一种高频雷达空中目标高度估测系统及其估测方法与流程

本发明涉及雷达测高装置，尤其高频雷达空中目标高度估测系统及其估测方法。

背景技术：

航海是可通过高频雷达检测航船周围的控制目标，但目前的高频雷达，只能检测目标距离航船的距离和位于航船的方位，但不能知道目标的高度，目标是航船还是飞机完全不知道。

技术实现要素：

本申请人针对以上缺点，进行了研究改进，提供一种高频雷达空中目标高度估测系统及其估测方法。

本发明所采用的技术方案如下：

一种高频雷达空中目标高度估测系统，安装在航船上，包括控制单元、处理主机、航海显示器、高频雷达和ads-b设备，所述控制单元包括加固键盘、轨迹球鼠标和电源控制面板，处理主机通过vga线连接航海显示器、通过网线连接高频雷达和ads-b设备、通过usb线连接加固键盘和轨迹球鼠标、通过串口线连接电源控制面板和电源，所述电源控制面板也与电源连接，所述电源控制面板通过插线板连接航海显示器、高频雷达和ads-b设备。

作为上述技术方案的进一步改进：

所述电源包括ups电源和外界电源，所述外界电源通过ups电源连接处理主机和电源控制面板。

一种高频雷达空中目标估测方法，包括以下步骤：

1)数据收集：通过ads-b设备收集民航飞机的id地址、经纬度、高度、飞机编号、航向和航速数据；通过高频雷达收集目标的距离、方位和目标雷达散射截面积(rcs)回波强度值，并收集高频雷达的工作频率，并传输到处理主机存储，也可通过控制单元将数据调取至航海显示器显示。

2)通过处理主机进行rotheram传播衰减模型对数据进行联合扩展卡尔曼滤波处理，估计目标真实高度：

基地高频雷达的目标回波强度可以写成如下形式：

式中：n为第n个采样时刻；pr(n)为消除雷达系统参数影响的目标回波强度，单位为db。函数表示雷达的工作频率为fhz(n)时，距离r(n)、高度h(n)的目标的传播衰减；

从统计角度，rcs可以看成由其平均值和叠加于其上的随机起伏组成。于是，可将rcs写成如下形式：

式中，φ(n)为rcs的平均值，可以用cv模型描述，为rcs的随机起伏部分，并假设服从p阶的ar模型，则有

ar模型参数未知时算法为

a1(n)，...，ap(n)是ar模型的时变参数，ar模型的驱动噪声e(n)是均值为0，方差为的高斯白噪声。引入向量表示，令

θ(n)＝(a1(n),...,ap)^t

假设θ(n)中的参数可用下面的随机模型描述：

ak(n+1)＝ak(n)+wk(n),k＝1,...p.

令wθ(n)＝(w1(n),...,wp(n))^t是高斯白噪声序列，独立于{e(n)}且满足可以理解为系数变化的均方变化率。这里假设时变系数是相互独立，所以wθ(n)的协方差矩阵应是对角行式，改写式为：θ(n+1)＝θ(n)+wθ(n)

用模型可知，θ(n)的估计和跟踪可以看成在状态空间里的滤波问题；

由于雷达的工作频率fhz(n)是已知量，目标距离r(n)可以通过高频雷达测得，在传播衰减函数中只有目标高度h(n)是未知量；

高度参数化的扩展卡尔曼滤波(height-parameterizedextendedkalmanfilter,简称hpiekf)，通过递归计算各个不同高度初值滤波器的权值来逼近目标真实高度。

系统模型传播衰减是和目标高度直接关联的，想获得对传播衰减的估计，同时也要获得对目标rcs的估计。

联合扩展卡尔曼滤波方法如下：

初始化：k＝0

根据经验给出初始状态滤波值令初始状态滤波协方差

p0/0＝diag(10⁶,10⁴,1,0.01)

ekf滤波：设定k＝k+1

状态预测

状态预测协方差

线性化测量矩阵

卡尔曼增益

状态滤波xk|k＝xk|k-1+kk[zk-γ(fhz,hk,rk)-ψk|k-1]

状态滤波协方差pk|k＝pk|k-1-kkhkpk|k-1

其中，函数中，表示γ[]关于h的导数。为了计算效率，对应于特定的r，函数γ[]可用一个关于r的插值函数来近似表示，保证了传播衰减的快速计算。

3)数据显示，将计算得到的目标高度可在显示在航海显示器上查看。

本发明的有益效果如下：所述高频雷达空中目标高度估测系统，可利用高频雷达和ads-b设备采集相关数据，通过采集空中目标的雷达散射截面积(rcs)回波强度值，经过rotheram传播衰减模型对数据进行联合扩展卡尔曼滤波处理，实现实时估计航船周围目标真实高度，即可大概了解航船周围具体是什么目标。

附图说明

图1为本发明提供的高频雷达空中目标高度估测系统的模块连接图。

图2为本发明提供的高频雷达空中目标高度估测系统的测高流程图。

图中：1、控制单元；2、处理主机；3、航海显示器；4、高频雷达；5、ads-b设备；6、ups电源；7、插线板。

具体实施方式

下面结合附图，说明本发明的具体实施方式。

如图1所示，本实施例的高频雷达空中目标高度估测系统，安装在航船上，包括控制单元1、处理主机2、航海显示器3、高频雷达4和ads-b设备5，控制单元1包括加固键盘、轨迹球鼠标和电源控制面板，处理主机2通过vga线连接航海显示器3、通过网线连接高频雷达4和ads-b设备5、通过usb线连接加固键盘和轨迹球鼠标、通过串口线连接电源控制面板和ups电源6，电源控制面板也与ups电源6连接，所述ups电源6连接外界电源，电源控制面板通过插线板7连接控制航海显示器3、高频雷达4和ads-b设备5。

如图2所示，为高频雷达空中目标高度估测系统的测高流程，包括以下步骤：

1)数据收集：通过ads-b设备5收集民航飞机的id地址、经纬度、高度、飞机编号、航向和航速数据；通过高频雷达4收集目标的距离、方位和目标雷达散射截面积(rcs)回波强度值，并收集高频雷达4的工作频率，并传输到处理主机2存储，也可通过控制单元1将数据调取至航海显示器3显示。

2)通过处理主机2进行rotheram传播衰减模型对数据进行联合扩展卡尔曼滤波处理，估计目标真实高度：

基地高频雷达4的目标回波强度可以写成如下形式：

式中：n为第n个采样时刻；pr(n)为消除雷达系统参数影响的目标回波强度，单位为db。函数表示雷达的工作频率为fhz(n)时，距离r(n)、高度h(n)的目标的传播衰减；

从统计角度，rcs可以看成由其平均值和叠加于其上的随机起伏组成。于是，可将rcs写成如下形式：

式中，φ(n)为rcs的平均值，可以用cv模型描述，为rcs的随机起伏部分，并假设服从p阶的ar模型，则有

ar模型参数未知时算法为

a1(n)，...，ap(n)是ar模型的时变参数，ar模型的驱动噪声e(n)是均值为0，方差为的高斯白噪声。引入向量表示，令

θ(n)＝(a1(n),...,ap)^t

假设θ(n)中的参数可用下面的随机模型描述：

ak(n+1)＝ak(n)+wk(n),k＝1,...p.

令wθ(n)＝(w1(n),...,wp(n))^t是高斯白噪声序列，独立于{e(n)}且满足可以理解为系数变化的均方变化率。这里假设时变系数是相互独立，所以wθ(n)的协方差矩阵应是对角行式，改写式为：

θ(n+1)＝θ(n)+wθ(n)

用模型可知，θ(n)的估计和跟踪可以看成在状态空间里的滤波问题；

由于雷达的工作频率fhz(n)是已知量，目标距离r(n)可以通过高频雷达测得，在传播衰减函数中只有目标高度h(n)是未知量；

高度参数化的扩展卡尔曼滤波(height-parameterizedextendedkalmanfilter,简称hpiekf)，通过递归计算各个不同高度初值滤波器的权值来逼近目标真实高度。

系统模型传播衰减是和目标高度直接关联的，想获得对传播衰减的估计，同时也要获得对目标rcs的估计。

联合扩展卡尔曼滤波方法如下：

初始化：k＝0

根据经验给出初始状态滤波值令初始状态滤波协方差p0/0＝diag(10⁶,10⁴,1,0.01)

ekf滤波：设定k＝k+1

状态预测xk|k-1＝φk-1xk-1|k-1

状态预测协方差

线性化测量矩阵

卡尔曼增益

状态滤波

状态滤波协方差pk|k＝pk|k-1-kkhkpk|k-1

其中，函数中，表示γ[]关于h的导数。为了计算效率，对应于特定的r，函数γ[]可用一个关于r的插值函数来近似表示，保证了传播衰减的快速计算。

3)数据显示，将计算得到的目标高度可在显示在航海显示器3上查看。

以上描述是对本发明的解释，不是对发明的限定，本发明所限定的范围参见权利要求，在不违背本发明的基本结构的情况下，本发明可以作任何形式的修改。