[发明专利]一种弱小目标自适应关联滤波方法、系统及存储介质

权利要求书

1.一种弱小目标自适应关联滤波方法，其特征在于，包括如下步骤：

(1)输入雷达测量点迹，根据测量点迹的信噪比实时计算测角均方根误差σ_θ，获取该测量点迹的测量噪声协方差矩阵；

(2)预测与点迹匹配的航迹状态，计算航迹滤波器的新息和新息协方差；

(3)根据滤波器的新息协方差和当前测量点的新息计算点航匹配质量并筛选最优测量点迹；

(4)采用最优测量点及其噪声协方差矩阵更新航迹信息，完成航迹滤波。

2.根据权利要求1所述的弱小目标自适应关联滤波方法，其特征在于，步骤(3)中根据滤波器的新息协方差S和当前测量点的新息v计算关联质量ε＝v′S^-1v，用查表法筛选最优测量点，筛除杂波点。

3.根据权利要求2所述的弱小目标自适应关联滤波方法，其特征在于，所述关联质量ε为服从χ²分布的随机变量，自由度为测量点迹的维数。

4.根据权利要求1所述的弱小目标自适应关联滤波方法，其特征在于，步骤(1)中所述测角均方根误差其中K_p为测角误斜率，θ_B为雷达波束宽度，B为接收机带宽、τ_c为距离波门宽度、β_n为伺服系统带宽、f_τ为重复频率，S/N为目标的信噪比；所述测量噪声协方差矩阵其中为点迹距离测量方差，ρ为测量点迹距离，θ为测量点迹角度。

5.根据权利要求1所述的弱小目标自适应关联滤波方法，其特征在于，步骤(2)中当前测量点的新息v(k+1)和新息协方差S(k+1)的计算方法为：

其中Z(k+1)为k+1时刻测量点迹的观测向量，为其一步预测，H(k+1)为观测矩阵，为滤波器协方差的一步预测。

6.根据权利要求1所述的弱小目标自适应关联滤波方法，其特征在于，步骤(4)中更新航迹信息的方法为：根据最优测量点修正滤波器状态矩阵和状态协方差矩阵，用修正的滤波器信息更新航迹。

7.根据权利要求6所述的弱小目标自适应关联滤波方法，其特征在于，所述修正的滤波器状态矩阵X(k+1)和状态协方差矩阵P(k+1)计算公式为：

其中为X(k+1)的一步预测，K(k+1)为卡尔曼增益。

8.根据权利要求7所述的弱小目标自适应关联滤波方法，其特征在于，所述卡尔曼增益

9.一种弱小目标自适应关联滤波系统，其特征在于，包括由航迹关联器和航迹滤波器；航迹关联器根据测量点迹的信噪比实时计算测角均方根误差，利用航迹滤波器中的当前测量点新息和新息协方差进行点迹位置匹配，筛选最优测量点；航迹滤波器利用航迹关联器中的测量噪声协方差和最优测量点迹预测航迹状态并进行航迹滤波。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时，实现上述权利要求1-8任一所述的弱小目标自适应关联滤波方法。