一种基于稳定角点的时空误差求取方法与流程

本发明隶属于雷达组网领域，涉及一种雷达时空误差求取方法，适用于雷达组网系统中目标真值航迹数据存在情况下的雷达绝对时空误差自动求取以及目标真值航迹数据不存在情况下的相对时空误差自动求取。

背景技术：

雷达时空误差包括时间误差和空间误差等两类误差，其存在可导致多部雷达同一目标的量测数据相互偏离，致使多雷达航迹难以关联，从而严重影响雷达组网性能和目标定位精度。同时雷达时空误差呈现缓慢变化、区域不一致和相互耦合的特点，难以一次标效、终身消除，因此需要近实时地对雷达不同区域时空误差进行自动求取和消除。现有的时空误差求取方法主要包括依靠标校设备进行的雷达时空误差估计消除和利用多雷达数据进行的雷达空间系统误差估计消除，其中基于标校设备的时空误差估计精度比较高，但受多种条件约束，实施难度大，基于多雷达数据的时空误差估计虽然可实时进行，但其估计算法所设定系统误差模型与实际情况存在一定偏差，并且无法对时间误差进行估计消除，实用性不足，因此现有的时空误差求取方法仍难以满足实际需求。

技术实现要素：

本发明的目的是提出一种基于稳定角点的时空误差求取方法，旨在解决雷达组网中雷达时空误差的求取和消除问题，这里的角点主要指前后航向发生明显变化的航迹点。

本发明所述的一种基于稳定角点的时空误差求取方法，具体包括以下技术措施：采用douglas-peucker算法，对设定时间段和共识区域内，信源a与信源b探测上报的有效航迹段进行处理，求取航迹段中存在的稳定角点；对信源a和信源b的稳定角点进行两两配对假设，然后求取相应假设下的时空误差估计，同时求取时空误差修正后信源a航迹段与相应信源b航迹段间的相似系数，作为该假设的可信度量；对各个假设的可信度量进行阈值判断，求取可信度量小于阈值的假设，作为可信假设。对可信假设的集合大小进行判断：如果为0，则算法以失效结束；如果为1，则可信假设对应的时空误差即为算法最终求取的雷达时空误差；如果大于1，则以所有可信假设对应的航迹段构成的集合为验证集，依次采用各个可信假设对应的时空误差对验证集中的信源a航迹段进行修正，然后求取验证集中信源a航迹段集合与信源b航迹段集合间的hausdroff相似距离，作为可信假设的验证误差，选择验证误差最小的可信假设对应的时空误差作为信源a的时空误差。

本发明提出的一种基于稳定角点的时空误差求取方法，无需假定系统误差估计模型，可快速稳定地实现时间和空间系统误差估计与消除，进而提高目标定位精度和雷达组网性能。

附图说明

图1是一种基于稳定角点的时空误差求取方法流程图；

图2是航迹段稳定角点示意图。

具体实施方式

本发明提出的一种基于稳定角点的时空误差求取方法的技术方案包括以下步骤：

步骤1：对设定时间段和共识区域内，信源a与信源b探测上报的所有目标航迹段进行筛选，选择持续时间大于阈值的目标航迹段，得到有效航迹集合和其中表示信源a第i个航迹段，包含该航迹段所有航迹点的时刻、位置、速度信息，表示为表示满足条件的信源a航迹段个数，信源b相关变量的表示和含义与信源a对应变量相同；

通常情况下信源a为信源组网中心中精度低、稳定性差、需要估计消除时空误差的雷达，信源b为雷达组网中心中目标真值自报位信源或精度高、稳定性好的雷达。设定时间段一般为当前处理时刻往前1个小时内的时间段，阈值一般为45分钟或30分钟。

步骤2：采用douglas-peucker算法，对有效航迹集合中的航迹段依次进行处理，求取航迹段中存在的稳定角点得到信源a稳定角点集合和信源b稳定角点集合其中分别表示信源a和b稳定角点个数，ga(j),gb(j)分别表示信源a和b第j个稳定角点对应的航迹段，ca(j),cb(j)分别表示示信源a和b第j个稳定角点对应的时刻，表示信源a第ga(j)个航迹段在ca(j)时刻存在稳定角点的航迹点信息，表示信源a第gb(j)个航迹段在cb(j)时刻存在稳定角点的航迹点信息；

步骤2.1：以原始航迹段为待处理航迹段；

步骤2.2：对待处理的航迹段，连接航迹段的首尾两点s和e，得到直线se；

步骤2.3：求取航迹段中各航迹点到直线se的距离，并对其中最大的距离进行阈值判断，如果大于阈值，则把最大距离对应的航迹点作为角点c，进行后续稳定性判断，如果小于阈值，则该航迹段不存在稳定角点，步骤结束；

步骤2.4：在航迹段中s点附近任意选择一点作为新航迹段的首点，在航迹段中e点附近任意选择一点作为新航迹段的尾点，以新航迹段为待处理航迹段，按照步骤b和c求取其角点，如果仍为c，则c为航迹段的稳定角点，否则航迹段不存在稳定角点。

步骤3：对不同信源的稳定角点进行两两配对假设，并对各个假设的可信度量进行阈值判断，求取可信度量小于阈值的假设，作为可信假设，具体包括以下步骤：

步骤3.1：假设信源a的第i个稳定角点与信源b的第j个稳定角点是一致的，即两个角点包含的时空信息是相同的，则可求得该假设h＝(i,j)下信源a的时空误差eij。遍历所有可能的个假设，可求得个不同的时空误差e；

步骤3.2：对每个可能的假设h＝(i,j)，采用对应的时空误差eij，求取消除时空误差后信源a航迹段与信源b航迹段的相似系数，作为该假设的可信度量σij；

其中s(i,j,k)表示信源b第gb(j)个航迹段中比较接近时刻的航迹点序号，表示信源a第ga(i)个航迹段中第k个航迹点的时间，表示信源b第gb(j)个航迹段中航迹点个数，表示信源a航迹段经过时空误差eij修正后与信源b航迹段在x、y方向上的距离和速度平均均方误差，σx,σy,σvx,σvy表示x方向距离、y方向距离、x方向速度和y方向速度的展度参数，为了提高航迹段相似系数的准确度，也可通过插值的方式，使修正时空误差后信源a航迹段与参考信源b航迹段相互对齐；

步骤3.3：对所有稳定角点匹配假设的可信度量σij进行阈值判断，求取可信度量小于阈值λ的假设，作为可信假设θ。

步骤4：对可信假设的集合大小进行判断，针对不同的集合大小，采用不同的方法求取信源时空误差，具体包括以下步骤：

步骤4.1：对可信假设集合θ的大小进行判断：如果|θ|＝0，即则算法求取时空误差失败；如果|θ|＝1，则θ包含的假设对应的时空误差即为信源a时空误差eop，算法结束；如果|θ|>1，继续下面步骤；

步骤4.2：求取θ对应的信源a所有稳定角点的并集和对应的信源b所有稳定角点的并集

步骤4.3：然后依次采用θ中假设对应的时空误差，对对应的航迹段集合进行修正，并进一步求取其与对应的航迹段集合间的hausdroff距离作为可信假设的验证误差；

步骤4.4：选择验证误差最小的可信假设匹配作为最终确认匹配对，其对应的时空误差作为信源的时空误差eop。