一种杂波环境下的认知雷达目标跟踪方法与流程

技术特征：

1.一种杂波环境下的认知雷达目标跟踪方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

步骤S1：获取当前时刻的所有量测值，并计算落入相关波门内的量测值；

步骤S2：计算落入相关波门内的每个量测值来自目标的概率；

步骤S3：根据落入相关波门内的每个量测值及其来自目标的概率，计算当前时刻的等效量测值；

步骤S4：将等效测量值作为感知存储器的输入，输出得到当前时刻的系统方程参数；

步骤S5：根据系统方程参数和等效量测值，进行状态和量测预测，得到状态预测值、量测预测值和状态预测协方差；

步骤S6：将获得的状态预测协方差作为执行存储器的输入，输出得到当前时刻的发射波形参数集；

步骤S7：对于当前时刻的发射波形参数集，计算每种波形参数下的新息协方差和状态误差协方差；

步骤S8：进行最优波形参数选择：从获得的发射波形参数集中选取最佳的发射波形参数，使代价函数最小；

步骤S9：根据获得的最优波形参数，计算当前时刻的新息协方差、状态误差协方差以及状态估计值。

2.根据权利要求1所述的杂波环境下的认知雷达目标跟踪方法，其特征在于，步骤S1中，所述的相关波门是指以跟踪目标的量测预测值为中心，用来确定来自目标的量测值可能出现范围的一块区域；相关波门的形状为椭圆(球)，并采用以下步骤对计算落入相关波门内的量测值进行详细描述：

若当前时刻k等于1，则将当前时刻获取的所有量测值作为落入相关波门内的量测值；

若当前时刻k大于等于2，则计算当前时刻获取的每一个量测值与量测预测值之间的相关误差：

其中，z_k,i为当前时刻获取的第i个量测值，为量测预测值，v_i为z_k,i与之间的相关误差，N为当前时刻获取的量测值的总数，S_k为新息协方差矩阵，S_k¹为S_k的逆矩阵；

和S_k分别由上一时刻计算的步骤S5和S9得到。当上述某个量测值的相关误差小于等于相关门限时，则该量测值落入相关波门内；相关门限的取值决定了量测值落入相关波门内的概率(即门概率)。

3.根据权利要求1或2所述的杂波环境下的认知雷达目标跟踪方法，其特征在于，步骤S2中，落入相关波门内的每个量测值来自目标的概率：

其中，_i为落入相关波门内的第i个量测值来自目标的概率，M为落入相关波门内的所有量测值的总数，其中，为相关门限，n_z为量测的维数，与相关波门的面(体)积有关，P_D为目标检测概率，P_G为门概率。

若相关波门内没有量测，即M等于0，则跳过步骤S2，直接进入步骤S3。

4.根据权利要求3所述的杂波环境下的认知雷达目标跟踪方法，其特征在于，步骤S3中，若M大于0，则当前时刻的等效量测为：若M等于0，则当前时刻的等效测量值为：

其中，z_k为当前时刻的等效量测值，z_k,i和_i分别为当前时刻落入相关波门内的第i个量测值及其来自目标的概率，为量测预测值。

5.根据权利要求1所述的杂波环境下的认知雷达目标跟踪方法，其特征在于，步骤S4中，所述的感知存储器由包含一个输入层、一个隐含层和一个输出层的三层感知神经网络构成，其输入为步骤S3中获得的等效量测值z_k，输出为与等效量测最匹配的系统方程参数，具体来说，就是状态转移矩阵F_k、量测矩阵H_k和系统噪声协方差矩阵Q_k。

6.根据权利要求5所述的杂波环境下的认知雷达目标跟踪方法，其特征在于，步骤S5中，

状态预测值为：

量测预测值为：

状态预测协方差为：

其中，x_k1为上一时刻的状态估计值，E_k1为上一时刻的状态误差协方差；

若当前时刻k大于等于2，则x_k1和E_k1由上一时刻计算的步骤S9得到；若当前时刻k等于1，则x_k1和E_k1分别取为步骤S3中获得的等效量测值z_k和步骤S4中获得的系统噪声协方差矩阵Q_k。

7.根据权利要求1所述的杂波环境下的认知雷达目标跟踪方法，其特征在于，步骤S6中，所述的执行存储器由一个发射波形库Θ以及包含一个输入层、一个隐含层和一个输出层的三层感知神经网络共同构成；

发射波形库Θ中包含多种事先设计好的用于探测环境和目标的发射波形参数，采用线性调频信号作为发射波形，涉及到的波形参数包括包络持续时间和调频斜率b；三层感知神经网络的输入为步骤S5中获得的状态预测协方差P_k|k1，输出为与之匹配的一个发射波形参数集Θ_k{θ_k,1,…,θ_k,r}，其中，Θ_k为Θ的子集，r为该子集种包含波形参数的总数量。

8.根据权利要求1所述的杂波环境下的认知雷达目标跟踪方法，其特征在于，步骤S7中，采用以下步骤对所述的计算每种波形参数下的新息协方差和状态误差协方差进行详细描述：

新息协方差为：

状态误差协方差为：

其中，R_k(θ_k,j)和分别为发射波形参数为θ_k,j时的量测噪声协方差和增益；

采用线性调频信号作为发射波形，则波形参数θ_k,j由包络持续时间_j和调频斜率b_j构成，发射波形参数为θ_k,j{_j,b_j}时的量测噪声协方差R_k(θ_k,j)为：

其中，为信噪比，f_c为发射信号的中心频率，c为光速。

9.根据权利要求1所述的杂波环境下的认知雷达目标跟踪方法，其特征在于，步骤S8中，所述的代价函数选择为状态误差协方差矩阵E_k(θ_k,j)的迹，则最优波形参数就是让E_k(θ_k,j)的迹为最小的波形参数：

其中，Tr()表示矩阵的迹，为代价函数最小时对应的波形参数，即为最优波形参数；采用线性调频信号作为发射波形，则最优波形参数为

10.根据权利要求1所述的杂波环境下的认知雷达目标跟踪方法，其特征在于，步骤S9中当前时刻的新息协方差、状态误差协方差以及状态估计值分别为：

其中，S_k、E_k和x_k分别为当前时刻最优波形参数下的新息协方差、状态误差协方差以及状态估计值，R_k和G_k分别为下的量测噪声协方差和增益。