基于智能子带滤波的三维空间强机动目标跟踪方法技术

本发明专利技术公开了一种基于智能子带滤波的三维空间强机动目标跟踪方法，属于雷达目标跟踪领域。本发明专利技术的方法利用智能调节的子带滤波思想，有效实现了对三维空间内未知目标机动的快速精确跟踪。本发明专利技术的方法步骤：（一）强机动目标信号的子带分解；（二）强机动目标信号的子带去相关；（三）强机动目标信号的智能子带滤波；（四）强机动目标信号的子带融合；（五）循环迭代进行步骤一至步骤四，直至所有量测点迹处理完毕。本发明专利技术的方法在不需要目标机动特性先验信息的基础上，对于临近空间目标突变机动具有较高的跟踪精度和反应速度，能够实现快速精确跟踪，并且易于工程实现。

Tracking method of strong maneuvering target in 3D space based on Intelligent subband filtering

The invention discloses a method for tracking a strong maneuvering target in three-dimensional space based on Intelligent subband filtering, which belongs to the field of radar target tracking. The method of the intelligent modulation subband filtering can effectively realize the fast and accurate tracking of the unknown target maneuver in the three-dimensional space. The method comprises the following steps of: (a) strong maneuvering target signal subband decomposition; (two) strong maneuvering target signal subband decorrelation; (three) intelligent sub strong target signals with filtering; (four) strong maneuvering target signal subband fusion; (five) a step to step four cyclic iteration, until all the measuring points of trace processed. Based on the method of the invention does not require a priori information of the maneuvering targets, for near space target tracking accuracy and response speed of motor mutation is high, can achieve fast and accurate tracking, and easy to implement in engineering.

【技术实现步骤摘要】
基于智能子带滤波的三维空间强机动目标跟踪方法
本专利技术属于雷达目标跟踪领域，用于解决三维空间中强机动高超声速飞行器的精确跟踪问题。
技术介绍
临近空间通常指距海平面20～100km的空域，临近空间飞行器是指可在临近空间作长期高速飞行的大气飞行器。与普通飞行器相比，临近空间高超声速飞行器具有飞行速度快(8～20Ma)、机动性能好(10～20g)、隐身性能强等特点，可用于战区侦察、预警、通信以及全球快速打击等，可在两小时内对全球任一目标进行快速精确打击。随着X-43、X-51等临近空间高超声速飞行器的相继出现，对临近空间高超声速机动目标的探测与跟踪成为一个亟待解决的问题。临近空间飞行器具有高超声速、强机动的特性，使得对临近空间目标的跟踪变得更加复杂，随之产生的一个重要问题便是临近空间目标在三维空间强机动所带来的目标跟踪困难。临近空间高超声速飞行器在三维空间的强机动性意味着临近空间飞行器的飞行状态变化非常复杂，选择什么样的机动目标模型对跟踪临近空间强机动飞行器具有至关重要的影响。目前，常用的目标模型主要有Singer模型和“当前”统计模型。其中，Singer模型采用相关噪声模型，将目标加本文档来自技高网...

【技术保护点】
基于智能子带滤波的三维空间强机动目标跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、强机动目标信号的子带分解：通过分数阶傅里叶域滤波器组的多分辨率分析将原色噪声输入信号被分解为多个频域不相叠加的近似白噪声信号并利用卡尔曼滤波算法实现对各子带信号的跟踪处理；步骤二、根据各子带信号的频谱特性，设计合理的去相关系统H(w)，来实现子带色噪声到白噪声的转换，进而完成对强机动目标信号的子带去相关；步骤三、利用修正输入估计以及基于智能调节的修正强跟踪滤波器，实现对强机动目标信号的智能子带滤波；步骤四、依据各滤波信号的时频特性来构建合理的分数阶傅里叶滤波器组，并通过构建的滤波器组对各子带信号的时频转换，从而将各...

【技术特征摘要】
1.基于智能子带滤波的三维空间强机动目标跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、强机动目标信号的子带分解：通过分数阶傅里叶域滤波器组的多分辨率分析将原色噪声输入信号被分解为多个频域不相叠加的近似白噪声信号并利用卡尔曼滤波算法实现对各子带信号的跟踪处理；步骤二、根据各子带信号的频谱特性，设计合理的去相关系统H(w)，来实现子带色噪声到白噪声的转换，进而完成对强机动目标信号的子带去相关；步骤三、利用修正输入估计以及基于智能调节的修正强跟踪滤波器，实现对强机动目标信号的智能子带滤波；步骤四、依据各滤波信号的时频特性来构建合理的分数阶傅里叶滤波器组，并通过构建的滤波器组对各子带信号的时频转换，从而将各子带信号有效地融合为一个理想的目标输出信号；步骤五、随着时间的推移，重复进行步骤一至四，直至所有量测点迹处理完毕，以实现对临近空间三维强机动目标的快速精确跟踪。2.根据权利要求1所述的基于智能子带滤波的三维空间强机动目标跟踪方法，其特征在于，步骤一中子带分解的方法具体为：通过分数阶傅里叶域滤波器组的多分辨率分析，原色噪声输入信号被分解为多个频域不相叠加的近似白噪声信号；接下来，通过下式所示的卡尔曼滤波算法可以有效实现对各子带信号的跟踪处理：其中，Z、X分别为量测向量、状态向量，H、W分别为两侧矩阵以及零均值、白色高斯量测噪声序列。3.根据权利要求1所述的基于智能子带滤波的三维空间强机动目标跟踪方法，其特征在于，步骤二中子带去相关的方法具体为：在对强机动目标信号子带分解的基础上，根据各子带信号的频谱特性，设计合理的去相关系统H(w...

【专利技术属性】
技术研发人员：王国宏，李岳峰，张翔宇，李林，于洪波，
申请(专利权)人：中国人民解放军海军航空工程学院，
类型：发明
国别省市：山东,37