雷达机动目标跟踪技术研究
Xm??x?xy?y??x??? ?y (3.28)
在等速模型条件下,机动检测按如下方法进行。设??k?为基于等速模型滤波新息
?v?k?的衰减记忆平均值,即
??k?????k?1???v?k? (3.29)
?v?k??v??k?S?1?k?v?k? (3.30)
式中,?为折扣因子, ??1?1window,window为滑窗长度,且0???1,按这个长度检测机动的存在;?v?k?为归一化信息的平方。
设?max是某一门限,?为显著性水平,基于非机动情况的目标模型,阈值这样设定
Pr??v?k???max??1?? (3.31)
超过这个阈值,则认为目标发生机动,需增大过程噪声协方差Q?k?1?,以后一直采用增大的过程噪声协方差Q?k?1?直到?v?k?小于阈值?max为止;若?v?k?小于阈值?max,则认为目标机动结束,便恢复原来的滤波模型。
如果??k?超过式(3.31)所设定的阈值,则接收发生机动的假设,在阈值点上估计器从非机动模型转换为机动模型;反之,用估计的加速度与他们的标准偏差进行比较,如果它不是统计显著的,则拒绝机动假设,从机动模型转为非机动模型。
对于加速度估计显性检验的统计量为
m???k|k????k|k? (3.32)?a?k??aP a??k|k???a?1?是加速度分量的估计,Pam是来自机动模型的协方差矩阵相对应的块,当在长度式中,a为p的滑窗上的和
?a?k??j?k?p?1?k ?a?j? (3.33)
落在阈值以下时,则认为加速度是不显著的。
当出现加速度突然下降到0的情况时(即机动突然结束),可能导致机动模型产生很大的新息,这可以用下面的方法缓解,即当机动模型的新息超过95%置信区间时,就可以转换到较低阶的模型。
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当在k时刻检测到机动时,滤波器设定:目标在k?s?1时刻开始有等加速度,其中
s为有效滑窗的长度。然后对k?s时刻的状态估计进行适当地修正。首先在k?s时刻,对加速度的估计为
?m(k?s|k?s)?2?z?k?s??z?i?k?s|k?s?1??X 4?i2?i?,i?1,2 (3.34)T在k?s时刻,估计的位置分量取做对应的量测值,即
?m(k?s|k?s)?z?k?s?,i?1,2 (3.35) X2i?1i与此同时,估计的速度分量用加速度估计修正如下
?m(k?s|k?s)?X?(k?s|k?s?1)?TX?m(k?s|k?s),X2i2i4?i i?1,2 (3.36)
与修正的状态估计相伴的协方差矩阵是Pm(k?s|k?s),它的推导过程可参考文献[14]。具体表示式为
mmm2?P11(k?s|k?s)?R11,P12(k?s|k?s)?2R11T,P15(k?s|k?s)?2R11T?mP22(k?s|k?s)??4T2?*?R11?P?11??P22?4P12T?m2P25(k?s|k?s)??4T3?*?R11?P?11???2T?P22??6T?P12?mmm2?P33(k?s|k?s)?R22,P34(k?s|k?s)?2R22T,P36(k?s|k?s)?2R22Tm2?P(k?s|k?s)?4T??*?R22?P33??P44?4P34T44??mP46(k?s|k?s)??4T3?*?R22?P33???2T?P44??6T2?P34??m2 (3.37) P55(k?s|k?s)??4T4?*?R11?P?11?2TP12?TP22??mP66(k?s|k?s)??4T4?*?R22?P33?2TP34?T2P44???mmmmmmmmmP?P?P?P?P?P?P?P?P?0131416232426354556?mm?P?P,i,j?1,2,?,6ijji?当探测到机动时,通过引入额外的状态分量,即目标加速度,以此来改变目标的状态模型。当目标机动时,递归估计按加速度建模的机动以及与位置和速度有关的其他状态。
从上面可以看出,变维滤波算法的机动检测手段是采用基于衰减记忆新息量的?2检验,采用切换策略的调整方式。当目标非机动时,算法工作在CV模型;若在k时刻检测到目标机动,算法假定目标在k?s?1时刻出现机动,并与k?s时刻启动CA模型,利用其后的量测信息修正此前的状态估计,扩充目标状态。而当检测到目标从机动状态切换到非机动状态时,算法并不重新修正此前基于CA模型所获得的状态估计,其原因是基于CA模型跟踪非机动目标时,算法的跟踪性能下降相对较小。
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变维滤波器有相对较好的机动目标跟踪适应能力,而该滤波器的主要缺点是当改变到机动模型时,必须完全重建滑动窗口内状态变量的估计。而这种滤波器的重新预置不可避免地会在处理负载中出现明显的不连续性,因而从计算机观点来看这可能是不太现实的,另外这种重置也可能会增加目标的跟踪误差。
3.3 小结
本章重点介绍了两种雷达目标跟踪的算法——卡尔曼滤波算法和VD滤波算法。对卡尔曼算法,本章详细介绍了算法的流程及所用到的算法方程,并且介绍了卡尔曼滤波器的初始化问题。变维滤波算法具有较好的机动目标跟踪适应能力,但是当目标出现机动时,就必须完全重建滑动窗口内状态变量的估计——状态方程和协方差方程,其算法在本章中也有比较详细的介绍。
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4 雷达目标跟踪及仿真技术
系统仿真的基本思想是建立一个实验模型,这个模型与我们要研究的系统十分相似。通过对这个模型的运行,获得我们要研究的系统所必要的信息、参数、资料,从而为研制实际系统提供科学依据。系统仿真是用模型代替实际系统进行试验。它是在不破坏真实系统环境的情况下,为研究系统的特性而构造并运行这种真实系统模型的方法。本节的目的在于提供仿真方法来分析和设计雷达目标跟踪系统,概述系统仿真的基础知识,模拟各种算法并分析系统性能的估算结果。 4.1 MATLAB仿真平台简介
MATLAB[15]是矩阵实验室(Matrix Laboratory)之意。除具备卓越的数值计算能力外,它还提供了专业水平的符号计算,文字处理,可视化建模仿真和实时控制等功能。
MATLAB的基本数据单位是矩阵,它的指令表达式与数学,工程中常用的形式十分相似。故用MATLAB来解算问题要比用C,FORTRAN等语言完相同的事情简捷得多。
MATLAB包括拥有数百个内部函数的主包和三十几种工具包(Toolbox).工具包又可以分为功能性工具包和学科工具包。功能工具包用来扩充MATLAB的符号计算,可视化建模仿真,文字处理及实时控制等功能。学科工具包是专业性比较强的工具包,控制工具包,信号处理工具包,通信工具包等都属于此类。
开放性使MATLAB广受用户欢迎.除内部函数外,所有MATLAB主包文件和各种工具包都是可读可修改的文件,用户通过对源程序的修改或加入自己编写程序构造新的专用工具包。
正如同FORTRAN和C等高级语言使人们摆脱了需要直接对计算机硬件资源进行操作一样,被称作为第四代计算机语言的MATLAB,利用其丰富的函数资源,使编程人员从繁琐的程序代码中解放出来。MATLAB最突出的特点就是简洁。MATLAB用更直观的,符合人们思维习惯的代码,代替了C和FORTRAN语言的冗长代码。MATLAB给用户带来的是最直观,最简洁的程序开发环境。
下面简单介绍一下MATLAB的主要特点。
1、语言简洁紧凑,使用方便灵活,库函数极其丰富。MATLAB程序书写形式自由,
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利用起丰富的库函数避开繁杂的子程序编程任务,压缩了一切不必要的编程工作。由于库函数都由本领域的专家编写,用户不必担心函数的可靠性。可以说,用MATLAB进行科技开发是站在专家的肩膀上。
2、运算符丰富。由于MATLAB是用C语言编写的,MATLAB提供了和C语言几乎一样多的运算符,灵活使用MATLAB的运算符将使程序变得极为简短。
3、MATLAB既具有结构化的控制语句(如for循环,while循环,break语句和if语句),又有面向对象编程的特性。
4、程序限制不严格,程序设计自由度大。例如,在MATLAB里,用户无需对矩阵预定义就可使用。
5、程序的可移植性很好,基本上不做修改就可以在各种型号的计算机和操作系统上运行。
6、MATLAB的图形功能强大。在FORTRAN和C语言里,绘图都很不容易,但在MATLAB里,数据的可视化非常简单。MATLAB还具有较强的编辑图形界面的能力。
7、MATLAB的缺点是,它和其他高级程序相比,程序的执行速度较慢。由于MATLAB的程序不用编译等预处理,也不生成可执行文件,程序为解释执行,所以速度较慢。
8、功能强大的工具箱是MATLAB的另一特色。MATLAB包含两个部分:核心部分和各种可选的工具箱。核心部分中有数百个核心内部函数。其工具箱又分为两类:功能性工具箱和学科性工具箱。功能性工具箱主要用来扩充其符号计算功能,图示建模仿真功能,文字处理功能以及与硬件实时交互功能。功能性工具箱用于多种学科。而学科性工具箱是专业性比较强的,如control,toolbox,signl proceessing toolbox,commumnication toolbox等。这些工具箱都是由该领域内学术水平很高的专家编写的,所以用户无需编写自己学科范围内的基础程序,而直接进行高、精、尖的研究。
9、源程序的开放性。开放性也许是MATLAB最受人们欢迎的特点。除内部函数以外,所有MATLAB的核心文件和工具箱文件都是可读可改的源文件,用户可通过对源文件的修改以及加入自己的文件构成新的工具箱。
4.2 仿真与分析
对设计和实验来说,仿真与分析师不可缺少的步骤,只要这样才能找到合理的实
验方法和设计参数,从而达到实验或设计的目标。
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