[发明专利]目标散射截面积的预测方法

摘要

本发明公开了一种基于隐马尔可夫模型的目标散射截面积的预测方法，主要解决现有技术无法对目标的散射截面积在某个时刻进行精确预测的问题。其实现步骤是:1.设置隐马尔可夫模型参数；2.通过状态转移模型推导目标状态的转移概率；3.利用隐马尔可夫模型推导t时刻目标散射截面积的后验概率；4.由步骤2和步骤3的结果推导出t+1时刻目标散射截面积的先验概率；5.由上述1-4的结果预测出目标的散射截面积的预测值。本发明复杂度小，实现简单，能够较为准确地预测目标在下一个时刻的散射截面积，可用于对认知雷达发射端的资源合理分配，进而优化雷达的跟踪性能与效果。

主权项

一种目标散射截面积的预测方法，包括如下步骤：(1)设置隐马尔可夫模型参数：设目标在t时刻的散射截面积为x_k(t)；设在t时刻雷达照射方向与目标飞行方向的夹角为θ_k(t)；设t时刻对雷达的回波进行处理后得到目标散射截面积的测量值为y(t)，用各个时刻的测量值构成的测量值集合为：Y_T＝{y(1),y(2),...,y(t)...,y(T‑1),y(T)}＝{Y(T‑1),y(T)},1≤t≤T,其中T为观测的最后时刻；设目标状态由{x_k(t),θ_k(t)}转移到{x_l(t+1),θ_l(t+1)}的转移概率：P(x_l(t+1),θ_l(t+1)|x_k(t),θ_k(t))。(2)利用t时刻的目标散射截面积x_k(t)、雷达照射方向与目标飞行方向的夹角θ_k(t)和t+1时刻目标的散射截面积x_l(t+1)、雷达照射方向与目标飞行方向的夹角θ_l(t+1)，通过状态转移模型得出目标状态由{x_k(t),θ_k(t)}转移到{x_l(t+1),θ_l(t+1)}的转移概率P(x_l(t+1),θ_l(t+1)|x_k(t),θ_k(t))；(3)利用隐马尔可夫模型HMM和t时刻目标的散射截面积x_k(t)`测量序列Y<sub>t</sub>`雷达照射方向与目标飞行方向的夹角θ_k(t)，得出t时刻目标散射截面积的后验概率F_k(t)；(4)利用隐马尔可夫模型HMM和步骤(2)及步骤(3)的结果，得出t+1时刻目标散射截面积x_l(t+1)的先验概率P(x_l(t+1)|Y_t,θ(t))；(5)综合上述步骤，得到t+1时刻目标的散射截面积的预测值为：$\hat{x}(t+1)=\underset{k}{\&Sigma;}{x}_l(t+1)P\left(x_l\right(t+1\left)\right|Y_t,{\mathrm{\&theta;}}_k\left(t\right)).$