基于压缩感知的PD雷达序贯扩展卡尔曼滤波跟踪方法

发布时间：2018-07-06 14:20

  本文选题：压缩感知 + 序贯扩展卡尔曼滤波　； 参考：《信号处理》2017年04期

【摘要】：提出一种新的基于压缩感知(Compressive Sensing,CS)处理的序贯扩展卡尔曼滤波(Sequential Extended Kalman Filter,SEKF)方法,以用于脉冲多普勒(Pulse Doppler,PD)雷达机动目标跟踪。利用目标在时延多普勒平面内的稀疏特点建立稀疏量测模型,然后通过压缩采样匹配重构方法获得目标的多普勒量测值,并用SEKF方法进行滤波更新,以改善目标状态的估计性能。在滤波过程中,应用CS处理可改善目标时延和多普勒的估计精度,而应用SEKF则可通过加入伪量测减小多普勒量测和目标运动状态之间的非线性误差。仿真实验结果显示,基于CS辅助SEKF方法的跟踪精度明显高于传统的SEKF方法以及已有基于CS的跟踪方法,所以本文所提出的方法对机动目标有更好的跟踪性能。
[Abstract]:A novel sequential extended Kalman filter (Sequential extended Kalman filter) method based on compressed sensing (CS) processing is proposed for tracking maneuvering targets in pulse Doppler (PD) radar. The sparse measurement model is established by using the sparse characteristic of the target in the time-delay Doppler plane. Then the Doppler measurements of the target are obtained by the compression sampling matching reconstruction method, and the filter is updated by the SEKF method. To improve the estimated performance of the target state. In the filtering process, the application of CS processing can improve the target delay and Doppler estimation accuracy, while the application of SEKF can reduce the nonlinear error between the Doppler measurement and the moving state of the target by adding pseudo measurement. The simulation results show that the tracking accuracy of the CS-based SEKF method is obviously higher than that of the traditional SEKF method and the CS based tracking method, so the proposed method has better tracking performance for maneuvering targets.
【作者单位】： 北京航空航天大学电子信息工程学院;
【分类号】：TN953

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：2103064