一种融合多普勒量测的转换量测跟踪方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种融合多普勒量测的转换量测跟踪方法及系统，属于雷达目标跟踪技术领域，包括步骤：S1：初始化目标状态；S2：更新视线坐标系；S3：构造转换量测模型；S4：估计目标状态；S5：下一时刻目标状态估计。为了克服多普勒量测的强非线性，在视线坐标系内对目标跟踪；在每个滤波时刻，追踪雷达到目标视轴的变化并更新视线坐标系，将目标状态、雷达量测转换到更新后的视线坐标系内；视线坐标系内的转换量测和目标状态间满足线性关系，从而提高滤波性能，减小计算量。该融合方法可以扩展到带多普勒的三坐标雷达的跟踪应用中。发明专利技术克服了多普勒量测和目标状态间的强非线性，能够以较小的计算量对目标跟踪，在估计精度和置信度都具有较好性能。

【技术实现步骤摘要】
一种融合多普勒量测的转换量测跟踪方法及系统
本专利技术涉及雷达目标跟踪
，具体涉及一种融合多普勒量测的转换量测跟踪方法及系统。
技术介绍
雷达目标跟踪中，目标状态模型一般在直角坐标系下建立，而量测模型是在极/球坐标系下获得，状态和量测的不兼容产生非线性估计问题。为解决该问题，扩展卡尔曼滤波(EKF)、无迹滤波(UKF)、容积卡尔曼滤波(CKF)、粒子滤波(PF)、转换量测卡尔曼滤波(CMKF)等多种方法被相继提出。其中的CMKF方法因为精度较高、实时性好、实现简单等特点，在实际中得到广泛应用。CMKF的思想是先将极/球坐标下的非线性量测变换为直角坐标系内的伪线性表达，再用标准卡尔曼滤波器跟踪，具有较好综合性能。理论计算和实践证明：利用多普勒信息可以有效提高目标跟踪精度。由于多普勒和目标状态的强非线性关系，EKF等方法的处理效果很差。有学者提出用斜距和多普勒量测的乘积构造伪量测，减弱多普勒量测和目标状态的非线性程度，再用CMKF方法序贯滤波跟踪的思想，该方法需要对位置和伪量测去相关，再用位置量测和伪量测分别序贯滤波，计算复杂度较高。本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种融合多普勒量测的转换量测跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤：/nS1：初始化目标状态/n在k＝0时刻，获得雷达量测；在k＝1时刻，再次获取雷达量测，设雷达对目标均匀采样，采样间隔为T，估计k＝1时刻视线坐标内的初始状态估计

【技术特征摘要】
1.一种融合多普勒量测的转换量测跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：初始化目标状态
在k＝0时刻，获得雷达量测；在k＝1时刻，再次获取雷达量测，设雷达对目标均匀采样，采样间隔为T，估计k＝1时刻视线坐标内的初始状态估计和初始协方差阵以及直角坐标系到视线坐标系的初始转换矩阵M1；
S2：更新视线坐标系
在k＞1时刻，收到雷达各量测后，预测目标状态及其协方差阵，更新视线坐标系；
S3：构造转换量测模型
在步骤S2更新后的视线坐标系内，基于步骤S2中更新后的目标预测及其协方差阵，判断是否能够引入多普勒量测，并根据判断结果构造含或不含多普勒量测的转换量测，估计转换量测的协方差阵以及量测系数矩阵；
S4：估计目标状态
根据步骤S2中更新后的目标预测及其协方差阵，结合步骤S3中得到的转换量测、转换量测协方差阵以及量测系数矩阵，估计目标在视线坐标系/直角坐标系的状态估计和协方差阵；
S5：下一时刻目标状态估计
进入下一个采样时刻，重复步骤S2～S4，递推估计目标在视线坐标系/直角坐标系内的状态估计和协方差阵。


2.根据权利要求1所述的一种融合多普勒量测的转换量测跟踪方法，其特征在于：在所述步骤S1中，在时刻k，目标状态方程和雷达量测方程分别如下：
Xk＝FkXk-1+Gkvk
zk＝HkXk+wk
其中，为k时刻目标状态，xk、是沿视轴方向的位置、速度分量，yk、是垂直视轴方向的位置、速度分量；
Fk为k时刻状态转移矩阵，状态方程采用近常速模型，其表达式如下：



其中，T是雷达均匀采样的间隔，Gk为k时刻噪声输入矩阵，目标近常速运动的表达式如下：



系统噪声为vk＝[vxvy]T，vx、vy分别是沿着视轴方向和垂直视轴方向的零均值高斯过程噪声，其协方差阵为Qk，zk为转换量测值，Hk为量测系数矩阵，wk为量测噪声向量，其协方差阵为Rk。


3.根据权利要求2所述的一种融合多普勒量测的转换量测跟踪方法，其特征在于：雷达量测分别为斜距量测rm，方位量测θm和多普勒量测量测噪声是零均值高斯噪声，各量测的标准差为σr、σθ、斜距量测和多普勒量测的相关系数为ρ。


4.根据权利要求1所述的一种融合多普勒量测的转换量测跟踪方法，其特征在于：所述步骤S1的具体过程如下：
S11：在视线坐标系内估计目标初始状态目标初始状态为：



S12：估计视线坐标系内的初始协方差阵初始协方差阵为：



S13：估计初始转换矩阵M1，初始转换矩阵M1为：



其中，02×2是2行2列的零矩阵。


5.根据权利要求4所述的一种融合多普勒量测的转换量测跟踪方法，其特征在于：所述步骤S2的具体过程如下：
S21：估计目标状态一步预测值及其协方差阵，分别为：






其中，是k时刻的状态一步预测值，xp,1、yp,1是位置一步预测分量，是速度一步预测分量，Fk是k时刻状态转移矩阵，是k-1时刻状态估计；是k时刻状态一步预测协方差阵；是k-1时刻的状态估计协方差阵；Qk是k时刻系统噪声vk的协方差阵，Gk为k时刻噪声输入矩阵；
S22：估计视轴旋转矩阵Tk，更新转换矩阵Mk
先根据步骤S21的结果，估计的位置向量相对视轴的转动角度βk，转动角度βk为：



再估计视轴旋转矩阵Tk，视轴旋转矩阵Tk为：



其中，
最后更新转换矩阵Mk，Mk为k时刻直角坐标系到视线坐标系的转换矩阵，具体为：
Mk＝TkMk-1；
更新转换矩阵Mk后，视线坐标系的视轴改变，k-1时刻视线坐标系更新为k时刻的视线坐标系；...

【专利技术属性】
技术研发人员：盛琥，任清安，杨秀凯，单齐，庞博清，陈磊，唐思圆，
申请(专利权)人：中国电子科技集团公司第三十八研究所，
类型：发明
国别省市：安徽;34