基于内插的机载雷达跟踪滤波算法研究

发布时间：2021-03-30 06:41

　　机载雷达主要用于跟踪和探测飞行目标,控制和制导武器,因此,机载雷达的目标跟踪与定位性能对载机具有重要的意义。机载雷达的目标跟踪和定位性能与其目标状态跟踪和滤波算法密切相关。现代战场上,飞行目标的机动性能越来越高,现有的机载雷达目标跟踪滤波算法难以满足新型高机动目标跟踪需求,其关键问题之一是算法的收敛速度较慢,导致高机动目标跟踪时会出现较大的动态误差,不仅给目标拦截和火力攻击带来困难,甚至会导致目标丢失,丧失战场主动权。为此,改进雷达目标跟踪算法,加快滤波的收敛速度,提高跟踪精度很有必要。针对上述问题,本文对机载雷达跟踪滤波算法进行了研究,提出了基于内插的机载雷达目标跟踪算法,提高了收敛速度,降低了误差,并设计仿真系统进行了验证。具体而言,本文首先针对机载雷达跟踪算法流程,分析了雷达目标跟踪的航迹起始、关联、滤波、删除等算法,并在比较不同的算法优缺点后,采用两点起始法实现航迹快速起始,采用最小近邻法提高关联算法运行速度,滤波算法采用成熟的扩展卡尔曼滤波,在这些基础上构建了机载雷达机动目标跟踪流程,并指出该算法流程收敛速度尚未满足高机动目标跟踪的需求。然后为了提高目标跟踪的收敛速度,采用内... 

【文章来源】：河北科技大学河北省

【文章页数】：83 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

航迹预测模块图

第2章雷达跟踪算法关键技术及其实现15的波门示意图如图2-3所示。图2-3不同波门示意图对于波门的大小设置，一般需要考虑噪声的问题，但是对于测量噪声和系统噪声大小都是无法预估的，其噪声分布形式也是多种多样，因此对于波门大小的设置是很重要的逻辑问题。通常工程实际考虑波门大小并不是很全面，在假定噪声分布、假定模型分布前提下给出一个预估值，当然这预估值可能并不一定适合真实的物理环境，在试用的过程中逐渐调整。对于本文进行的跟踪算法研究，波门大小的设置选取一个适中值，选用了环形波门作为航迹起始的判断条件，具体条件如式（2-43）所示：()100()()10(/)()1.5()()1.5()absRmabsdRmsabsAzradabsElrad（2-43）2.2.2关联算法关联算法是目标跟踪过程中一个关键的算法。目前的关联算法可以分为两类。一类是次优的贝叶斯算法，另一类是最优的贝叶斯算法。前者主要有最近领算法、概率最近邻算法、概率数据互联算法、联合概率数据互联算法等。而后者主要是多假设算法[40-42]。（1）最近邻算法最近邻算法是一种比较简单的关联算法，其适应性和应用性相当简单，因此被工程采用的也较多。这种算法是利用最近邻思想，对关联的量测值进行判断，在某种统一衡量标准下判断最近的量测值作为关联量测值，并利用这个量测值进行跟踪算法后端的滤波处理环节。最近邻算法虽然简单，但是从物理意义来说，它考虑到了量测的统计特性，尽管这种统计特性是一种先验概率，并且该算法从统计特性参数出发判断关联情况，式（2-44）是工程应用中的判断门限公式：

河北科技大学硕士学位论文16（2-44）（2）概率数据互联算法与最近邻算法想比，概率数据互联算法具有全局性和完备性。对于落入了相关波门的多个量测，最近邻算法只选取衡量标准下最近的一个量测点，而概率数据互联算法则考虑所有的落入了波门内的量测点，并对这些量测点进行处理。一般落入波门内量测点处理过程主要包括对其进行概率加权，从而得到一个全新的合成量测点，并利用这个合成量测点进行后端的滤波处理。可以看出，这种算法并没有考虑到历史的量测点对目前的量测点的影响，因此被称为次优的贝叶斯算法。工程应用中，这种算法比较适合单目标的情况，其关联结果突出，航迹维持地很好。同时此种算法的运算量并不是很大，符合实时处理算法需求。（3）多假设法作为一种最优的贝叶斯滤波算法，多假设法的优点是显而易见的，它的思想主要是假设分支，当一个波门内有多个量测值符合条件时，但是又没有办法判断哪个量测值更优秀，即使能够判断哪个量测值更优秀，也将这些量测值进行后端处理，不同的量测值可以引申出不同的滤波结果作为不同的分支，这是多分支假设算法的来由。从中可以看出，多假设法与前两者算法的不同点在于对落入波门的量测并不进行删选或者合成，而是都采用，这种全局思想避免了一些虚假量测将航迹拉偏的概率，是一种较为全面的算法。目前国内外先进雷达关联算法多采用多假设法，图2-4为多假设法的流程图。图2-4多假设分支法


本文编号：3109064