一种双基地MIMO雷达空间机动目标跟踪方法技术

技术编号:12900973 阅读:97 留言:0更新日期:2016-02-24 11:14
本发明专利技术公开了一种双基地MIMO雷达的空间机动目标跟踪方法,能够实现对空间机动目标的三维位置、速度等运动参数的准确估计与预测;该方法将双基地MIMO雷达均匀圆阵体制应用于空间机动目标跟踪,在双基地MIMO雷达均匀圆阵角度多普勒频率估计的基础上,基于目标状态空间,在发射均匀圆阵与接收均匀圆阵的测量直角坐标系下,根据测元与目标运动状态变量之间的函数关系,进而建立测量方程,并采用适用于机动目标跟踪的“当前”统计模型建立描述目标运动参数随时间演化的状态方程,利用适用于非线性状态滤波的无迹卡尔曼滤波算法实时估计目标的运动参数,并可对目标运动参数进行预测,实现对空间机动目标的跟踪。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于雷达数据处理领域,具体涉及一种双基地ΜΜ0雷达空间机动目标跟 踪方法。
技术介绍
双基地雷达是采用接收机和发射机系统分置结构实现的。这种结构的主要特点 是:发射机置于后方,接收机置于前方,可以接近目标进行隐蔽侦查,同时避免了雷达电磁 波双程传播带来的威力损失,提高了目标的信噪比。传统的双基地米波雷达利用目标相对 于接收端的角度及距离和对空间目标进行定位,由于双基地雷达的接收机与发射机难以满 足精确的时间同步,且其角度分辨率与测距精度均比较低,导致对目标定位的精度低。采用 Μπω(多输入多输出)技术的双基地雷达,即双基地ΜΜ0雷达,可以在接收端获得发射端的 角度信息,在不需要时间同步和目标距离的情况下,能够对目标进行精确定位,获得目标的 位置坐标。 西安电子科技大学申请的专利技术"多输入多输出雷达系统目标定位方法"(申请 号200810150754. X,公开号CN 101349748Α)中公开了一种多输入多输出ΜΜ0雷达目标定 位的方法。该方法只能确定雷达目标的二维位置坐标,无法估计空间目标的三维位置坐标。 哈尔滨工程大学申请的专利技术"双基地多输入多输出雷达多目标定位方法"(申 请号201110001351.0,公开号CN 102135617Α)中公开了一种双基地多输入多输出雷达多 目标定位方法。该方法也仅适用于二维目标定位,无法估计空间目标的三维位置坐标。 西安电子科技大学申请的专利技术"双基地米波雷达目标三维精确定位方法"(专 利【申请号】201218001807. 9)中公开了一种双基地多输入多输出雷达的多目标三维定位方 法,将双基地雷达配置为发射阵为均匀圆阵、接收阵均匀线阵,估计出目标相对于均匀圆阵 的方位角与俯仰角、目标相对于均匀线阵的接收角,利用这三个角度以及基线长度通过几 何解算方法得到目标的三维位置坐标。该方法虽然可用于空间目标的三维定位,但仅利用 了三个角度信息,且采用的是几何解算方法,当目标距离较远时,测角误差放大效应会使目 标定位精度明显下降,无法对空间机动目标进行高精度跟踪。 西安电子科技大学申请的专利技术"双基地ΜΜ0雷达均匀圆阵角度多普勒频率 估计方法"(专利【申请号】201510487104.4)中提出了一种双基地ΜΜ0雷达均匀圆阵角度 多普勒频率估计方法,将双基地雷达配置为发射阵、接收阵均为均匀圆阵,可同时估计出多 个目标相对于接收阵与发射阵的方位角、俯仰角以及归一化多普勒频率。但该方法未涉及 目标运动状态估计及预测跟踪问题。
技术实现思路
有鉴于此,本专利技术提供了一种双基地ΜΜ0雷达空间机动目标的跟踪方法,其目的 基于现有技术的不足,综合利用目标相对于双基地ΜΙΜΟ雷达的角度、多普勒频率估计信 息,实现对空间机动目标的三维位置、速度等运动参数的准确估计与预测。 实施本专利技术的具体方案如下: 一种双基地ΜΜ0雷达空间机动目标跟踪方法,包括以下步骤: 步骤1,分别将双基地ΜΜ0雷达的发射机配置为Μ个阵元的均匀圆阵、接收机配置 为Ν个阵元的均匀圆阵,并使发射机中Μ个阵元发射相互正交的波形信号;其中,Μ表示发 射机阵元个数,Ν表示接收机阵元个数,且Μ、Ν均为自然数; 步骤2,利用所述发射机中Μ个阵元发射相互正交的波形信号,接收机中的Ν个阵 元分别接收所述发射机中Μ个阵元发射的相互正交的波形信号,并进行匹配滤波,获得匹 配滤波后的匪X 1维雷达回波信号s和L次快拍积累得到的匪X L维雷达回波信号矩阵S, 进而获得矩阵S中第η个接收阵元的MX L维切片矩阵形式Sn,其中,L表示快拍次数,η为 自然数,η = 1,2, · · ·,Ν ; 步骤3,根据Ν个接收阵元的MX L维切片矩阵Si~S Ν,利用平行因子算法分别获 得发射方向向量的估计又r、接收方向向量的估计义,、和归一化多普勒频率方向向量的估计 B; 步骤4,根据所述发射方向向量的估计获得目标相对于发射机的方位角估计 值|和俯仰角估计值#^根据所述接收方向向量的估计获得目标相对于接收机的方 位角估计值暴:和俯仰角估计值A 步骤5,根据所述归一化多普勒频率方向向量的估计i,利用最小二乘算法获得目 标的归一化多普勒频率估计值 步骤6,利用地心直角坐标系建立目标的运动状态空间,基于目标的运动 状态空间,采用cs模型建立目标状态方程x(a)。'·ηηwa_κ其中, 速度:1?爲蹲k表示目标状态的采样时刻序号,k = 1,2,3, . . .,x(k-l)和X(k)分别表示 第k-Ι个和第k个采样时刻的目标状态,Φ表示状态转移矩阵,U表示控制矩阵,沿A)表示 第k个采样时刻的目标机动加速度均值,W(k)表示第k个采样时刻的目标状态噪声向量; 步骤7,基于目标状态空间,在发射均匀圆阵与接收均匀圆阵的测量直角坐标系 下,根据测元??,Ζ 1 目标运动状态变量X之间的函数关系,建立测量方程Y(k)= h(x(k))+v(k),u:i|i, 向量;Υ (k)表示第k个采样时刻的目标测元,h (X (k))表示第k个采样时刻的目标测元与第 k个采样时刻的目标运动状态之间的映射关系; 步骤8,基于测量方程,根据初始两个采样时刻获取的目标测元Y(l),Y (2),计算 x(l) = 3PX(2) = τ,进而计算目标运动状态变量的 初值,七〇>和对应的协方差矩阵ρ (〇),得到目标运动状态的滤波初值; 步骤9,获得滤波初值后,采用UKF算法,利用第k个采样时刻的测元Y (k)、目标在 第k-1个采样时刻的状态估计免々.、、山与协方差矩阵P (k-1)获得目标在第k个采样时刻的 状态估计· )与协方差矩阵P (k),依次获得目标在各采样时刻的运动状态,完成对空间机 动目标的跟踪。 进一步地,在L次快拍积累中第η个接收阵元的MX L维切片矩阵Sn,其表达式为: Sn= A R (n) ATBT+Wn,η = 1,2, · · ·,N 其中,AR(n)表示接收方向向量AR的第η个元素,W n表示第η个接收阵元L次 快拍积累中的噪声矩阵;六1表不发射方向向量,B表不归一化多普勒频率方向向量,其中,P为目标雷达波反射系数,心为目标的归一化多普勒 频率。 进一步地,在步骤3中,所述发射方向向量的估计、所述接收方向向量的估计 和所述归一化多普勒频率方向向量的估计:|的具体子步骤为: a)计算第m个发射阵元的第η个接收阵元的第1次快拍的平行因子三线性模型形 式,其具体表达式为 Sm>njl= AT(m)AR(n)B(l)+wmjnjl, m e {1, e {1, {1, ···, L} 其中,AT(m)表示发射方向向量AT的第m个元素,A R(n)表示接收方向向量AR的第 η个元素,B(l)表示归一化多普勒频率方向向量B的第1个元素表示的三维噪 声数据集; b)根据第m个发射阵元的第η接收阵元的第1次快拍的平行因子三线性模型形式 Smw的对称性,对的第二维和第三维分别进行切片,分别获得第m个发射阵元的LXN 维切片矩阵形式F"、第1次快拍的NXM维切片矩阵形式Zi,其表达式分别为: 其中,Wm表示第m个发射阵元噪声,W i表示第1次快拍噪声; C)将N个接收阵元的MXL维切片矩阵形SSi~SN按列形成匪XL维矩本文档来自技高网
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【技术保护点】
一种双基地MIMO雷达空间机动目标跟踪方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤1,分别将双基地MIMO雷达的发射机配置为M个阵元的均匀圆阵、接收机配置为N个阵元的均匀圆阵,并使发射机中M个阵元发射相互正交的波形信号;其中,M表示发射机阵元个数,N表示接收机阵元个数,且M、N均为自然数;步骤2,利用所述发射机中M个阵元发射相互正交的波形信号,接收机中的N个阵元分别接收所述发射机中M个阵元发射的相互正交的波形信号,并进行匹配滤波,获得匹配滤波后的NM×1维雷达回波信号s和L次快拍积累得到的NM×L维雷达回波信号矩阵S,进而获得矩阵S中第n个接收阵元的M×L维切片矩阵形式Sn,其中,L表示快拍次数,n为自然数,n=1,2,...,,N;步骤3,根据N个接收阵元的M×L维切片矩阵S1~SN,利用平行因子算法分别获得发射方向向量的估计接收方向向量的估计和归一化多普勒频率方向向量的估计步骤4,根据所述发射方向向量的估计获得目标相对于发射机的方位角估计值和俯仰角估计值根据所述接收方向向量的估计获得目标相对于接收机的方位角估计值和俯仰角估计值步骤5,根据所述归一化多普勒频率方向向量的估计利用最小二乘算法获得目标的归一化多普勒频率估计值步骤6,利用地心直角坐标系建立目标的运动状态空间,基于目标的运动状态空间,采用CS模型建立目标状态方程其中,为目标运动状态变量,包括目标三维位置[x,y,z]、速度加速度k表示目标状态的采样时刻序号,k=1,2,3,…,X(k‑1)和X(k)分别表示第k‑1个和第k个采样时刻的目标状态,Φ表示状态转移矩阵,U表示控制矩阵,表示第k个采样时刻的目标机动加速度均值,W(k)表示第k个采样时刻的目标状态噪声向量;步骤7,基于目标状态空间,在发射均匀圆阵与接收均匀圆阵的测量直角坐标系下,根据测元与目标运动状态变量X之间的函数关系,建立测量方程Y(k)=h(X(k))+v(k),其中,v(k)表示各测元的测量噪声向量;Y(k)表示第k个采样时刻的目标测元,h(X(k))表示第k个采样时刻的目标测元与第k个采样时刻的目标运动状态之间的映射关系;步骤8,基于测量方程,根据初始两个采样时刻获取的目标测元Y(1),Y(2),计算X(1)=[x(1),y(1),z(1)]T和X(2)=[x(2),y(2),z(2)]T,进而计算目标运动状态变量的初值和对应的协方差矩阵P(0),得到目标运动状态的滤波初值;步骤9,获得滤波初值后,采用UKF算法,利用第k个采样时刻的测元Y(k)、目标在第k‑1个采样时刻的状态估计与协方差矩阵P(k一1)获得目标在第k个采样时刻的状态估计与协方差矩阵P(k),依次获得目标在各采样时刻的运动状态,完成对空间机动目标的跟踪。...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员:徐安林梁小虎金胜王洋赵华周友德郭永强龙方
申请(专利权)人:中国人民解放军六三九二一部队
类型:发明
国别省市:北京;11

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