[发明专利]一种融合多普勒量测的转换量测跟踪方法及系统

权利要求书

1.一种融合多普勒量测的转换量测跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：初始化目标状态

在k＝0时刻，获得雷达量测；在k＝1时刻，再次获取雷达量测，设雷达对目标均匀采样，采样间隔为T，估计k＝1时刻视线坐标内的初始状态估计和初始协方差阵以及直角坐标系到视线坐标系的初始转换矩阵M₁；

S2：更新视线坐标系

在k＞1时刻，收到雷达各量测后，预测目标状态及其协方差阵，更新视线坐标系；

S3：构造转换量测模型

在步骤S2更新后的视线坐标系内，基于步骤S2中更新后的目标预测及其协方差阵，判断是否能够引入多普勒量测，并根据判断结果构造含或不含多普勒量测的转换量测，估计转换量测的协方差阵以及量测系数矩阵；

S4：估计目标状态

根据步骤S2中更新后的目标预测及其协方差阵，结合步骤S3中得到的转换量测、转换量测协方差阵以及量测系数矩阵，估计目标在视线坐标系/直角坐标系的状态估计和协方差阵；

S5：下一时刻目标状态估计

进入下一个采样时刻，重复步骤S2～S4，递推估计目标在视线坐标系/直角坐标系内的状态估计和协方差阵；

在所述步骤S1中，在时刻k，目标状态方程和雷达量测方程分别如下：

X_k＝F_kX_k-1+G_kv_k

z_k＝H_kX_k+w_k

其中，为k时刻目标状态，x_k、是沿视轴方向的位置、速度分量，y_k、是垂直视轴方向的位置、速度分量；

F_k为k时刻状态转移矩阵，状态方程采用近常速模型，其表达式如下：

其中，T是雷达均匀采样的间隔，G_k为k时刻噪声输入矩阵，目标近常速运动的表达式如下：

系统噪声为v_k＝[v_x v_y]^T，v_x、v_y分别是沿着视轴方向和垂直视轴方向的零均值高斯过程噪声，其协方差阵为Q_k，z_k为转换量测值，H_k为量测系数矩阵，w_k为量测噪声向量，其协方差阵为R_k；

雷达量测分别为斜距量测r_m，方位量测θ_m和多普勒量测量测噪声是零均值高斯噪声，各量测的标准差为σ_r、σ_θ、σ_r，斜距量测和多普勒量测的相关系数为ρ；

所述步骤S1的具体过程如下：

S11：在视线坐标系内估计目标初始状态目标初始状态为：

S12：估计视线坐标系内的初始协方差阵初始协方差阵为：

S13：估计初始转换矩阵M₁，初始转换矩阵M₁为：

其中，0_2×2是2行2列的零矩阵；

所述步骤S2的具体过程如下：

S21：估计目标状态一步预测值及其协方差阵，分别为：

其中，是k时刻的状态一步预测值，x_p,1、y_p,1是位置一步预测分量，是速度一步预测分量，F_k是k时刻状态转移矩阵，是k-1时刻状态估计；是k时刻状态一步预测协方差阵；是k-1时刻的状态估计协方差阵；Q_k是k时刻系统噪声v_k的协方差阵，G_k为k时刻噪声输入矩阵；

S22：估计视轴旋转矩阵T_k，更新转换矩阵M_k

先根据步骤S21的结果，估计的位置向量相对视轴的转动角度β_k，转动角度β_k为：

再估计视轴旋转矩阵T_k，视轴旋转矩阵T_k为：

其中，

最后更新转换矩阵M_k，M_k为k时刻直角坐标系到视线坐标系的转换矩阵，具体为：

M_k＝T_kM_k-1；

更新转换矩阵M_k后，视线坐标系的视轴改变，k-1时刻视线坐标系更新为k时刻的视线坐标系；

S23：在k时刻视线坐标系内更新目标预测及其协方差阵表达式为：

更新后的目标预测为x_p、y_p是位置预测分量，是速度预测分量；

所述步骤S3的具体过程如下：

S31：基于步骤S23计算得到的和判断是否能够引入多普勒量测，如果说明多普勒信息可用，执行步骤S32，否则执行步骤S33，κ是门限因子，取值不小于5；的表达式如下；

其中，是第三行、第三列的元素；

S32：构造含多普勒量测的转换量测z_k，估计其协方差阵R_k以及量测系数矩阵H_k，其中：

M_k(1:3,1:4)是步骤S22中估计出的M_k的第1～3行、第1～4列的所有元素；

基于步骤S23得到的x_p、和估计转换量测z_k的协方差阵R_k，协方差阵R_k为：

其中：

是的第一行、第一列的元素；

估计量测系数矩阵H_k，量测系数矩阵H_k为：

S33：构造无多普勒量测的转换量测z_k，估计其协方差阵R_k和量测系数矩阵H_k，其中：

z_k＝M_k(1:2,1:2)[r_mcosθ_m r_msinθ_m]^T

M_k(1:2,1:2)是步骤S22估计出的M_k的第1～2行、第1～2列的所有元素；

基于步骤S23得到的x_p和估计转换量测z_k的协方差阵R_k，协方差阵R_k为：

估计量测系数矩阵H_k，量测系数矩阵H_k为：

其中：