一种联合时空资源管理的共址MIMO雷达目标跟踪方法技术

本发明专利技术公开了一种联合时空资源管理的共址MIMO雷达目标跟踪方法，该方法属于目标跟踪领域，具体涉及多目标跟踪是雷达资源的划分方法。本发明专利技术考虑了MIMO雷达跟踪机动目标过程中时域和空域上的系统资源分配问题。在保证目标跟踪精度的前提下，对采样周期及子阵划分个数工作参数进行自适应调整，具有节约系统资源的优良效果。因为该算法以非线性量测转换的机动目标跟踪算法为基础并联合时空资源管理策略，所以在MIMO雷达机动目标跟踪场景下具有较高的跟踪精度及作战效率。

A Co-Address MIMO Radar Target Tracking Method Based on Joint Spatio-temporal Resource Management

The invention discloses a co-address MIMO radar target tracking method which combines space-time resource management. The method belongs to the field of target tracking, and specifically relates to multi-target tracking, which is a method of dividing radar resources. The invention considers the system resource allocation problem in time domain and space domain in the process of MIMO radar tracking maneuvering target. On the premise of guaranteeing the target tracking accuracy, the sampling period and the number of sub-arrays are adjusted adaptively, which has a good effect of saving system resources. Because the algorithm is based on the maneuvering target tracking algorithm of non-linear measurement conversion and combines with space-time resource management strategy, it has high tracking accuracy and operational efficiency in the MIMO radar maneuvering target tracking scenario.

【技术实现步骤摘要】
一种联合时空资源管理的共址MIMO雷达目标跟踪方法
本专利技术涉及目标跟踪领域，主要针对共址MIMO(Multiple-InputMultiple-Output)雷达在机动目标跟踪过程中的时空资源管理问题。具体应用于非线性量测的机动目标跟踪过程中，自适应调整采样周期及子阵划分个数，实现共址MIMO雷达时空资源的最优分配。
技术介绍
近年来，MIMO雷达由于其在目标检测参数估计、分辨能力以及干扰抑制能力等方面上的优势而受到广泛关注。(D.J.RabideauandP.Parker，“UbiquitousMIMOmultifunctiondigitalarrayradarandtheroleoftime-energymanagementinradar，”MITLincolnLaboratory，Lexington，MA，USA，ProjectReportDAR-4，Dec.2003.)MIMO雷达可分为统计型(分布式)雷达(StatisticMIMORadar，SeparatedMIMORadar)和共址(集中式)MIMO雷达(CoherentMIMORadar，CollocatedMI本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种联合时空资源管理的共址MIMO雷达目标跟踪方法，首先设共址MIMO雷达阵元总数为M；其可行子阵划分个数可形成一个集合，记为

【技术特征摘要】
1.一种联合时空资源管理的共址MIMO雷达目标跟踪方法，首先设共址MIMO雷达阵元总数为M；其可行子阵划分个数可形成一个集合，记为同时设置采样周期集合为P,Q分别为可选子阵划分个数总数和可选采样周期总数；根据采样周期Ti和子阵划分个数Ki可能的取值，形成P×Q个时空参数组合步骤1：计算所有可行时空参数组合下的组合预测状态及组合预测协方差矩阵其中表示与预测相关的信息，Tl表示采样周期，l＝1,2,…,P×Q；假设选取第l组时空参数ξl组合中的采样周期Tl，利用时间更新方程式(1)将各模型交互输入作预测处理，之后按式(2)进行概率组合：式中，表示采样周期Tl控制下的模型j的预测状态，Fj(Tl)表示模型j的状态转移矩阵，表示k-1时刻的交互估计状态，Gj(Tl)表示噪声驱动矩阵，表示采样周期Tl控制下模型j的预测误差协方差，P0j(tk-1)表示k-1时刻的交互估计误差协方差，Qj(tk-1)表示过程噪声自相关矩阵；表示tk时刻的模型j预测概率，可通过各位置滤波器组的预测概率与伪量测预测概率均值获得，其计算方式如下：式中，πij为概率转移矩阵，分别表示模型j的位置量测滤波器与伪量测滤波器的模型预测概率，μp，i(tk-1)，με，i(tk-1)分别表示上一时刻模型i的位置量测滤波器与伪量测滤波器的模型概率；步骤2：首次筛选满足预测协方差门限法的参数组合；步骤2.1：计算预测误差协方差按下式将组合后的预测协方差进行坐标变换：式中，量测矩阵H＝diag{[100],2}2×6，组合预测协方差计算方法可按步骤1中式(2)完成；变换矩阵Jp中的各元素由对应位置偏导数构成其中，表示预测距离及预测方位角，表示预测位置坐标；预测距离及预测方位角可通过步骤1中组合预测状态中的元素坐标变换后获得；距离和方位角的预测误差标准差为：右下标(n,n),n＝1,2表示矩阵中行和列对应位置；步骤2.2：计算预测误差协方差门限值：按下式中计算距离标准差门限值σr,TH与方位角标准差门限值其中，Lg为距离波门宽度，u0.5α为正态分布关于α＝1-PCL的双侧分位数，PCL表示置信度，通常PCL取为常数；M为阵元总数；Kl为第l组时空参数ξl组合中的子阵划分个数；λ为发射信号的波长；d为各天线单元间距离；当满足下式条件时，保存该组时空参数组合ξl＝[TlKl]步骤3：二次筛选满足预测检测概率门限法的参数组合；对于步骤2中已保存的时空参数组合，利用预测检测概率门限进行再次筛选；步骤3.1：计算出共址MIMO雷达预测信噪比步骤3.2：计算预测检测概率将上一步计算出的预测信噪比代入下式计算预测检测概率：式中，Pfa为恒虚警概率为一常量；当采样周期Tl及子阵划分个数Kl所控制的检测概率满足下式时，保存该组时空参数组合ξl＝[TlKl]并定义为可行参数组合；其中，为检测概率的门限值，为预先设定的常数；步骤4：判断可行时空参数集合是否为空：若为空集，选取最小采样周期、最小子阵划分个数的组合作为最优参数即T(tk)＝Tmin,K(tk)＝Kmin后，直接执行步骤7；若可行参数组合集合不为空集，执行步骤5；步骤5：计算预测估计误差协方差矩阵按下式进行对各模型的预测估计误差协方差进行概率加权其中，模型j的预测误差协方差为按式下计算；其中，In表示维度为n的单位矩阵，为在第l组参数向量ξl控制下的增益矩阵，如下所示；Hj为观测矩阵，为量测误差协方差矩阵；步骤6：确定最优时空参数组合在可行参数组合集合中，按照下式选取最佳参数组合，下标o表示最优项；ξo＝[ToKo]＝argminc(ξl)(10)其中，c(ξl)表示对时刻参数向量ξl＝[TlKl]的综合代价函数，具体形式如下：式中，c1,c2分别为时空资源消耗和跟踪精度代价...

【专利技术属性】
技术研发人员：程婷，彭瀚，魏雪娇，陆晓莹，苏洋，
申请(专利权)人：电子科技大学，
类型：发明
国别省市：四川,51