[发明专利]基于最优AR模型的自适应机动目标跟踪方法在审
| 申请号： | 201510867282.X | 申请日： | 2015-11-30 |
| 公开（公告）号： | CN105372651A | 公开（公告）日： | 2016-03-02 |
| 发明（设计）人： | 靳标;郭交;纠博;苏涛;何学辉;朱学卫 | 申请（专利权）人： | 西北农林科技大学 |
| 主分类号： | G01S13/66 | 分类号： | G01S13/66 |
| 代理公司： | 西安智大知识产权代理事务所 61215 | 代理人： | 段俊涛 |
| 地址： | 712100 陕*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于最优自回归(Autoregressive，AR)模型的自适应机动目标跟踪方法，主要解决现有方法对目标非机动状态和机动状态的跟踪性能不能兼顾以及需要过多的先验信息等问题，其过程是：(1)设置算法参数，并对目标状态进行初始化；(2)计算低阶AR模型的系数；(3)利用基于低阶AR模型的卡尔曼滤波器进行滤波，并在线计算状态噪声的协方差；(4)判断目标是否发生机动，如果发生机动转至步骤(5)，否则令k增加1并转至步骤(2)；(5)计算高阶AR模型的系数；(6)利用基于高阶AR模型的卡尔曼滤波器进行滤波，并在线计算状态噪声的协方差；(7)令k增加1并转至步骤(2)；本发明能够兼顾目标的非机动和机动状态的跟踪性能，可用于雷达对机动目标的自适应跟踪。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 最优 ar 模型 自适应 机动 目标 跟踪 方法 | ||
【主权项】：
一种基于最优AR模型的自适应机动目标跟踪方法，其特征在于，包括：(1)设置模型参数：状态噪声的初始协方差矩阵Q0，滑窗长度W，状态变量的维数M，多项式的阶数N，显著性水平α，并对目标状态的估计均值xk‑1|k‑1和估计误差协方差Pk‑1|k‑1进行初始化，k表示离散时间的采样点；(2)基于最小均方误差准则，在卡尔曼滤波框架下计算低阶AR模型的系数；(3)利用基于步骤(2)得到的低阶AR模型进行卡尔曼滤波，并在线计算状态噪声的协方差Qk；(4)根据给定的显著性水平α，利用卡方检验判断目标是否发生机动，如果目标发生机动，转至步骤(5)，否则令k增加1，转至步骤(2)；(5)基于最小均方误差准则，在卡尔曼滤波框架下计算高阶AR模型的系数；(6)利用基于步骤(5)得到的高阶AR模型进行卡尔曼滤波，并在线计算状态噪声的协方差Qk；(7)令k增加1，转至步骤(2)。
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