[发明专利]一种基于自适应卡尔曼滤波的双基阵目标运动分析方法

摘要

本发明公开了一种基于自适应卡尔曼滤波的双基阵目标运动分析方法，首先对双基阵采集数据进行常规波束形成，并对得到的方位测量序列进行野值剔除和数据平滑等预处理，利用方位序列的统计方差设定滤波器协方差矩阵初值，并分别对状态初值、状态方差初值、状态噪声矩阵初值等滤波器参数进行设定，其中观测噪声协方差阵的初值通过测量方位序列与预处理方位序列的差值序列的方差来设定，对方位测量序列进行自适应卡尔曼滤波，滤波器输出目标距离和速度估计值。本发明能够为滤波器参数设定提供依据，有效地抑制双基阵观测方位协方差矩阵不确定而引起的滤波发散问题，提高估计精度的同时显著降低收敛时间，改善双基阵目标运动分析性能。

主权项

1.一种基于自适应卡尔曼滤波的双基阵目标运动分析方法，其特征在于：主要包括以下步骤：1)对双基阵同步采集信号进行常规波束形成，得到目标方位序列θ₁(k)和θ₂(k)，k＝1,2,…,K；2)分别对方位序列θ₁(k)和θ₂(k)进行野值剔除和数据平滑，得到预处理后的方位序列θ_p1(k)和θ_p2(k)，k＝1,2,…,K；3)分别设定状态初值X₀、状态方差初值P₀、状态噪声矩阵初值Q₀；4)计算测量方位序列与预处理方位序列的差值序列的方差，并将其设定为观测噪声协方差阵的初值R₀；5)对预处理后的方位序列进行自适应卡尔曼滤波，自适应更新观测噪声矩阵R；6)滤波器输出目标距离和运动速度估计值。