一种基于雷达与红外联合探测的轻小型无人机融合跟踪方法技术

本发明专利技术涉及一种基于雷达与红外联合探测的轻小型无人机融合跟踪方法。本发明专利技术提出的轻小型无人机融合跟踪方法基于雷达探测数据建立目标运动模型，并基于该模型对目标状态进行预估，在获取新的雷达量测数据之前，由红外量测数据对目标状态进行更新，在获取新的雷达量测数据之后，由雷达与红外量测数据对目标运动状态进行融合更新，实现对轻小型无人机目标的融合跟踪。

【技术实现步骤摘要】
一种基于雷达与红外联合探测的轻小型无人机融合跟踪方法
本专利技术涉及一种基于雷达与红外联合探测的轻小型无人机融合跟踪方法，属于低空空域安全监视
，涉及目标跟踪与数据融合。
技术介绍
随着消费级无人机技术的迅猛发展，以“大疆”为代表的轻小型无人机拥有量增长迅速，由于缺乏有效监管，导致我国机场无人机“黑飞”扰航事件频发。针对当前的严峻形势，一系列针对无人机的监管举措密集出台，民航局民用无人机拥有者必须按照本管理规定的要求进行实名登记。针对国内轻小型无人机的监管，迫切需要采取各种先进的技术手段。对于“合作”且并网的无人机，在网无人机飞行信息可实时接入“无人机云”等管理系统，监管部门可对误闯入相应区域的无人机进行查询、记录。对于“合作”但未并网的无人机，大疆公司通过监听其“飞控协议”，对大疆、零度等品牌无人机的飞行状态进行监控，能够覆盖目前95％以上的消费级无人机。对于“非合作”无人机，目前主要采用雷达、光电、声学、无线电侦测等主动探测技术，对其进行探测跟踪。其中，雷达技术探测距离远，性能较为稳定，但一般的监视雷达数据更新率有限，且存在一定比例的虚警，发现目标后，需要其他探测手段进行确本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于雷达与红外联合探测的轻小型无人机融合跟踪方法，包括如下步骤：步骤一，目标运动建模；基于k时刻的无人机目标状态和雷达目标运动模型，对k+1时刻的目标状态进行预估：{xk+1|k,Pk+1|k}＝fp{xk,Pk,Qk}  (1)式中，xk为目标状态，Pk为目标协方差，Qk为系统过程噪声，xk+1|k为目标预估状态，Pk+1|k为目标预估协方差，fp{·}代表目标运动模型中的状态预估部分，基于量测数据对目标预估状态进行更新：{xk+1,Pk+1}＝fu{xk+1|k,Pk+1|k,zk+1,Rk+1}  (2)式中，zk+1为量测数据，Rk+1为量测噪声，fu{·}代表目标运动模型中的状态...

【技术特征摘要】
1.一种基于雷达与红外联合探测的轻小型无人机融合跟踪方法，包括如下步骤：步骤一，目标运动建模；基于k时刻的无人机目标状态和雷达目标运动模型，对k+1时刻的目标状态进行预估：{xk+1|k,Pk+1|k}＝fp{xk,Pk,Qk}(1)式中，xk为目标状态，Pk为目标协方差，Qk为系统过程噪声，xk+1|k为目标预估状态，Pk+1|k为目标预估协方差，fp{·}代表目标运动模型中的状态预估部分，基于量测数据对目标预估状态进行更新：{xk+1,Pk+1}＝fu{xk+1|k,Pk+1|k,zk+1,Rk+1}(2)式中，zk+1为量测数据，Rk+1为量测噪声，fu{·}代表目标运动模型中的状态更新部分；xk+1、Pk+1分别表示k+1时刻的目标状态和目标协方差；无人机目标状态为：其中，[xy]代表在二维坐标系下的目标位置，代表在二维坐标系下的目标运动速度；步骤2，基于红外量测的无人机目标跟踪；设轻小型无人机雷达监视系统采用两坐标雷达，其量测数据为：zR＝[xy](4)其中：zR代表雷达系统的量测数据；目标与雷达的径向距离D为：轻小型无人机红外监视系统获得目标的方位信息，其量测数据为：zI＝θ(6)其中：zI代表红外系统的量测数据，θ为其赋值；量测噪声为：RI＝σθ(7)其中：RI代表红外系统的量测噪声，σθ为其赋值；结合目标的径向距离，红外目标量测和噪声经过数据转换后用于目标状态更新，如下式：zI-R＝[D·cosθD·sinθ](8)

【专利技术属性】
技术研发人员：陈唯实，李敬，
申请(专利权)人：中国民航科学技术研究院，
类型：发明
国别省市：北京,11