一种改进的广义最小二乘误差配准方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及一种广义最小二乘的误差配准方法，具体涉及一种基于WGS-84坐标 系的改进广义最小二乘误差配准方法。本发明属于雷达数据处理技术领域。
【背景技术】
[0002] 近几年，雷达数据处理应用领域越来越广泛，不仅被应用于国防军事，还被应用在 民航调度、空中管制等领域。尤其近些年随着社会的进步，多雷达组网对目标的跟踪、定位 会给人们的生活带来极大的改善。误差配准是雷达组网的目标跟踪的首要问题，配准误差 的大小直接影响目标跟踪定位的正确性。董云龙等在《一种修正的精确极大似然误差配准 算法》（哈尔滨工业大学学报3(2006) :479-483) -文中，对误差配准有较为详细的描述。
[0003] 众所周知，雷达系统主要存在着两种误差：随机误差和系统误差。随机误差不是一 个固定的值，具有一定的随机性，但是它有统计规律，其数值大小具有一定的概率分布；系 统误差是一种确定性的误差，需要事先进行估计，再进行补偿，这一过程称为误差配准。具 体参照何友、修建娟、张晶炜等著，电子工业出版社2006年出版的《雷达数据处理及应用》。
[0004] 在雷达组网中的系统误差包括以下四种：（1)定位误差（2)天线的方位标校误差 (3)量测系统误差（4)空间坐标转换模型误差。因此人们研宄了一些经典误差配准算法，例 如实时质量控制算法、最小二乘算法、广义最小二乘算法、精确极大似然算法以及基于大地 坐标系（ECEF和WGS-84)的误差配准算法等。董云龙等在《一种改进的雷达组网误差配准 算法》（系统仿真学报7 (2005) : 1583-1586.) -文中，对基于大地坐标系的误差配准算法有 较为详细的描述。
[0005] 基于WGS-84坐标系的广义最小二乘误差配准方法考虑了随机量测误差对误差配 准的影响，对不同的误差项赋予不同的权值，所以该方法（简称WGS-GLS)的性能优于基于 WGS-84坐标系的最小二乘配准方法（简称WGS-LS)，是一种行之有效的误差配准方法，但是 该方法的收敛步数和收敛之后的稳定性不是很理想。现有技术并没有解决的有效办法。
【发明内容】
[0006] 为解决现有技术的不足，本发明的目的在于提供一种改进的广义最小二乘误差配 准方法，以解决现有技术收敛步数和收敛之后的稳定性不理想的技术问题。
[0007] 为了实现上述目标，本发明采用如下的技术方案：
[0008] -种改进的广义最小二乘误差配准方法，其特征在于，包括：
[0009] 步骤一：将雷达A对目标的径向距离、方位角、俯仰角的测量值转换为目标在雷达 A的局部坐标系中的直角坐标，将雷达B对目标的径向距离、方位角、俯仰角的测量值转换 为目标在雷达B的局部坐标系中的直角坐标；
[0010] 步骤二：通过雷达A和雷达B的地理坐标以及雷达A和雷达B的WGS-84坐标，把 目标在雷达A的局部坐标系中的直角坐标转换为目标在雷达A在WGS-84坐标系中的坐标， 把目标在雷达B的局部坐标系中的直角坐标转换为目标在雷达B在WGS-84坐标系中的坐 标；
[0011] 步骤二：让目标在雷达A和雷达B的WGS-84坐标系中的坐标进彳丁相减，然后进tx 一阶泰勒展开，得到一阶泰勒展开式，并令一阶泰勒展开式为〇 ;
[0012] 步骤四：将一阶泰勒展开式进行化简，然后表示为经典的高斯一马尔科夫广义最 小二乘模型；
[0013] 步骤五：根据广义最小二乘模型得到改进的广义最小二乘误差配准算法。
[0014] 前述的一种改进的广义最小二乘误差配准方法，其特征在于，所述步骤一中，目标 在雷达A的局部坐标系中的直角坐标为：
【主权项】
1. 一种改进的广义最小二乘误差配准方法，其特征在于，包括： 步骤一：将雷达A对目标的径向距离、方位角、俯仰角的测量值转换为目标在雷达A的 局部坐标系中的直角坐标，将雷达B对目标的径向距离、方位角、俯仰角的测量值转换为目 标在雷达B的局部坐标系中的直角坐标； 步骤二：通过雷达A和雷达B的地理坐标以及雷达A和雷达B的WGS-84坐标，把目标 在雷达A的局部坐标系中的直角坐标转换为目标在雷达A在WGS-84坐标系中的坐标，把目 标在雷达B的局部坐标系中的直角坐标转换为目标在雷达B在WGS-84坐标系中的坐标； 步骤二：让目标在雷达A和雷达B的WGS-84坐标系中的坐标进彳丁相减，然后进彳丁一阶 泰勒展开，得到一阶泰勒展开式，并令一阶泰勒展开式为〇 ; 步骤四：将一阶泰勒展开式进行化简，然后表示为经典的高斯一马尔科夫广义最小二 乘模型；步骤五：根据广义最小二乘模型得到改进的广义最小二乘误差配准算法。
2. 根据权利要求1所述的一种改进的广义最小二乘误差配准方法，其特征在于，所述 步骤一中，目标在雷达A的局部坐标系中的直角坐标为：
目标在雷达B的局部坐标系中的直角坐标为：
其中，ArA为雷达A对目标的径向距离系统偏差，A0A为雷达A对目标的方位角系 统偏差，AqA为雷达A对目标的俯仰角系统偏差，ArB为雷达B对目标的径向距离系统偏 差，A0B为雷达B对目标的方位角系统偏差，AqB为雷达B对目标的俯仰角系统偏差， rA" (k)为不考虑随机量测误差时雷达A对目标Tk的径向距离，0/ (k)为不考虑随机量 测误差时雷达A对目标Tk的方位角，nA" (k)为不考虑随机量测误差时雷达A对目标Tk 的俯仰角，rB" (k)不考虑随机量测误差时雷达B对目标Tk的径向距离，0B" (k)为不考 虑随机量测误差时雷达B对目标Tk的方位角，nB" (k)为不考虑随机量测误差时雷达B对 目标Tk的俯仰角。
3. 根据权利要求2所述的一种改进的广义最小二乘误差配准方法，其特征在于，所述 步骤二中，目标在雷达A的WGS-84坐标系中的坐标为：
，其中（xAs，yAs，zAs)为雷达A的WGS-84坐标，
目标在雷达B的WGS-84坐标系中的坐标为：
其中（xBs，yBs，zBs)为雷达B的WGS-84坐标，
4.根据权利要求3所述的一种改进的广义最小二乘误差配准方法，其特征在于，所述 步骤三中，一阶泰勒展开式为： f(Mk)，0)~f(V (k)，！^ )+Vp[f(V (k)，！^ ) + ▽ *[f(V (k)，0')][步（k) - !])' (k)]， ▽ *[f(V(k)，13 '）] = [TAXJA (k)，-TBXJB (k) ] =k(k)， Vp[f(itr (k), |3r ) ] = [TaXLa (k), -TbXLb (k) ] =A(k), 其中，步（k)为雷达A和B在第k次采样时刻对目标Tk的测量值；为雷达A和B的 系统偏差；iT(k)为雷达A和B在第k次采样时刻对目标Tk的测量值；0 '为系统偏差 的初始估计；
5. 根据权利要求4所述的一种改进的广义最小二乘误差配准方法，其特征在于，所述 步骤三中，一阶泰勒展开式为：在没有任何先验信息的条件下，。
6. 根据权利要求5所述的一种改进的广义最小二乘误差配准方 法，其特征在于，所述步骤四中，将一阶泰勒展开式进行化简，得到：
，其中X(k)是已知参数的矩阵， 是由量测噪声导致的误差，
7. 根据权利要求6所述的一种改进的广义最小二乘误差配准方法，其特征在于，所述 步骤四中，经典的高斯一马尔科夫广义最小二乘模型为： X0 +I=Y， 其中，X=[入（1)，入（2)，…，入（k)]，，
e，一fu，〇〇, e，）r。
8. 根据权利要求7所述的一种改进的广义最小二乘误差配准方法，其特征在于，所述 步骤四中
【专利摘要】本发明公开了一种改进的广义最小二乘误差配准方法，本发明在针对多雷达的WGS-84坐标系配准，采用改进的广义最小二乘方法代替传统的广义最小二乘方法，提高了系统误差的估计精度。本发明方法不仅能够准确估计系统误差，而且减少了收敛步数和提高了收敛之后的稳定性，从而改善了目标跟踪定位的性能。
【IPC分类】G01S7-40
【公开号】CN104808183
【申请号】CN201510195637
【发明人】李家强, 赵春艳, 陈金立, 赵荣华
【申请人】南京信息工程大学
【公开日】2015年7月29日
【申请日】2015年4月22日