吳小強(qiáng),潘麗麗

(1.海軍駐南京地區(qū)雷達(dá)系統(tǒng)軍事代表室,南京210003;2.中國(guó)船舶重工集團(tuán)公司第七二四研究所,南京211153)

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最小二乘法在純方位目標(biāo)跟蹤中的應(yīng)用

吳小強(qiáng)1,潘麗麗2

(1.海軍駐南京地區(qū)雷達(dá)系統(tǒng)軍事代表室,南京210003;2.中國(guó)船舶重工集團(tuán)公司第七二四研究所,南京211153)

從實(shí)際的工程應(yīng)用入手,研究了被動(dòng)純方位目標(biāo)跟蹤中方位軌跡濾波算法。分析了目標(biāo)方位變化情況,建立方位變化模型,采用限定記憶最小二乘法對(duì)方位軌跡進(jìn)行濾波。仿真結(jié)果表明,該算法能夠降低方位測(cè)量誤差,是一種較好的工程實(shí)用算法。

純方位目標(biāo)跟蹤;方位軌跡濾波;限定記憶最小二乘法;多項(xiàng)式擬合

0 引 言

對(duì)于單站被動(dòng)雷達(dá),在未定位時(shí)能夠獲得的目標(biāo)位置信息僅包含方位,并不包括距離。因此,在系統(tǒng)定位之前僅能利用目標(biāo)的位置信息方位及其屬性參數(shù)進(jìn)行純方位目標(biāo)跟蹤。

在被動(dòng)雷達(dá)多目標(biāo)跟蹤中,跟蹤濾波將與航跡正確相關(guān)后的量測(cè)送入跟蹤濾波器進(jìn)行實(shí)時(shí)的平滑濾波,并對(duì)目標(biāo)輻射源各參數(shù)進(jìn)行估計(jì)更新,能夠降低目標(biāo)方位誤差,為系統(tǒng)提供更準(zhǔn)確的目標(biāo)運(yùn)動(dòng)軌跡參數(shù)。

常用的跟蹤濾波算法很多,與其他方法(維納濾波、α-β濾波器、Kalman濾波等)相比,最小二乘法簡(jiǎn)單方便,是經(jīng)典的參數(shù)估計(jì)方法,且在一定條件下具有良好的統(tǒng)計(jì)性,因而更具有工程實(shí)現(xiàn)的意義。文中通過(guò)建立目標(biāo)測(cè)量方位變化模型,同時(shí)考慮實(shí)際探測(cè)中目標(biāo)運(yùn)動(dòng)的變化,采用限定記憶最小二乘法對(duì)方位軌跡進(jìn)行濾波。

1 最小二乘法

最小二乘法的原理是:測(cè)量結(jié)果的估計(jì)值應(yīng)使i(i=1,2,…,k)時(shí)刻的測(cè)量值與真實(shí)值之間的誤差平方和(或加權(quán)誤差平方和)最小,即對(duì)于量測(cè):

z(i)=h(ti,x)+w(i),i=1,2,…,k

k時(shí)刻誤差的平方和為

則使J(k)達(dá)到最小的參數(shù)x的值即為該時(shí)刻x的最小二乘估計(jì)[1]。下面從向量矩陣角度來(lái)討論最小二乘估計(jì)。

假定待定非隨機(jī)向量X,第i個(gè)時(shí)刻的量測(cè)值為

Z(i)=H(i)X+N(i)

式中,H(i)為量測(cè)矩陣,N(i)為量測(cè)噪聲矩陣,共進(jìn)行i=1,2,…,k次量測(cè),其k次量測(cè)可用下列矩陣方程表示:

Z=HX+N

其中

xJ(k)=2(H)T[Z-HX]=0

由上式可得

考慮上述情況,可以對(duì)最小二乘濾波的數(shù)據(jù)長(zhǎng)度進(jìn)行限制,即當(dāng)前時(shí)刻目標(biāo)量測(cè)的估計(jì)值僅與現(xiàn)在及此前一段時(shí)間內(nèi)的若干個(gè)歷史數(shù)據(jù)有關(guān),而與更遠(yuǎn)的過(guò)去量測(cè)沒(méi)有聯(lián)系。這種方法稱為限定記憶最小二乘濾波[2]。

2 目標(biāo)方位變化模型

由于單站被動(dòng)雷達(dá)在不進(jìn)行定位的情況下目標(biāo)狀態(tài)的獲取是不完全的,因此跟蹤濾波主要針對(duì)的是目標(biāo)方位。將方位按泰勒公式展開(kāi)可得

考慮實(shí)際探測(cè)中一定時(shí)間內(nèi)目標(biāo)方位隨時(shí)間的變化是平緩的、規(guī)律的,其變化曲線可以認(rèn)為是平滑的,可近似認(rèn)為勻速或勻加速變化,可得如下式所示的目標(biāo)方位隨時(shí)間變化模型。

式中,k表示量測(cè)周期,t為量測(cè)周期的時(shí)間間隔。

由上式可知,當(dāng)觀測(cè)站和目標(biāo)存在相對(duì)運(yùn)動(dòng)時(shí),目標(biāo)方位變化曲線在一定時(shí)間內(nèi)可近似為多項(xiàng)式模型。對(duì)獲取的測(cè)量方位序列可用多項(xiàng)式進(jìn)行擬合。這里采用最小二乘法對(duì)多項(xiàng)式進(jìn)行擬合。

上述方位變化模型中,其狀態(tài)變量表示為

則其狀態(tài)模型可表示為

X(k+1)=AX(k)+W(k)

θm(k+1)=CX(k+1)+v(k+1)

其中,C=[1 0 0],v(k)為量測(cè)噪聲,則

式中v(k+1)為量測(cè)噪聲。

用矩陣形式表示為

Z=HX+V

式中

則該濾波窗口內(nèi)i(i=k-M+1,…,k)時(shí)刻的方位估計(jì)值為

使用限定記憶最小二乘法進(jìn)行濾波時(shí),其核心問(wèn)題是確定濾波窗口的大小。窗口的大小可以根據(jù)方位變化的經(jīng)驗(yàn)統(tǒng)計(jì)來(lái)確定。如果方位變化較大應(yīng)選擇較小的窗口,反之則可選擇較大的窗口。通常以濾波階數(shù)為基準(zhǔn),以經(jīng)驗(yàn)統(tǒng)計(jì)來(lái)確定參與最小二乘運(yùn)算的點(diǎn)數(shù)。

3 仿真和實(shí)測(cè)結(jié)果分析

為了驗(yàn)證方位軌跡濾波算法的效果,分別對(duì)兩組仿真數(shù)據(jù)和實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行了仿真處理分析。

(1) 仿真情況

觀測(cè)站與輻射源目標(biāo)站初始距離80 km,觀測(cè)站以46 km/h、180°方向運(yùn)動(dòng),目標(biāo)以18.5 km/h速度、90°方向運(yùn)動(dòng),方位方差為0.7,航向方差0.7,航速方差0.1,產(chǎn)生如圖1中實(shí)線所示的目標(biāo)方位軌跡。

圖1 仿真數(shù)據(jù)方位軌跡圖

(2) 實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)

觀測(cè)站與目標(biāo)站初始距離90 km,觀測(cè)站以40 km/h、126°方向運(yùn)動(dòng),目標(biāo)以20 km/h速度、225°方向運(yùn)動(dòng),目標(biāo)方位軌跡真值如圖2中實(shí)線所示。

對(duì)上述目標(biāo)方位軌跡的測(cè)量數(shù)據(jù)采用限定記憶最小二乘濾波算法進(jìn)行處理,得到如圖1～圖4所示的處理結(jié)果。而表1為上述兩組數(shù)據(jù)方位誤差分析。從上述圖表中可以看出,采用限定記憶最小二乘濾波算法的方位軌跡變化更平穩(wěn),誤差標(biāo)準(zhǔn)差更小。

圖2 實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)方位濾波軌跡圖

圖3 仿真數(shù)據(jù)方位誤差圖

圖4 實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)方位濾波誤差圖

表1 濾波算法誤差分析表

從上述結(jié)果可以看出,本文的濾波法能有效提高方位估計(jì)精度,降低目標(biāo)方位誤差。

4 結(jié)束語(yǔ)

本文從實(shí)際工程應(yīng)用入手,討論了單站被動(dòng)多目標(biāo)方位跟蹤濾波的問(wèn)題。文中建立了目標(biāo)方位變化模型,采用限定記憶最小二乘法對(duì)目標(biāo)方位進(jìn)行濾波,且目標(biāo)方位的濾波估計(jì)值僅與當(dāng)前周期方位及前M-1個(gè)周期的方位有關(guān)。該算法充分考慮了目標(biāo)運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的變化,降低了對(duì)歷史方位的依賴,有效提高了方位的估計(jì)精度,是一種較好的工程實(shí)用型算法。

[1] 何友,修建娟,張晶煒,等,雷達(dá)數(shù)據(jù)處理及應(yīng)用[M]. 2版.北京:電子工業(yè)出版社,2009:21,27-28.

[2] 李健翩,李學(xué)仁.多項(xiàng)式擬合在試飛數(shù)據(jù)預(yù)處理中的應(yīng)用[J]. 彈箭與制導(dǎo)學(xué)報(bào),2005,25(4).

[3] 沈鳳麟,葉中付,錢玉美. 信號(hào)統(tǒng)計(jì)分析與處理[M]. 合肥: 中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)出版社,2001:365-366.

Application of least square method in bearing-only target tracking

WU Xiao-qiang1, PAN Li-li2

(1.Military Representatives Office of Radar System of the PLA Navy in Nanjing, Nanjing 210003;2. No.724 Research Institute of CSIC, Nanjing 211153)

The bearing track filtering algorithm in the passive bearing-only target tracking is studied from the actual engineering application. The change of the target azimuth is analyzed, and the azimuth change model is established. The azimuth tracks are filtered through the limited memory least square method. The simulation results indicate that the algorithm can reduce the azimuth measurement error, and it is a preferable and practical engineering algorithm.

bearing-only target tracking; bearing track filtering; limited memory least square method; polynomial fitting

2016-04-30;

2016-05-12

吳小強(qiáng)(1971-),男,工程師,研究方向:雷達(dá)總體技術(shù);潘麗麗(1979-),女,工程師,研究方向:雷達(dá)數(shù)據(jù)處理。

TN959.6

A

1009-0401(2016)04-0012-03