考虑目标测量不确定状态相关的先进后验克拉美罗下界制造技术

本发明专利技术公开了考虑目标测量不确定状态相关的先进后验克拉美罗下界，包括如下步骤：步骤一、在进行目标跟踪时，确定目标运动过程的目标状态方程以及双基雷达的测量方程；步骤二、得到目标状态方程和传感器测量方程后，将目标k时刻的目标状态估计的费雪信息矩阵记作J

【技术实现步骤摘要】
考虑目标测量不确定状态相关的先进后验克拉美罗下界


[0001]本专利技术属于目标跟踪领域，涉及在双基雷达测量信息高度不确定下的无偏估计最佳性能问题，具体涉及考虑目标测量不确定状态相关的先进后验克拉美罗下界(Advanced Posterior Cram
é
r
‑
Rao Lower Bound,APCRLB)。

技术介绍

[0002]后验克拉美罗下界(PCRLB)为杂波、漏检环境下未知参数向量的无偏估计性能提供了参考下界，PCRLB不但能成为定位、跟踪中滤波器的性能参考，也能作为传感器管理中的目标函数。PCRLB建模推导时通常未考虑与目标状态相关的测量噪声和检测概率，测量信息矩阵中只含信息缩减因子。后续有学者在PCRLB推导时考虑了状态相关的检测概率模型，测量信息矩阵中得到了额外的附加信息影响参数，在带宽大、信噪比适中的场景可以得到更准确的下界。然而在现有的PCRLB推导中，测量噪声协方差通常被建模成独立于目标
‑
雷达的几何位置关系，根据常数测量噪声协方差建立的PCRLB存在下界过高估计的问题本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种考虑目标测量不确定状态相关的先进后验克拉美罗下界，其特征在于，包括如下步骤：步骤一、在进行目标跟踪时，确定目标运动过程的目标状态方程以及双基雷达的测量方程；步骤二、得到目标状态方程和传感器测量方程后，将目标k时刻的目标状态估计的费雪信息矩阵记作J
k
，则目标k时刻的状态估计的下界就是J
k
的逆矩阵，即先进后验克拉美罗下界，定义如下：式中，E{
·
}为期望函数，为目标状态在k时刻的无偏估计；步骤三、得到了先进后验克拉美罗下界的表达式是的一部分，求解计算有条件的测量信息矩阵步骤四、将计算得到有条件的测量信息矩阵代入得到先进后验克拉美罗下界。2.根据权利要求1所述的一种考虑目标测量不确定状态相关的先进后验克拉美罗下界，其特征在于，所述目标状态方程由加性噪声方程描述：x
k+1
＝f(x
k
)+υ
k
式中，x
k+1
、x
k
分别为k+1、k时刻目标的状态，f(
·
)为线性函数，υ
k
为可加性的高斯白噪声，υ
k
～N(0,Q
k
)，Q
k
为过程噪声协方差。3.根据权利要求2所述的一种考虑目标测量不确定状态相关的先进后验克拉美罗下界，其特征在于，所述双基雷达k时刻的测量方程为：z
k
＝h
k
(x
k
,x
T,k
,x
R,k
)+w
k
(x
k
,x
T,k
,x
R,k
)式中，z
k
为双基雷达k时刻对目标的测量，x
T,k
为雷达发射站的状态，x
R,k
为雷达接收站的状态，h
k
为关于(x
k
,x
T,k
,x
R,k
)已知的函数，w
k
为关于(x
k
,x
T,k
,x
R,k
)的测量噪声，w
k
(x
k
,x
T,k
,x
R,k
)～N(0,R
k
(x
k
,x
T,k
,x
R,k
))，R
k
(x
k
,x
T,k
,x
R,k
)为与几何位置相关的双基雷达测量噪声协方差。4.根据权利要求3所述的一种考虑目标测量不确定状态相关的先进后验克拉美罗下界，其特征在于，所述步骤二中，目标状态方程中f(
·
)是线性函数，则目标状态估计的费雪信息矩阵J
k
写成：式中，F即目标状态方程f(
·
)，表示k时刻新的测量信息，定义如下：式中，为雅可比运算符，为有条件的测量信息矩阵，p(Z(k)|x
k
)为k时刻包含漏检和杂波的测量模型的目标测量矢量Z(k)的概率密度函数：
式中，m
k
为k时刻杂波的个数，中来自于目标，其余测...

【专利技术属性】
技术研发人员：石义芳，张扬帆，张瑜，彭冬亮，
申请(专利权)人：杭州电子科技大学，
类型：发明
国别省市：