专利名称：基于径向加速度的RA-Singer-EKF机动目标跟踪算法的制作方法
技术领域：
本发明隶属于雷达机动目标跟踪领域，适用于高/中脉冲重复频率雷达(如机载脉冲多普勒雷达等)对机动目标的精确跟踪。
背景技术：
随着科学技术的发展，现代军用飞机和导弹的机动能力大大增强，对雷达的检测和跟踪性能提出了新的挑战，对高机动目标跟踪也成为雷达目标跟踪领域的难点和重点。现有的机动目标跟踪技术是在雷达测量信息(位置、多普勒速度)的基础上，利用各种机动模型和滤波算法实现对机动目标的跟踪，其中，Singer模型算法是一种常用的有效机动目标跟踪算法，主要由以下3个步骤实现(I)将雷达接收机输出的目标回波信号进行A/D变换，送雷达数据处理计算机执行以下步骤；(2)将机动加速度作为零均值时间相关色噪声建模。设机动加速度的概率密度函数在[_Amax，Amax]上近似服从零均值均匀分布，并假设其时间相关函数为指数衰减形式；(3)采用卡尔曼滤波算法对机动目标进行自适应跟踪，估计出目标的位置、速度和加速度状态。这种方法具有以下缺陷由于现有雷达在目标跟踪时只能利用目标距离和方位角测量信息，只有多普勒雷达可以利用径向速度和距离、方位角测量信息，因此当目标发生机动时，加速度发生剧变，雷达由于缺少加速度测量信息，会出现跟踪精度低甚至跟踪发散的问题。
发明内容
本发明的目的是提出一种基于径向加速度的RA-Singer-EKF机动目标跟踪算法，解决现有Singer模型算法对目标突发机动的自适应跟踪能力不强，以及速度和加速度估计误差较大的问题。本发明提出的基于径向加速度的RA-Singer-EKF方法的技术方案包括以下步骤步骤1:将雷达接收机接收到的线性调频信号s (t)通过采样器以采样间隔Ts进行采样，变为离散信号s(nTs)，其中η表示采样点序号；将S(nTs)送入雷达信号处理计算机；在雷达信号处理计算机中执行以下步骤步骤2 :初始化(设置分解参数)T设为雷达的脉冲宽度；λ为雷达波长；fs为采样频率；fu设为LFM信号的初始频率；kv，设为LFM信号的调频率；G((UXV)XN))设为过完备原子库，UXV为原子库中原子的个数，N = T/fs;
λ 2设为判断OMP分解是否完成的相干比阈值；步骤3:形成过完备原子库(I)根据 LFM 信号回波 s(t)的特点，建立原子 gr = exp[j2 π (fun+kvn2/2N) ], r =
1,2,...，N;(2)设定搜索精度和范围，假设搜索范围fu的取值为fu e [O, U] Δ fu, U = 1，2，…，U，U为起始频率的搜索个数，Afu为多普勒单元，搜索范围Akv的取值为kve [O,V] Akv, Akv为调频率单元，V = 1,2,…，V，V为调频率的搜索个数，构造的过完备原子库G为(UXV) XN的矩阵
权利要求
1.一种基于径向加速度的RA-Singer-EKF机动目标跟踪方法，是指在信号处理阶段采用正交匹配追踪(OMP)思想对目标径向加速度和径向速度进行提取，在数据处理阶段将径向加速度和径向速度估计值通过坐标转换引入量测方程和和状态方程中，并采用Singer模型和扩展卡尔曼滤波(EKF)方法实现机动目标的精确跟踪，其特征在于包括以下步骤步骤1:将雷达接收机接收到的线性调频信号s (t)通过采样器以采样间隔Ts进行采样，变为离散信号s (nTs)，其中η表示采样点序号；将s(nTs)送入雷达信号处理计算机；在雷达信号处理计算机中执行以下步骤 步骤2 :初始化(设置分解参数) T设为雷达的脉冲宽度； λ为雷达波长； fs为采样频率； Ts = l/fs为采样间隔； fu设为LFM信号的初始频率； kv设为LFM信号的调频率； G((UXV) XN))设为过完备原子库，UXV为原子库中原子的个数，N = T/fs ； λ 2设为判断OMP分解是否完成的相干比阈值； 步骤3:形成过完备原子库 (1)根据LFM 信号回波 s(t)的特点，建立原子 gr = exp[j2 π (fun+kvn2/2N) ], r = I,·2，…，N ; (2)设定搜索精度和范围，假设搜索范围fu的取值为fue
AfuiU= 1，2，···，υ，U为起始频率的搜索个数，Afu为多普勒单元，搜索范围Akv的取值为kve [O,V] Akv, Akv为调频率单元，V= 1，2，…，V，V为调频率的搜索个数，构造的过完备原子库G为(UXV)XN的矩阵
全文摘要
本发明公开了一种基于径向加速度的RA-Singer-EKF机动目标跟踪算法，属于雷达机动目标跟踪领域。本发明的方法可快速准确地提供机动目标的径向加速度和径向速度信息，有效提高雷达对机动目标的跟踪性能。本发明的方法包括以下步骤(一)对雷达接收信号进行采样，利用匹配追踪(OMP)方法得到目标径向加速度和径向速度；(二)在数据处理阶段将径向加速度和径向速度进行坐标转换并引入量测方程和状态方程；(三)采用Singer模型和扩展卡尔曼滤波(EKF)算法实现机动目标跟踪。本发明能够精确实时地反映目标的机动情况，提高了目标跟踪精度，改善了速度和加速度估计精度，工程实现容易，具有较强的工程应用价值和推广前景。
文档编号G01S13/66GK103048658SQ201210519350
公开日2013年4月17日 申请日期2012年11月10日 优先权日2012年11月10日
发明者王国宏, 贾舒宜, 张磊, 谭顺成, 于洪波 申请人:中国人民解放军海军航空工程学院