[发明专利]基于RCS预测信息的检测跟踪一体化方法

摘要

本发明公开了一种基于雷达散射截面积RCS预测信息的检测跟踪一体化方法，主要解决现有技术目标检测概率较低、目标跟踪距离较短的问题。其实现过程是：1)根据第k‑1时刻目标状态估计值和状态估计协方差矩阵，确定第k时刻目标预测波门；2)计算目标预测波门内各检测单元的检测门限，并对其内的回波信号进行检测，得到初步量测数据集合；3)根据前k‑1时刻RCS观测信息，确定第k时刻RCS的预测范围，并筛选出初步量测集合中检波器输出数据超过检测门限的量测数据，作为第k时刻量测数据集合，计算第k时刻目标状态估计值和状态估计协方差矩阵。本发明提高了目标检测概率和航迹连续性，可用于雷达目标跟踪状态下提高目标检测概率，扩展目标跟踪距离。

主权项

1.一种基于RCS预测信息的检测跟踪一体化方法，包括如下步骤：1)初始化参数：设置漏警计数器初始值为0；设置检波器初始输出信号为0，检波器等待接收信号；通过目标航迹起始算法，得到目标航迹的初始状态估计以及初始状态估计协方差矩阵P₀；2)设定目标状态转移方程和雷达量测方程，根据第k‑1时刻目标状态估计值和第k‑1时刻状态估计协方差矩阵P_k‑1，计算第k时刻目标量测的预测值以及第k时刻目标量测的预测协方差矩阵D_k|k‑1；3)根据第k时刻目标量测的预测值和第k时刻目标量测的预测协方差矩阵D_k|k‑1，确定第k时刻的目标预测波门O_k；4)设定目标突然消失后航迹正确结束的概率PE，利用如下公式计算在第k时刻目标预测波门Ok内的虚警概率PZ：(1‑PZ)M＝PE，其中，M表示结束航迹所需的连续漏警次数；5)设定第k时刻预测波门内第i个检测单元的权值w(i；k)，利用如下方程组计算第k时刻预测波门Ok内每个检测单元的虚警概率：其中，Pf(i；k)表示第k时刻预测波门Ok内第i个检测单元的虚警概率，i＝1,2,...,Nk，Nk表示第k时刻预测波门Ok内检测单元的个数，Pa为中间求解变量；6)根据每个检测单元的虚警概率Pf(i；k)，利用目标检测算法计算第k时刻预测波门Ok内每个检测单元的检测门限Ti，将检波器的输出数据与预测波门Ok内任一检测单元的检测门限Ti进行比较，若检波器输出数据高于该检测单元的检测门限Ti，则用该检测单元对应的空间位置估计目标的量测数据，并将预测波门Ok内得到的所有量测数据作为初步量测数据集合Z1(k)；否则，不作任何处理；7)根据前k‑1时刻的雷达散射截面积RCS测量值，计算第k时刻RCS的预测值和第k时刻RCS的预测方差并根据该预测值和预测方差确定第k时刻RCS的预测范围B_k：7a)设定RCS预测器阶数L；7b)按如下步骤计算第k‑i时刻与第k‑j时刻目标RCS的相关系数Ck(i,j)：Ck(i,j)＝[2·J1(πu)/πu]2+1，其中θ_i、θ_j表示i与j时刻的雷达观测角度，d表示观测目标尺寸，c表示光速，F_c表示载频，J₁(·)表示第一类贝塞尔函数；7c)根据RCS相关性，通过求解如下方程组得到RCS预测器权值：其中，wk‑l表示RCS预测器在第k‑l时刻的权值；Ck表示RCS相关矩阵，Ck由矩阵元素，即RCS的相关系数Ck(i,j)构成；7d)根据RCS预测器在第k‑1时刻到第k‑L时刻的权值，通过下式计算RCS预测值：其中，λk‑l表示第k‑l时刻目标RCS观测值；7d)设定目标真实RCS落入RCS预测范围的概率7e)通过查找高斯分布表确定RCS预测范围B_k中最低的RCS数值λ_min，以保证RCS预测方差为的高斯分布随机变量大于λ_min的概率为其中高斯分布表为概率论中高斯分布随机变量的分布函数表；7f)由RCS预测范围Bk中最低的RCS数值λmin，按下式确定RCS预测范围Bk：Bk＝[λmin,+∞)；8)根据第k时刻RCS的预测范围B_k中最低的RCS数值λ_min，计算第k时刻最低的信噪比数值ρ_min，并利用检测算法计算在信噪比为ρ_min、最低检测概率为的条件下所需的最高虚警概率P_f,max；9)根据最高虚警概率Pf,max计算对应的检测门限Tmin，筛选出初步量测数据集合Z1(k)中检波器输出数据高于检测门限Tmin的量测数据，作为第k时刻的量测数据集合Z(k)；10)从第k时刻量测数据集合Z(k)中选取与航迹关联度最高的量测数据，由选取的量测数据利用跟踪算法计算第k时刻目标状态估计值与状态估计协方差矩阵P_k；11)判断第k时刻量测数据集合Z(k)是否为空:若为空，则将漏警计数器置0，反之在漏警计数器原本的数值上加1；12)判断漏警计数器的值：若计数器的值大于等于结束航迹所需的连续漏警次数M，则目标跟踪过程结束；否则，返回步骤2)。