一种基于卡尔曼序惯算法的目标跟踪滤波方法技术

本发明专利技术公开了一种基于卡尔曼序惯算法的目标跟踪滤波方法，包括以下步骤，步骤1，根据目标运动特性生成模型，可建立高速、高机动模型，包括以下几种目标运动模型：匀加速模型，常速模型，匀转速模型，匀转速模型，当前统计模型。步骤2，选用测量坐标系作为跟踪滤波坐标系，对距离R、方位A、俯仰E分别进行卡尔曼滤波，选用AGX模型作为目标运动模型；步骤3，根据理论航迹和滤波生成后的航迹进行比对，对跟踪滤波效果进行计算评估。提高了对高速、高机动目标跟踪的稳定准确性；提高了对各型雷达的适配性，对动态调整的目标跟踪数据率具体较强的适应性。应性。

【技术实现步骤摘要】
一种基于卡尔曼序惯算法的目标跟踪滤波方法


[0001]本专利技术涉及雷达信息处理领域，具体涉及一种基于卡尔曼序惯算法的目标跟踪滤波方法。

技术介绍

[0002]随着情报雷达的作战场景复杂多样化，对高速、高机动目标的跟踪性能要求也不断提高。
[0003]对于高速、高机动目标，由于运动速度和加速度较大，为了减少跟踪的动态滞后误差，提高跟踪全过程中的跟踪精度和速度精度，我们将AGX模型、卡尔曼序惯滤波算法和数据拟合算法相结合，减少了动态滞后误差，抑制随机误差，确保卡尔曼滤波收敛，最终达到对高速、高机动运动目标的连续、精确跟踪。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于提出一种基于卡尔曼序惯算法的目标跟踪滤波技术，以解决当前雷达装备中稳定跟踪高速、高机动目标的需求。考虑尔曼序惯算法是当前主要采用的跟踪滤波方法，我们在此基础上进行优化改进提高跟踪性能。
[0005]本专利技术亟待解决的技术问题包括：
[0006]如何有效跟踪高速、高机动目标。
[0007]如何实现跟踪滤波方法的直观的显示与评估。...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于卡尔曼序惯算法的目标跟踪滤波，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，根据目标运动特性生成模型，可建立高速、高机动模型，包括以下几种目标运动模型：匀加速模型(CA)，常速模型(CV)，匀转速模型(CT)，匀转速模型(CT)，“当前”统计模型(CS)。步骤2，跟踪目标滤波具体实现算法；选用测量坐标系作为跟踪滤波坐标系，对距离R、方位A、俯仰E分别进行卡尔曼滤波，选用AGX模型作为目标运动模型；步骤3，滤波结果及效果评估，根据理论航迹和滤波生成后的航迹进行比对，对跟踪滤波效果进行计算评估。2.根据权利要求1所述的一种基于卡尔曼序惯算法的目标跟踪滤波，其特征在于，步骤1所述的匀加速模型采用匀加速模型，三维情况下的离散状态方程为：X(k+1)＝F
ca
(k+1，k)X(k)+ω(k)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(1)式中式中式中τ
k
是时间间隔，ω(k)是一零均值，方差为Q
k
的高斯白噪声序列。3.根据权利要求1所述的一种基于卡尔曼序惯算法的目标跟踪滤波，其特征在于，步骤1所述的常速模型(CV)采用匀速模型，三维情况下的离散状态方程为：X(k+1)＝F
cv
(k+1，k)X(k)+ω(k)
ꢀꢀꢀ
(2)式中
4.根据权利要求1所述的一种基于卡尔曼序惯算法的目标跟踪滤波，其特征在于，步骤1所述的匀转速模型采用匀转速模型，三维情况下的离散状态方程为：X(k+1)＝F
ct
(k+1，k)X(k)+ω(k)
ꢀꢀꢀꢀ
(3)式中式中，ω是k时刻角速度。5.根据权利要求1所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：唐鸣，刘长江，马理想，
申请(专利权)人：南京国睿防务系统有限公司，
类型：发明
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