椭圆—笛卡尔变换结合LKF的多基地雷达目标跟踪算法

发布时间：2018-04-20 15:41

  本文选题：多基地雷达系统 + 机动目标跟踪　； 参考：《计算机应用研究》2017年01期

【摘要】：为了改善多基地雷达系统对高机动目标的跟踪性能,提出一种基于椭圆—笛卡尔变换结合线性卡尔曼滤波器(LKF)的目标跟踪算法。以最小化跟踪估计的均方差为目标,自适应选择发射器的发射波形和笛卡尔估计,通过椭圆—笛卡尔变换,将两个接收器所测量的时间延迟、多普勒平移和到达角度转换成笛卡尔坐标系中的目标位置和速度估计,使其与目标状态呈线性关系,并通过克拉美罗下界(CRLB)来表示笛卡尔估计的估计误差统计。最后,利用LKF进行滤波,进一步提高目标跟踪精度。实验结果表明,该算法在保持低计算量的同时,提供了较高的目标跟踪精度。
[Abstract]:In order to improve the tracking performance of high maneuvering targets in multistatic radar systems, a target tracking algorithm based on elliptic-Descartes transform and linear Kalman filter (LKF) is proposed. Aiming at minimizing the mean square error of tracking estimation, the transmit waveform and Cartesian estimation of the transmitter are selected adaptively. The time measured by the two receivers is delayed by the elliptic-Cartesian transform. The Doppler translation and arrival angle are converted into the estimation of the position and velocity of the target in Cartesian coordinate system, which is linear with the target state. The estimation error statistics of the Cartesian estimation are represented by the lower bound of Clemero (CRLB). Finally, the target tracking accuracy is further improved by using LKF filtering. The experimental results show that the algorithm not only keeps the computation low, but also provides high target tracking accuracy.
【作者单位】： 广东科学技术职业学院;同济大学;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(91120308)
【分类号】：TN953

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本文编号：1778383