[发明专利]雷达目标跟踪速度修正方法及装置

说明书

本发明提供了一种雷达目标跟踪速度修正方法及装置，方法包括对目标在N个时刻的斜距序列和方位角正弦值序列分别进行平滑处理，得到平滑处理后的斜距序列和平滑处理后的方位角正弦值序列；根据平滑处理后的数据重构目标的二维坐标轨迹；使用重构的二维坐标轨迹进行拟合得到二维速度矢量，最后基于卡尔曼滤波器状态协方差矩阵设置二维速度矢量的加权系数，将卡尔曼滤波器输出目标的二维速度矢量和一阶线性拟合得到的二维速度矢量进行加权，得到修正后的二维速度矢量。通过对各项测量信息的测量误差进行平滑消除，提高了速度估计的精度；并且计算过程不需执行搜索运算或迭代矩阵运算等，降低了运算量。

技术领域

本发明涉及雷达技术领域，更具体地说，涉及雷达目标跟踪速度修正方法及装置。

背景技术

雷达对目标的连续跟踪，通常通过建立前一时刻和当前时刻的运动状态转移模型，并结合当前时刻的雷达测量到的目标信息，利用扩展卡尔曼滤波器、无迹卡尔曼滤波器等进行求解。这类跟踪方法在航迹起始时刻没有更早的航迹作为输入，无法利用跟踪器进行滤波，只能强制定义一个初始的运动状态，并将这一状态代入跟踪器作为第二个跟踪周期的输入。雷达可以通过斜距和方位角正弦值的测量值，解算目标的二维位置坐标，但无法通过单一的多普勒速度解算目标的二维速度矢量。通常采用的策略是根据一定的先验假设，结合目标的初始多普勒速度指定初始时刻的二维速度矢量，但如果实际情形与先验假设不符时，目标的真实初始速度矢量与指定值偏差较大，会严重影响后续跟踪的精度和滤波收敛速度。

为了解决上述问题，一种方法是存储连续几帧的测量信息，利用较多的信息给出目标初始速度矢量的估计，用于对跟踪器给出的速度估计进行校正；通常采用的估计方法有最大似然估计、高斯牛顿迭代等，但这类估计方法通常都需要执行搜索运算或执行迭代矩阵运算，对雷达系统运算能力要求较高，这通常会超出低性能的雷达芯片的运算能力。另一种方法是利用目标前后帧的位置信息进行差分或拟合给出目标初始速度矢量的估计，但这种方法只适用于位置测量较为精确的激光雷达，对于位置测量精度不高的雷达，直接利用位置信息求解速度容易产生较大偏差。

发明内容

有鉴于此，本发明提出一种雷达目标跟踪速度修正方法及装置，欲在降低运算量的同时，实现提高速度估计精度的目的。

为了实现上述目的，现提出的方案如下：

第一方面，提供一种雷达目标跟踪速度修正方法，包括：

对目标在N个时刻的斜距序列和方位角正弦值序列分别进行平滑处理，得到平滑处理后的斜距序列和平滑处理后的方位角正弦值序列；

根据平滑处理后的斜距序列和平滑处理后的方位角正弦值序列，重构目标在所述N个时刻的二维坐标轨迹；

对所述二维坐标轨迹分别进行以时刻信息为自变量的一阶线性拟合，得到目标的第一二维速度矢量；

根据当前卡尔曼滤波器状态协方差矩阵中与卡尔曼滤波器所输出目标的第二二维速度矢量对应的对角线元素，计算得到第一加权系数和第二加权系数，所述第一加权系数为所述第一二维速度矢量的加权系数和所述第二二维速度矢量的加权系数中的一个，所述第二加权系数为所述第一二维速度矢量的加权系数和所述第二二维速度矢量的加权系数中的另一个；

将所述第一二维速度矢量和所述第二二维速度矢量进行加权，得到修正后的二维速度矢量。

可选的，所述对目标在N个时刻的斜距序列和方位角正弦值序列分别进行平滑处理，得到平滑处理后的斜距序列和平滑处理后的方位角正弦值序列，具体包括：

获取N个时刻对目标的测量信息与对应的时刻信息，所述测量信息包括斜距、多普勒速度和方位角正弦值；

计算得到多普勒速度均值，所述多普勒速度均值为所述N个多普勒速度的平均值；