一种基于目标位置的单站单目标航迹数据粒子滤波方法技术

一种基于目标位置的单站单目标航迹数据粒子滤波方法，涉及雷达数据处理领域，通过对0时刻飞行目标的航迹状态根据先验分布进行抽样，得到0时刻航迹状态的粒子集，再对k时刻飞行目标航迹状态的粒子集进行预测，得到k时刻飞行目标观测值的预测值；再通过雷达在k时刻跟踪测量飞行目标得到k时刻飞行目标航迹状态的观测值，对k时刻粒子集的权重进行更新，最后通过重采样、统计输出和迭代步骤，对雷达测量的航迹数据进行处理；根据粒子权重进行重采样可以更新粒子集的分布，达到滤波的效果，本发明专利技术可以明显地降低观察误差，进一步降低噪声，改善测量跟踪效果。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及雷达数据处理领域，尤其是涉及一种基于目标位置的单站单目标航迹数据粒子滤波方法。

技术介绍

1、公知的，飞行任务中，运动目标的跟踪测量是态势显示的数据来源，雷达跟踪测量飞行目标的真值数据往往作为评估和鉴定其它设备的标准和依据，其测量精度直接影响指挥员决策和任务的结果；雷达跟踪时，由于多径效应、电磁干扰、信号衰落及地杂波等因素的影响，航迹测量数据包含噪声，因此需要对雷达跟踪的航迹数据进行滤波，以达到减小噪声、提高精度的目的。

2、经典卡尔曼滤波(kalman filter,kf)为解决线性高斯问题提供了标准框架，但无法解决非线性问题；扩展卡尔曼滤波(the extended kalman filter,ekf)将非线性模型进行泰勒展开，用一阶线性结果近似表征原非线性模型，但存在截断误差问题，可能导致滤波无法收敛；无迹卡尔曼滤波(the unscented kalman filter,ukf)基于无迹变换和ekf算法，对非线性系统的后验概率密度进行高斯假设，可获得系统后验均值和协方差估计，但当系统噪声和测量噪声统计特性发生变化，性能会显本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于目标位置的单站单目标航迹数据粒子滤波方法，其特征是：具体包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于目标位置的单站单目标航迹数据粒子滤波方法，其特征是：步骤2中，状态转移矩阵策动噪声对状态估计的转移矩阵为T为雷达跟踪测量飞行目标的数据时间间隔。

【技术特征摘要】

1.一种基于目标位置的单站单目标航迹数据粒子滤波方法，其特征是：具体包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于目标位置的...

【专利技术属性】
技术研发人员：梁建兴，郭云峰，张海龙，陈庆良，张旭，
申请(专利权)人：中国人民解放军六三八九五部队，
类型：发明
国别省市：