一种用于极化雷达目标跟踪的概率数据关联方法
【专利摘要】本发明提供一种用于极化雷达目标跟踪的概率数据关联方法。本发明采用极化雷达系统配置极化天线，能利用回波极化多样性，提高信息维度，能够有效地提高目标检测性能。首先，极化雷达发射极化波并得极化回波信号，再在数据关联环节对确认量测计算极化似然因子，并修正传统概率数据关联方法中的关联概率，得到与实际更匹配的关联概率值，从而改善了传统跟踪关联概率不精准，目标状态估计不准确的问题。本发明通过配置极化雷达系统，充分利用回波中的极化特征多样性，得到极化辅助概率数据关联方法，过程处理简单，航迹精度高。
【专利说明】一种用于极化雷达目标跟踪的概率数据关联方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及雷达目标跟踪技术，特别涉及了目标跟踪数据关联技术。
【背景技术】
[0002] 在目标跟踪系统中，由于跟踪环境的干扰以及检测器自身性能的限制，在测量过 程中不可避免的引入许多虚假量测，即使目标只有一个，有效量测可能有多个。数据关联算 法是解决该问题的典型方法。其中概率数据关联滤波器PDAF是单目标跟踪常用的数据关 联方法，它仅利用了用于航迹更新的量测，即目标的几何位置信息。由于利用的信息比较有 限，导致源自目标的量测和杂波量测在状态空间中不能正确被区分和辨识，导致航迹估计 精度性能差，会出现失跟等现象。
[0003] 传统单基地雷达发射信号是固定极化的，固定为水平极化（H)或固定为垂直极 化（V)，接收的为一路回波信息。文献 "GLRT design for polarimetric ΜΙΜΟ radar in non-Gaussian clutter, in Proc. Int. Conf. Radar, 106-108, 2011"，研究了添加极化信息 的广义似然比检测器，改善了目标的检测性能；在《极化雷达成像处理及应用》书籍中，系统 论述了极化雷达成像处理及应用的相关理论与技术中，等等相关研究极化信息的应用，但 是这些研究都没有考虑极化信息在跟踪数据关联环节中的应用。
【发明内容】
[0004] 本发明所要解决的技术问题是，提供一种利用更多的目标属性信息，来提高辨识 度的概率数据关联方法。
[0005] 本发明为解决上述技术问题所采用的技术方案是，一种用于极化雷达目标跟踪的 概率数据关联方法，包括以下步骤：
[0006] 步骤1、预测k时刻目标的位置爾It-1)以及新息自相关矩阵s(k):
[0007]
【权利要求】
1. 一种用于极化雷达目标跟踪的概率数据关联方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、预测k时刻目标的位置
以及新息自相关矩阵s(k);
其中
表示基于k-ι时刻估计得到的k时刻的目标位置：
为k-1 时刻的状态估计值；F、H分别表示目标的状态转移矩阵和量测矩阵，Q、R分别为目标状态噪 声自相关矩阵和量测噪声自相关矩阵，
表示矩阵转置，P (k-Ι | k-Ι)表示k-Ι时刻的估 计误差自相关矩阵； 步骤2、对当前时刻k极化天线接收到的回波信号进行极化似然比检测，输出检测统计 量大于门限τ的分辨单元作为量测点迹； 步骤3、确认量测极化似然比和关联概率： 3. 1 :当前时刻k过门限τ所检测到的m个量测点迹位置的集合为
I将 落入相关波门内的量测点迹的回波信号作为候选回波
为k时刻落入相关波 门的第i个候选回波，mk为k时刻落入相关波门的候选回波数； 3. 2 :计算每个候选回波的极化似然比
分别为点迹 虚警概率和目标检测概率，rk为第i个候选回波，&〇·,)、fjig分别是k时刻无目标出现 和有目标出现时回波概率密度函数，
分别是k时刻无目标和有目标出现时过 检测门限后的概率密度函数； 3. 3 :使用极化似然比P i修正关联概率β i为：
中间变量 中间变量 其中，Vi(k)是第i个候选回波对于目标的新息，
为量测点迹 落入波门内的概率，Pd为目标检测概率，
：为相关波门尺寸； 步骤4、利用修正后的关联概率对相关波门内不同回波进行加权，各个候选回波加权和 为当前时刻k的等效回波。
【文档编号】G01S7/41GK104155651SQ201410439190
【公开日】2014年11月19日 申请日期:2014年8月30日 优先权日:2014年8月30日
【发明者】孔令讲, 夏玫, 李溯琪, 郝凯利, 易伟, 崔国龙, 董天发, 苟清松, 杨建宇 申请人:电子科技大学