一种基于自适应卡尔曼滤波的双基阵目标运动分析方法技术

本发明专利技术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。本发明专利技术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。

A Motion Analysis Method of Bi-array Target Based on Adaptive Kalman Filter

【技术实现步骤摘要】
一种基于自适应卡尔曼滤波的双基阵目标运动分析方法
本专利技术涉及水声信号处理以及水声目标被动探测的领域，具体涉及一种基于自适应卡尔曼滤波的双基阵目标运动分析方法。
技术介绍
水下目标定位技术是水声探测的重要研究内容，目前常用的目标被动定位技术主要有传统的三子阵被动定位、匹配场处理、目标运动分析法(TMA：TargetMotionAnalysis)等。纯方位TMA只利用测量得到的目标方位信息，实现目标运动参数(距离、速度、航向等)的估计，由于该方法所需目标信息较少，因此得到了广泛研究与应用。对于单基阵纯方位TMA，接收平台至少进行一次有效机动，方可满足可观测性要求，相比于单基阵纯方位TMA，多基阵联合纯方位TMA则无需平台机动等附加条件，可应用范围更加广泛，它为更有效易行的水下目标运动分析提供了新的手段。扩展卡尔曼滤波(EKF)是纯方位目标运动分析的一种有效方法，而过程噪声协方差阵和观测噪声协方差阵的准确设定对滤波效果影响很大，通常要求和是确定的。在双基阵纯方位目标运动分析中，与通常并不确定或者只是近似确定，因此可能导致滤波不准确甚至发散。自适应卡尔曼滤波方法利用观测值修正预测值，并通本文档来自技高网...

【技术保护点】
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θp1(k)和θp2(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。

【技术特征摘要】
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θp1(k)和θp2(k...

【专利技术属性】
技术研发人员：宋雪晶，田玲爱，刘福臣，
申请(专利权)人：中国船舶重工集团公司第七一五研究所，
类型：发明
国别省市：浙江,33