雷达 目标 跟踪 方法 | ||
本方法属于相控阵雷达目标跟踪领域,具体涉及基于预测值量测转换的相控阵雷达目标跟踪方法。本文在方向余弦坐标系的量测下,将基于预测值的量测转换思想引入方向余弦量测转换中,去除误差协方差矩阵与量测噪声之间的相关性,给出了一种基于预测值量测转换的相控阵雷达目标跟踪方法。在求解相关算法时,首先通过量测转换获得笛卡尔坐标系下的量测值;然后经过一步预测产生目标状态预测和量测预测,并基于预测值计算无偏量测转换和协方差矩阵;最后进行线性卡尔曼滤波得到最终状态估计。
技术领域
本方法属于相控阵雷达目标跟踪领域,特别是涉及基于预测值进行方向余弦坐标系下量测转换的目标跟踪系统。
背景技术
在雷达目标跟踪中,目标的状态方程一般是建立在直角坐标系下的,而量测值一般是在极坐标系下获得的,目标的位置量测与运动状态之间呈非线性关系,为了解决这种非线性关系,各种各样的滤波方法被不断提出。具体包括扩展卡尔曼滤波算法(ExtendKalman Filter,EKF)、不敏卡尔曼滤波器(Unscented Kalman Filter,UKF)、量测转换方法(Converted Measurements Kalman Filter)等。其中,EKF算法是使用泰勒展开式将非线性问题线性化,在非线性程度较高时存在跟踪精度差或者跟踪发散问题;而UKF则是利用无迹变换(Unscented Transform,UT),虽然该方法能捕获量测转换偏差,但是却无法消除它,导致基于UT的卡尔曼滤波估计结果依旧不够理想。直接基于笛卡尔坐标系和极坐标系之间的转换关系实现,它是有偏的,为消除偏差,发展出了一系列的量测转换方法:其中去偏量测转换方法(DCM)(D.Lerro and Y.Bar-Shalom,Tracking with debiased consistentconverted measurements versus EKF,in IEEE Transactions on Aerospace andElectronic Systems,vol.29,no.3,pp.1015-1022,July 1993.)是利用相减去偏原理消除量测转换偏差,从而使去偏量测转换之后的量测值为无偏量测;无偏量测转换方法(UCM)(Mo Longbin,Song Xiaoquan,Zhou Yiyu,Sun Zhong Kang and Y.Bar-Shalom,Unbiasedconverted measurements for tracking,in IEEE Transactions on Aerospace andElectronic Systems,vol.34,no.3,pp.1023-1027,July 1998.)是利用相乘去偏原理对量测转换进行去偏处理,从而得到无偏量测。然而无偏量测转换方法是基于量测值计算量测转换误差,导致误差协方差矩阵与量测噪声相关,进而使滤波增益与量测噪声相关,为了解决这个问题,又进一步发展出了基于预测值估计误差统计特性的去相关无偏量测转换方法(DUCM)(Steven V.Bordonaro,Peter Willett,Yaakov Bar-Shalom,Tracking withconverted position and Doppler measurements,Proc.SPIE 8137,Signal and DataProcessing of Small Targets 2011.)。
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