一种用于搜索雷达的交互多模型跟踪滤波算法

发布时间：2021-01-14 15:34

　　跟踪滤波算法是雷达数据处理的重要组成部分。受搜索雷达采样数据率的限制,当目标机动时,滤波器跟踪严重滞后、跟踪精度差。针对该问题,提出了基于α-β滤波和α-β-γ滤波的交互多模型跟踪滤波算法。将目标的运动状态映射到目标的运动模型,根据运动模型构造相应的滤波器,多个滤波器并行工作,实时计算每个滤波器的残差,根据滤波的残差和先验知识选择适应目标当前运动状态的滤波器输出目标预测信息。仿真结果表明,该算法在目标机动与非机动情况下均能有效跟踪目标,具有较好的适应性与滤波精度。 

【文章来源】：无线电工程. 2019,49(12)

【文章页数】：6 页

【部分图文】：

交互多模型滤波算法12)

为坐标原点O，以正东方向为X轴，以正北方向为Y轴，铅垂方向向上为Z(H)轴，目标航向角为目标航向与正北的夹角(顺时针)。目标超低空飞行，全速度大约为800m/s，由正东方向进入，临近坐标原点时做蛇形机动进行突防，目标的机动过载大约在10～20g。对雷达量测距离、角度分别加入相应的白噪声误差，采样频率为0．5Hz，作为仿真试验数据，分别采用α－β滤波、α－β－γ滤波和交互多模型滤波方法滤波跟踪，加入不同大小的白噪声误差进行多组仿真试验。目标位置水平投影如图2所示。图2目标位置水平投影2．2交互多模型滤波算法仿真试验通过数值仿真试验的方法验证交互多模型滤波算法的有效性，对比α－β滤波、α－β－γ滤波和交互多模型滤波算法的对相同目标数据滤波后的误差，主要包括:X，Y，Z，VX，VY，VZ与仿真试验真值的系统误差、起伏误差及均方根误差，Matlab仿真结果如图3～图5所示，均方根误差的统计值如表1所示。信号与信息处理

2019年无线电工程第49卷第12期1061图3α－β滤波的误差统计值图4α－β－γ滤波的误差统计值图5交互多模型滤波的精度统计值其中，图3～图5中的mean为系统误差;var为起伏误差;total为均方根误差。通过数值仿真试验，从表1不同滤波算法的均方根误差统计值可以看出，交互多模型滤波方法相信号与信息处理

【参考文献】：
期刊论文
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本文编号：2977103