目标运动子空间建模与状态估计

发布时间：2021-01-11 10:17

　　目标跟踪是雷达数据处理中的一个重要组成部分,它指对来自目标的量测进行处理,有效抑制雷达测量过程中引入的随机误差,保持对目标状态的实时估计。对于多普勒雷达,传统的目标跟踪方法主要有两类:1)将目标运动在笛卡尔空间建模,利用含多普勒量测的观测直接估计目标运动的笛卡尔空间状态,多普勒量测的强非线性是近十年来这类问题研究的难点和热点;2)将目标运动在观测坐标系中建模,从而使观测方程线性高斯的优势得以保留,但目前这类问题中使用的观测坐标模型都是近似的经验模型,不能准确反映观测分量随时间演化的真实规律。为了解决以上问题,本论文深入开展目标运动的子空间建模和状态估计方法的研究,取得的主要成果如下:1.针对多普勒观测的强非线性问题,提出了一种相控阵雷达方向余弦坐标系中合理利用多普勒量测提高估计精度的目标跟踪方法。通过距离和多普勒的乘积构造转换多普勒,再由转换多普勒及其导数构造伪状态,将强非线性的多普勒信息转换到线性伪状态子空间处理,以便选取线性滤波器更精确地提取多普勒量测中包含的目标运动速度信息。同时推导方向余弦坐标系中位置量测转换和多普勒量测转换及其转换量测误差的均值、协方差和互协方差,构造两个线性... 

【文章来源】：哈尔滨工业大学黑龙江省 211工程院校 985工程院校

【文章页数】：134 页

【学位级别】：博士

【部分图文】：

本文的框架结构

哈尔滨工业大学工学博士学位论文被线性KF滤波器用来提取伪状态信息。两个线性滤波器的输出，在MMSE准则下静态融合出目标的最终状态估计。该滤波器的流程如图3-1所示。图3-1滤波器流程框图Fig.3-1Filteringprocedure3.4.1转换多普勒量测卡尔曼滤波转换多普勒的线性量测方程可写为zηck+1=Hηηk+1+Wηk+1,Hη=[1,0](3-72)式（3-39）和式（3-40）为转换多普勒量测误差前两阶矩的一致性估计，则式（3-72）中的Wηk+1可以被近似为零均值高斯白噪声，其方差如式（3-40）所示。采用KF滤波结构，可得转换多普勒量测卡尔曼滤波器（ConvertedDopplermeasurementKalmanfilter，CDMKF）的迭代过程如下伪状态的一步预测ηk+1|k=Φηηk|k+Guk(3-73)协方差的一步预测Pηk+1|k=ΦηPηk|kΦη+ΓxQxkΓx+ΓsQskΓs(3-74)滤波增益Kηk+1=Pηk+1|kHη[HηPηk+1|kHη+Rηηk+1]1(3-75)伪状态更新方程ηk+1|k+1=ηk+1|k+Kηk+1[zηck+1Hηηk+1|k](3-76)协方差更新方程-40-

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本文编号：2970588