本發(fā)明屬于數(shù)據(jù)融合中的多部雷達(dá)組網(wǎng)的點(diǎn)跡融合技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種的多雷達(dá)點(diǎn)跡融合方法。

背景技術(shù)：

為適應(yīng)現(xiàn)代信息技術(shù)和戰(zhàn)爭形態(tài)的發(fā)展，近20年以來，多傳感器信息融合技術(shù)迅速發(fā)展，面向復(fù)雜應(yīng)用背景的多傳感器數(shù)據(jù)融合系統(tǒng)應(yīng)運(yùn)而生，并作為一個(gè)新興學(xué)科，在現(xiàn)代C3I(指揮、控制、通信與情報(bào))系統(tǒng)中和各種武器平臺(tái)上得到廣泛的應(yīng)用。

數(shù)據(jù)融合是為了充分利用不同時(shí)間與空間的多傳感器資源，把來自不同平臺(tái)傳感器的在空間和時(shí)間上冗余或互補(bǔ)的數(shù)據(jù)信息，依據(jù)某種準(zhǔn)則進(jìn)行組合，以獲得被測對象一致性的描述和理解，使該系統(tǒng)比組成它的各個(gè)子系統(tǒng)具有更加優(yōu)越的性能，從而得出更加準(zhǔn)確、可靠、穩(wěn)定的決策。

多部雷達(dá)組網(wǎng)便是通過數(shù)據(jù)融合技術(shù)，融合了整個(gè)環(huán)境的多維信息，而單部雷達(dá)只能捕獲一定空間范圍以及一定時(shí)間范圍的信息。因此，多部雷達(dá)可利用更加精確、完善的環(huán)境信息，擴(kuò)展雷達(dá)系統(tǒng)的空間和時(shí)間的覆蓋，從而利于改善系統(tǒng)的可靠性和可信度。多部雷達(dá)數(shù)據(jù)融合可分為信號(hào)級融合、點(diǎn)跡級融合和航跡級融合。

信號(hào)級融合信息量最豐富，信息利用率高，可實(shí)現(xiàn)檢測、成像等更多樣的融合處理方法，但是時(shí)空配準(zhǔn)要求高，通信與信息處理代價(jià)大，對傳感器的依賴性強(qiáng)，實(shí)現(xiàn)復(fù)雜度最高。信息級融合的層次最低，損失的信息最小，能夠最大限度地利用原始信息。點(diǎn)跡融合的融合信息是各個(gè)雷達(dá)信號(hào)處理后的點(diǎn)跡信息，而航跡融合的融合信息是各個(gè)雷達(dá)初步數(shù)據(jù)處理后的航跡信息。點(diǎn)跡融合的點(diǎn)跡信息信息量較為豐富，信息利用率較高，并且通信代價(jià)較小，處理復(fù)雜度一般。航跡融合的航跡信息信息含量最低，各雷達(dá)經(jīng)過數(shù)據(jù)處理得到的航跡丟失大量的原始信息，但是融合處理實(shí)現(xiàn)簡單，對融合中心的處理能力也要求較低。因此，三者相比，點(diǎn)跡融合技術(shù)在原始信息量的完整性以及通信和融合處理的復(fù)雜性上有較好的折衷。

然而，現(xiàn)有的點(diǎn)跡融合技術(shù)可選擇范圍較小，且多數(shù)性能較低，在目標(biāo)發(fā)現(xiàn)距離、跟蹤精度、機(jī)動(dòng)目標(biāo)的跟蹤性能等方面還存在不足。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明針對上述已有多雷達(dá)點(diǎn)跡融合技術(shù)的缺陷，提出了一種多雷達(dá)點(diǎn)跡融合方法，該方法針對不同雷達(dá)的輸入點(diǎn)跡，在進(jìn)行時(shí)空處理、綜合相關(guān)等預(yù)處理基礎(chǔ)上，給出一種高性能的點(diǎn)跡融合處理算法，并進(jìn)一步給出合理的航跡關(guān)聯(lián)、濾波算法，得到目標(biāo)航跡的估計(jì)結(jié)果。

本發(fā)明提出一種多雷達(dá)點(diǎn)跡融合方法，具體包括以下步驟：

步驟一：接收多個(gè)雷達(dá)測量數(shù)據(jù)，并對所述多個(gè)雷達(dá)測量數(shù)據(jù)進(jìn)行空間配準(zhǔn)，統(tǒng)一測量坐標(biāo)系；

步驟二：判斷所述多個(gè)雷達(dá)測量數(shù)據(jù)是否都包含目標(biāo)多普勒速度信息，若是，則進(jìn)行步驟三，否則進(jìn)行步驟六；

步驟三：對所述多個(gè)雷達(dá)測量數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)間配準(zhǔn)；

步驟四：將所述時(shí)間配準(zhǔn)后的多個(gè)雷達(dá)測量數(shù)據(jù)進(jìn)行點(diǎn)跡相關(guān)，將相關(guān)上的點(diǎn)跡進(jìn)行點(diǎn)跡融合，得到多個(gè)雷達(dá)點(diǎn)跡，確定所述多個(gè)雷達(dá)點(diǎn)跡在融合估計(jì)值中的最優(yōu)權(quán)值系數(shù)，進(jìn)行最優(yōu)加權(quán)融合，得到融合后的點(diǎn)跡信息；

步驟五：利用所述融合后的點(diǎn)跡信息與已形成的航跡進(jìn)行航跡關(guān)聯(lián)、濾波更新，并進(jìn)行步驟七；

步驟六：將所述多個(gè)雷達(dá)測量數(shù)據(jù)按時(shí)間進(jìn)行排序，組合成多幀單雷達(dá)的探測點(diǎn)跡，并利用所述排序后的多個(gè)雷達(dá)測量數(shù)據(jù)依次對已形成的航跡進(jìn)行航跡關(guān)聯(lián)、濾波更新；

步驟七：利用沒有參與航跡關(guān)聯(lián)的雷達(dá)數(shù)據(jù)進(jìn)行航跡起始，判斷是否有新目標(biāo)出現(xiàn)，若有，則起始新的航跡；

步驟八：根據(jù)用戶需求輸出航跡結(jié)果。

本發(fā)明步驟三中，采用外推法對所述多個(gè)雷達(dá)測量數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)間配準(zhǔn)，以兩個(gè)雷達(dá)為例，所述外推法包括以下步驟：

3a)在當(dāng)前融合中心處理時(shí)刻t，取所有未處理的雷達(dá)1和雷達(dá)2的空間對準(zhǔn)后的點(diǎn)跡；

3b)將所有未處理的雷達(dá)1和雷達(dá)2的點(diǎn)跡外推，得到當(dāng)前融合中心處理時(shí)刻的時(shí)間對準(zhǔn)點(diǎn)跡，假設(shè)某一雷達(dá)1未處理點(diǎn)跡的時(shí)間為τ，以雷達(dá)1為原點(diǎn)的直角坐標(biāo)系下坐標(biāo)為極坐標(biāo)系下為并且已知多普勒速度為以融合中心為原點(diǎn)的直角坐標(biāo)系下雷達(dá)1的位置為[a,b]。則有外推法得到的空時(shí)對準(zhǔn)后點(diǎn)跡坐標(biāo)如下所示

則得到點(diǎn)跡t時(shí)刻坐標(biāo)為[x,y]。

本發(fā)明步驟四中，采用全局最近鄰方法實(shí)現(xiàn)點(diǎn)跡相關(guān)，采用并行壓縮合并方法實(shí)現(xiàn)點(diǎn)跡融合。

本發(fā)明步驟五和步驟六中，采用聯(lián)合概率密度關(guān)聯(lián)算法實(shí)現(xiàn)航跡關(guān)聯(lián)，采用擴(kuò)展卡爾曼濾波方法實(shí)現(xiàn)濾波更新。

本發(fā)明步驟六中，采用點(diǎn)跡串行處理方法將多個(gè)雷達(dá)測量數(shù)據(jù)按時(shí)間進(jìn)行排序。

本發(fā)明步驟七中，采用邏輯法進(jìn)行航跡起始，且邏輯法包括以下步驟：

7a)采用第一次掃描點(diǎn)跡作為航跡根節(jié)點(diǎn)，并通過目標(biāo)可能的速度建立初始相關(guān)波門，對落入所述初始相關(guān)波門內(nèi)的第二次掃描點(diǎn)跡建立可能航跡；

7b)對每個(gè)所述可能航跡進(jìn)行外推，以外推點(diǎn)為中心，根據(jù)航跡外推誤差協(xié)方差矩陣建立相關(guān)波門，所述相關(guān)波門內(nèi)與所述外推點(diǎn)距離最近的第三次掃描點(diǎn)跡作為航跡關(guān)聯(lián)點(diǎn)跡；

7c)繼續(xù)執(zhí)行步驟7b)，直至形成穩(wěn)定航跡，刪除后續(xù)相關(guān)波門內(nèi)一直關(guān)聯(lián)不到點(diǎn)跡的航跡。

本發(fā)明提出的多雷達(dá)點(diǎn)跡融合方法可以實(shí)現(xiàn)多雷達(dá)點(diǎn)跡融合處理，能夠達(dá)到提高目標(biāo)的發(fā)現(xiàn)距離、提高跟蹤精度及機(jī)動(dòng)目標(biāo)的跟蹤性能等有益效果，具有廣闊的應(yīng)用前景。

附圖說明

圖1為本發(fā)明的算法流程框圖

圖2空間對準(zhǔn)算法示意圖

圖3 GNN關(guān)聯(lián)方法相關(guān)仿真結(jié)果示意圖

圖4串行處理示意圖

圖5串行融合跟蹤航跡仿真結(jié)果示意圖

圖6邏輯法航跡起始仿真結(jié)果示意圖

具體實(shí)施方式

下面結(jié)合附圖對本發(fā)明的具體實(shí)施方式作如下詳細(xì)說明。

如圖1所示的本發(fā)明多雷達(dá)點(diǎn)跡融合算法流程圖，其包括以下步驟：

第一步：接收各個(gè)雷達(dá)的測量數(shù)據(jù)，并對數(shù)據(jù)進(jìn)行空間配準(zhǔn)，統(tǒng)一測量坐標(biāo)系。

如圖2所示為空間對準(zhǔn)示意圖。假設(shè)融合中心為坐標(biāo)原點(diǎn)，其中某部雷達(dá)(假設(shè)為雷達(dá)1)的坐標(biāo)為[a,b](直角坐標(biāo)系下)，并且此掃描雷達(dá)得到的目標(biāo)量測信息為需要注意的是量測z′是在此雷達(dá)為原點(diǎn)的坐標(biāo)系下得到的，因此需要將此雷達(dá)的量測z′轉(zhuǎn)換到融合坐標(biāo)為原點(diǎn)的坐標(biāo)系下，這樣多部雷達(dá)的點(diǎn)跡才可在一個(gè)統(tǒng)一的坐標(biāo)系下進(jìn)行處理，則上述目標(biāo)量測在融合中心坐標(biāo)系下的量測坐標(biāo)為

注意所對應(yīng)的徑向速度是沿方向的，而非沿著空間對準(zhǔn)后的方向可計(jì)算得到對準(zhǔn)后的沿方向的徑向速度為

并且易得直角坐標(biāo)系下的多普勒分量為

由上述可得融合中心坐標(biāo)系下目標(biāo)的直角坐標(biāo)系和角坐標(biāo)系下的狀態(tài)向量分別為和

第二步：判斷雷達(dá)測量是否都包含目標(biāo)多普勒速度信息，如測量數(shù)據(jù)都包含多普勒速度信息，則進(jìn)行第三步，否則直接進(jìn)行第六步；

第三步：利用外推法對多雷達(dá)數(shù)據(jù)進(jìn)行進(jìn)行時(shí)間配準(zhǔn)；

以兩部雷達(dá)為例，設(shè)雷達(dá)1的采樣周期為T₁，雷達(dá)2的采樣周期為T₂，假設(shè)融合中心的處理周期為T(融合中心的處理周期也可以與雷達(dá)1或者雷達(dá)2的采樣周期相同)。則外推法的處理步驟如下：

(1)在當(dāng)前融合中心處理時(shí)刻t，取所有未處理的雷達(dá)1和雷達(dá)2的空間對準(zhǔn)后的點(diǎn)跡；

(2)將所有未處理的雷達(dá)1和雷達(dá)2的點(diǎn)跡外推，得到當(dāng)前融合中心處理時(shí)刻的時(shí)間對準(zhǔn)點(diǎn)跡。假設(shè)某一雷達(dá)1未處理點(diǎn)跡的時(shí)間為τ，以雷達(dá)1為原點(diǎn)的直角坐標(biāo)系下坐標(biāo)為極坐標(biāo)系下為并且已知多普勒速度為以融合中心為原點(diǎn)的直角坐標(biāo)系下雷達(dá)1的位置為[a,b]。則有外推法得到的空時(shí)對準(zhǔn)后點(diǎn)跡坐標(biāo)如下所示

則得到點(diǎn)跡t時(shí)刻坐標(biāo)為[x,y]。

需要注意地是，由于一般只能得到點(diǎn)跡的多普勒速度信息，即以測量雷達(dá)為坐標(biāo)原點(diǎn)的徑向速度信息，無法得到準(zhǔn)確的速度信息，上述外推法只能得到目標(biāo)的徑向位移，目標(biāo)的角度假設(shè)不變。

第四步：將配準(zhǔn)后的多雷達(dá)數(shù)據(jù)進(jìn)行點(diǎn)跡相關(guān)，采用全局最近鄰方法(GNN)進(jìn)行點(diǎn)跡相關(guān)，相關(guān)上的點(diǎn)跡利用并行壓縮合并方法進(jìn)行點(diǎn)跡融合，確定各個(gè)雷達(dá)點(diǎn)跡在融合估計(jì)值中的最優(yōu)權(quán)值系數(shù)，進(jìn)行最優(yōu)加權(quán)融合，得到融合后更加精確的點(diǎn)跡信息；

全局最近鄰算法考慮落入波門內(nèi)的所有量測的分配情況，選取概率最大的互聯(lián)假設(shè)進(jìn)行更新。即當(dāng)有量測落入目標(biāo)相關(guān)波門的重疊區(qū)域或多個(gè)量測落入同一波門區(qū)域時(shí)，綜合考慮各個(gè)量測的目標(biāo)來源情況，在得到互聯(lián)假設(shè)時(shí)考慮多條航跡對測量的競爭。因此GNN算法可以較好地解決多個(gè)相近目標(biāo)干擾的情況。點(diǎn)跡與點(diǎn)跡互聯(lián)的GNN算法步驟為(以兩部雷達(dá)為例)：

(1)將雷達(dá)1的所有點(diǎn)跡作為目標(biāo)點(diǎn)跡；

(2)利用下式

(z₂(j)-z₁(i))^HR(i)(z₂(j)-z₁(i))≤γ

為每個(gè)目標(biāo)點(diǎn)跡建立相關(guān)波門，得到雷達(dá)2點(diǎn)跡與雷達(dá)1點(diǎn)跡的關(guān)聯(lián)情況。

(3)建立量測屬于目標(biāo)的先驗(yàn)概率。一般假設(shè)量測服從高斯分布，均值為目標(biāo)點(diǎn)跡量測位置，方差為點(diǎn)跡量測位置的協(xié)方差矩陣。

(4)根據(jù)先驗(yàn)概率計(jì)算互聯(lián)假設(shè)的概率，選擇概率最大的假設(shè)作為點(diǎn)跡互聯(lián)結(jié)果。

下面仿真分析上述算法的有效性。仿真3目標(biāo)進(jìn)行交叉運(yùn)動(dòng)，雷達(dá)1測量噪聲方差60m×60m，雷達(dá)2測量噪聲方差30m×30m，，假設(shè)點(diǎn)跡空時(shí)對準(zhǔn)。利用GNN算法得到仿真結(jié)果如圖3所示。

通過點(diǎn)跡相關(guān)將同一目標(biāo)的所有測量聚為一類后，為了充分利用多雷達(dá)點(diǎn)跡融合系統(tǒng)的測量維數(shù)優(yōu)勢，需要對多個(gè)雷達(dá)的測量值進(jìn)行融合，而不是簡單選擇最優(yōu)量測值。點(diǎn)跡合并首先需要將合并點(diǎn)跡統(tǒng)一到同一空間坐標(biāo)和時(shí)間基準(zhǔn)，即上述空間對準(zhǔn)和時(shí)間對準(zhǔn)技術(shù)，其次點(diǎn)跡合并原則上只合并屬于同一目標(biāo)的不同雷達(dá)點(diǎn)跡，即需要進(jìn)行點(diǎn)跡關(guān)聯(lián)判斷，最后為了得到更加精確的點(diǎn)跡信息，需要確定各個(gè)雷達(dá)點(diǎn)跡在最后融合估計(jì)值中的最優(yōu)權(quán)值系數(shù)，進(jìn)行最優(yōu)加權(quán)融合。以兩部雷達(dá)為例，介紹最優(yōu)權(quán)值的計(jì)算方法。

設(shè)兩部雷達(dá)從不同的地理位置對同一目標(biāo)進(jìn)行檢測，針對集中式并行點(diǎn)跡融合系統(tǒng)，建立最優(yōu)權(quán)值融合估計(jì)模型。設(shè)第i個(gè)雷達(dá)的量測方程為：

其中代表第i個(gè)雷達(dá)得到的測量信息，x_i代表第i個(gè)雷達(dá)的真實(shí)值，v_i代表量測噪聲，為均值為0，協(xié)方差矩陣為C的高斯向量，各個(gè)雷達(dá)的噪聲量測相互獨(dú)立。點(diǎn)跡壓縮融合估計(jì)就是利用各個(gè)雷達(dá)的量測值，通過最優(yōu)加權(quán)，估計(jì)出目標(biāo)真實(shí)的近似將這個(gè)近似值作為新的點(diǎn)跡數(shù)據(jù)進(jìn)行多目標(biāo)跟蹤算法。

點(diǎn)跡壓縮融合必然是根據(jù)每個(gè)雷達(dá)的探測精度、可信度等因素，對每個(gè)雷達(dá)傳送到融合中心的點(diǎn)跡賦予不同的權(quán)值，充分利用多跟蹤雷達(dá)點(diǎn)跡融合系統(tǒng)的測量維度優(yōu)勢，提高整個(gè)系統(tǒng)的測量精度。本小節(jié)利用最大似然估計(jì)方法得到的最優(yōu)估計(jì)，量測的似然函數(shù)為

則有

則有x的最大似然估計(jì)為

估計(jì)誤差的方差為

由的估計(jì)表達(dá)式，易得估計(jì)量為無偏估計(jì)，如下式所示，

由估計(jì)理論可得，上述最優(yōu)權(quán)值所得的估計(jì)量為最小方差無偏估計(jì)量。

第五步：利用融合后更加精確的點(diǎn)跡信息與已形成的航跡進(jìn)行關(guān)聯(lián)、濾波，采用聯(lián)合概率密度關(guān)聯(lián)算法完成點(diǎn)跡和航跡相關(guān)，并根據(jù)相關(guān)結(jié)果采用擴(kuò)展卡爾曼濾波算法對航跡進(jìn)行更新，并直接進(jìn)行第七步。

第六步：采用點(diǎn)跡串行處理方法，將多雷達(dá)測量數(shù)據(jù)按時(shí)間進(jìn)行排序，組合成多幀單雷達(dá)的探測點(diǎn)跡，并利用排序后的雷達(dá)數(shù)據(jù)依次對已形成的航跡進(jìn)行關(guān)聯(lián)和更新；

將多雷達(dá)數(shù)據(jù)按時(shí)間排序組合成類似單雷達(dá)的探測點(diǎn)跡，然后進(jìn)行點(diǎn)跡航跡的關(guān)聯(lián)，點(diǎn)跡數(shù)據(jù)流的合成原理如圖4所示。圖4中橫軸代表時(shí)間，點(diǎn)表示探測點(diǎn)跡。

從圖4不難看出，點(diǎn)跡串行處理方法的一個(gè)顯著特點(diǎn)是合成后的數(shù)據(jù)流數(shù)據(jù)率加大，相當(dāng)于采樣率的提高，這就大大提高了目標(biāo)發(fā)生機(jī)動(dòng)情況下的跟蹤能力。同時(shí)由于總體數(shù)據(jù)率的提高，使航跡的起始速度加快，大大提高了多搜索雷達(dá)組網(wǎng)系統(tǒng)的反低空突防目標(biāo)和反低空巡航導(dǎo)彈的能力。

不同雷達(dá)的點(diǎn)跡，在卡爾曼濾波過程中，根據(jù)點(diǎn)跡的協(xié)方差矩陣不斷修正目標(biāo)航跡的狀態(tài)估計(jì)，則可以在航跡濾波的過程中，達(dá)到融合的目的。假設(shè)當(dāng)前時(shí)刻目標(biāo)狀態(tài)為x₀，目標(biāo)狀態(tài)協(xié)方差矩陣為P₀，在T₁時(shí)刻得到雷達(dá)一的某個(gè)點(diǎn)跡與目標(biāo)相連，新息為v₁。根據(jù)卡爾曼濾波算法，得到T₁時(shí)刻目標(biāo)狀態(tài)預(yù)測結(jié)果為其協(xié)方差矩陣為

其中，F(xiàn)₁代表點(diǎn)跡時(shí)間間隔為T₁時(shí)的狀態(tài)轉(zhuǎn)移方程，新息協(xié)方差矩陣為

其中R₁表征雷達(dá)一點(diǎn)跡的誤差，增益為

則得到T₁時(shí)刻的狀態(tài)估計(jì)為

并且T₁時(shí)刻的狀態(tài)估計(jì)協(xié)方差矩陣為

緊接著在T₂時(shí)間得到雷達(dá)二的某個(gè)點(diǎn)跡與目標(biāo)相連，新息為v₂。則根據(jù)卡爾曼濾波算法得到T₁時(shí)刻目標(biāo)狀態(tài)預(yù)測結(jié)果為其協(xié)方差矩陣為

其中，F(xiàn)₂代表點(diǎn)跡時(shí)間間隔為T₂-T₁時(shí)的狀態(tài)轉(zhuǎn)移方程，新息協(xié)方差矩陣為

其中R₂為雷達(dá)二點(diǎn)跡的誤差協(xié)方差矩陣，增益為

則得到T₂時(shí)刻的狀態(tài)估計(jì)為

由上式可知，雷達(dá)一點(diǎn)跡的新息v₁的權(quán)重由其量測誤差R₁以及上一時(shí)刻狀態(tài)估計(jì)誤差P₀決定，雷達(dá)二點(diǎn)跡的信息的權(quán)重由量測誤差R₂以及上一時(shí)刻的狀態(tài)誤差P₁(P₁由P₀以及R₁決定)來確定，由此在跟蹤狀態(tài)估計(jì)的過程中統(tǒng)計(jì)實(shí)現(xiàn)兩部雷達(dá)點(diǎn)跡信息的融合。并且可得T₂時(shí)刻的狀態(tài)估計(jì)協(xié)方差矩陣為

其中，與P₁相關(guān)，進(jìn)而與雷達(dá)一點(diǎn)跡的協(xié)方差矩陣R₁相關(guān)，而R₂為雷達(dá)二的協(xié)方差矩陣。目標(biāo)跟蹤過程通過不斷濾波提高跟蹤精度，上述串行方法在跟蹤過程中充分利用點(diǎn)跡信息不斷提高跟蹤精度。

通過仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證串行融合方法的有效性。假設(shè)雷達(dá)一的位置為[-200,0]，x方向和y方向的測量位置誤差為100m，周期為10s。雷達(dá)二的位置為[200,0]，x方向和y方向的測量位置誤差為100m，周期為8s。仿真兩個(gè)目標(biāo)，目標(biāo)的初始位置分別為[-25,35]km、[-26,31]km，初始速度分別為[30,-50]m/s、[50,20]m/s，目標(biāo)做勻速直線運(yùn)動(dòng)，其x和y方向的加速度擾動(dòng)均為0.001m/s2。假設(shè)總的運(yùn)行時(shí)間為100s。采用串行融合方法進(jìn)行點(diǎn)跡融合，采用JPDA跟蹤算法，得到雷達(dá)1點(diǎn)跡的跟蹤結(jié)果、雷達(dá)2點(diǎn)跡的跟蹤結(jié)果以及串行融合跟蹤結(jié)果如圖5所示。

第七步：利用沒有參與航跡關(guān)聯(lián)的雷達(dá)數(shù)據(jù)進(jìn)行航跡起始，判斷是否有新目標(biāo)出現(xiàn)，起始新的航跡，采用邏輯法進(jìn)行航跡起始。

邏輯法不僅利用速度信息起始航跡，而且利用航跡和點(diǎn)跡的誤差信息進(jìn)一步確定起始航跡。

設(shè)是k時(shí)刻量測i的第l個(gè)分量，這里l＝1,2,...,p,i＝1,...,m_k。則可將觀測值z_i(k)與z_j(k+1)間的距離矢量d_ij的第l個(gè)分量定義為：

式中，t為兩次掃描間的時(shí)間間隔。若假設(shè)觀測誤差是獨(dú)立、零均值、高斯分布的，協(xié)方差為R_i(k)，則歸一化距離平方為

D_ij(k)＝d_i'_j[R_i(k)+R_j(k+1)]^-1d_ij

式中，D_ij(k)為服從自由度為p的x²分布的隨機(jī)變量。由給定的門限概率查自由度p的x²分布表可得門限γ，若D_ij(k)≤γ，則判定z_i(k)和z_j(k+1)兩個(gè)量測互聯(lián)。上述波門實(shí)際上便是將目標(biāo)速度限制在[v_min,v_max]之間，觀測誤差R_i(k)表示期望位置與實(shí)際位置之間可容忍的誤差。

邏輯法步驟如下所示：

(1)用第一次掃描得到的點(diǎn)跡作為航跡根節(jié)點(diǎn)，并通過目標(biāo)可能的速度建立如上所示相關(guān)波門，對落入初始相關(guān)波門內(nèi)的第2次掃描點(diǎn)均建立可能航跡。

(2)對每個(gè)可能的航跡進(jìn)行外推，以外推點(diǎn)為中心，根據(jù)航跡外推誤差協(xié)方差矩陣建立相關(guān)波門，波門內(nèi)與外推點(diǎn)距離最近的第3次掃描點(diǎn)跡作為該航跡關(guān)聯(lián)點(diǎn)跡。

(3)繼續(xù)步驟2，直到形成穩(wěn)定航跡。對于后續(xù)相關(guān)波門內(nèi)一直關(guān)聯(lián)不到點(diǎn)跡的航跡，做刪除處理。

判斷穩(wěn)定航跡一般采用的方法是m/n邏輯。將連續(xù)多個(gè)周期掃描時(shí)相關(guān)波門內(nèi)的點(diǎn)跡按順序排列為點(diǎn)跡序列[z₁,z₂,...,z_i,...,z_N]。如果第i次掃描時(shí)相關(guān)波門內(nèi)有點(diǎn)跡存在，則z_i＝1，反之z_i＝0。當(dāng)連續(xù)n個(gè)窗口寬度內(nèi)檢測數(shù)到達(dá)特定值m時(shí)，便宣告航跡起始成功。

下面通過仿真實(shí)驗(yàn)仿真邏輯法的航跡起始效果。仿真五個(gè)目標(biāo)，目標(biāo)初始位置分別為[55,55]km、[45,45]km、[35,35]km、[25,25]km和[15,15]km，目標(biāo)的速度均設(shè)為[500,0]m/s，產(chǎn)生四個(gè)掃描周期的目標(biāo)點(diǎn)跡，采樣周期為5s，目標(biāo)量測x方向和y方向的誤差分別為10m。目標(biāo)x方向的最小速度和最大速度分別設(shè)置為100m/s到800m/s，y方向設(shè)置為-100m/s到100m/s，位置期望允許誤差為10m。得到如圖6所示的邏輯法航跡起始結(jié)果。由圖6可知，邏輯法可以正確起始航跡。

第八步：根據(jù)用戶需求輸出航跡結(jié)果。

上述實(shí)施例僅為本發(fā)明較佳的具體實(shí)施方式，但本發(fā)明的保護(hù)范圍并不局限于此，任何熟悉本技術(shù)領(lǐng)域的技術(shù)人員在本發(fā)明揭露的技術(shù)范圍內(nèi)，可輕易想到的變化或替換，都應(yīng)涵蓋在本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。因此，本發(fā)明的保護(hù)范圍應(yīng)該以權(quán)利要求的保護(hù)范圍為準(zhǔn)。