一种稠密大气内无推力高速飞行目标类别辨识系统及方法
【技术领域】
[0001] 本发明设及一种雷达测量目标类别的系统及方法，具体设及一种稠密大气内无推 力高速飞行目标类别辨识系统及方法。
【背景技术】
[0002] 高速目标再入大气层时，受到大气阻力的作用而呈现减速特性，不同类别目标的 减速特性有所差异。稠密大气内无推力高速飞行目标的运种减速特性可用质阻比衡量，质 阻比是辨识稠密大气内无推力高速飞行目标类别的运动特征，其倒数也称为弹道系数。
[0003] 质阻比是目标质量和外形特性的组合参数，主要取决于其质量与迎风面积的比 值，一定程度上可认为是质量的面分布量纲。再入飞行速度远大于声速的高速目标，其质阻 比可认为是常量。再入目标在大气层内运动时，其质阻比估计存在一个动态收敛的过程；质 阻比不同的目标受到的大气阻力不同，呈现出不同的减速特性，质阻比估计的收敛高度及 目标类别辨识高度也有差异。因而，稠密大气内无推力高速飞行目标质阻比估计及类别辨 识的难点与关键主要包括：质阻比的精确估计、质阻比估计的收敛辨识和目标类别的准确 辨识。为解决运些问题，主要有Ξ类技术途径。
[0004] 第一类技术途径，根据质阻比的物理意义与雷达对目标的测量（或由测量滤波所 得目标运动参数）之间的关系式计算质阻比。文献"基于解析法的再入目标实时质阻比估 计"提出了一种基于解析方法实时计算质阻比的算法，可在较高的海拔高度上对质阻比进 行实时估计，然而，在实际应用中，雷达测量精度对算法的影响还需深入研究。运种方法运 算快，约束条件少，但相对来说精度较差。质阻比估计存在一个收敛的过程，文献"基于解析 法的再入目标实时质阻比估计"并未给出质阻比估计收敛性的实时辨识方法，也并未给出 稠密大气内无推力高速飞行目标类别的辨识方法。 阳〇化]第二类技术途径，根据不同类目标质阻比不同引起的运动特性差异（相对速度、 相对位移、相对能量等），对稠密大气内无推力高速飞行目标进行辨识。文献"稀薄大气层 内轻诱巧速度识别法"研究了稀薄大气对轻诱巧的减速作用，通过地基雷达高精度多普勒 测速和轨迹估计信息，获取轻诱巧气动特性并进行辨识。运种方法可W避免质阻比估计的 收敛过程，不需要对大气模型建模，但不能辨识出弹头目标。
[0006] 第Ξ类技术途径，基于再入运动方程，将质阻比作为状态向量的一个元素，利用 非线性滤波方法实时估计质阻比。文献"Atrackfilterforreentryobjectswith uncertain化ag"提出了 一种屯维Kalman滤波器，将质阻比作为第屯个状态变量，对于质阻 比变化比较剧烈的情况，也能对进行良好的滤波跟踪，该方法已经应用到了位于夸贾林导 弹祀场的毫米波雷达中。运种方法紧密结合再入目标运动方程，精度较高；但质阻比估计存 在一个收敛的过程，文献"Atrackfilterforreentryobjectswithuncertain化ag" 并未给出质阻比估计收敛性的实时辨识方法。
[0007] 综上可知，现有的稠密大气内无推力高速飞行目标质阻比估计与类别辨识方法， 或相对来说质阻比估计精度较差；或不能辨识出弹头目标；或仅仅估计质阻比，却未给出 质阻比估计收敛性的实时辨识方法，也并未给出稠密大气内无推力高速飞行目标类别的辨 识方法。
【发明内容】
[0008] 本发明所要解决的技术问题是提供一种稠密大气内无推力高速飞行目标类别辨 识系统及方法，可W解决稠密大气内无推力高速飞行目标质阻比的精确估计、质阻比估计 的收敛辨识和目标类别的准确辨识Ξ大问题。
[0009] 本发明解决上述技术问题的技术方案如下：一种稠密大气内无推力高速飞行目标 类别辨识系统，包括初始化模块、质阻比估计模块、质阻比估计收敛辨识模块和目标类别辨 识模块，
[0010] 所述初始化模块，其用于通过初始两拍的雷达测量数据对质阻比估计模块、质阻 比估计收敛辨识模块和目标类别辨识模块中的变量进行初始化；
[0011] 所述质阻比估计模块，其用于通过接收第K拍的质阻比估计模块中变量的值和第 K+1拍的雷达测量数据，采用非线性滤波器W递归滤波的方法估计质阻比，得到第K+1拍的 质阻比估计值；
[0012] 所述质阻比估计收敛辨识模块，其用于通过接收第K拍的质阻比估计收敛模块中 变量的值和第K+1拍的质阻比估计值，递推计算第K+1拍的质阻比估计收敛概率，并辨识质 阻比估计的收敛性；
[0013] 所述目标类别辨识模块，其用于通过接收第K拍的目标类别辨识模块中变量的 值、第K+1拍的质阻比估计值和第K+1拍的质阻比估计收敛概率，递推计算目标类别概率， 辨识稠密大气内无推力高速飞行目标的类别。
[0014] 本发明的有益效果是：本发明一种稠密大气内无推力高速飞行目标类别辨识系统 可W精确估计稠密大气内无推力高速飞行目标质阻比，并且通过精确估计的质阻比进行质 阻比估计的收敛辨识，从而通过精确估计的质阻比和质阻比估计的收敛辨识进行目标类别 的准确辨识。
[0015] 在上述技术方案的基础上，本发明还可W做如下改进。
[0016] 进一步，所述初始化模块初始化的变量包括所述质阻比估计模块的系统状态变量 和协方差矩阵；所述质阻比估计收敛辨识模块的离散状态变量、质阻比估计收敛概率、状态 转移概率、概率似然函数均值和概率似然函数方差；所述目标类别辨识模块的类别数目、离 散状态变量、目标类别概率、状态转移概率、概率似然函数均值和概率似然函数方差。
[0017] 进一步，所述第K拍的质阻比估计模块中变量的值为质阻比估计模块中系统状态 变量和协方差矩阵的初始化的值，或为通过质阻比估计模块中系统状态变量和协方差矩阵 的初始化的值和雷达测量数据逐拍递推更新得到的第K拍的系统状态变量和协方差矩阵；
[0018] 所述第K拍的质阻比估计收敛模块中变量的值为质阻比估计收敛模块中质阻比 估计收敛概率、状态转移概率、概率似然函数均值和概率似然函数方差的初始化的值，或为 通过质阻比估计收敛模块中质阻比估计收敛概率、状态转移概率、概率似然函数均值和概 率似然函数方差的初始化的值通过预测进行更新得到的第K拍的质阻比估计收敛概率、状 态转移概率、概率似然函数均值和概率似然函数方差；
[0019] 所述第K拍的目标类别辨识模块中变量的值为目标类别辨识模块中目标类别概 率、状态转移概率、概率似然函数均值和概率似然函数方差的初始化的值，或为通过目标类 别辨识模块中目标类别辨识模块的目标类别概率、状态转移概率、概率似然函数均值和概 率似然函数方差的初始化的值通过预测进行更新得到的第K拍的目标类别概率、状态转移 概率、概率似然函数均值和概率似然函数方差。
[0020] 进一步，所述质阻比估计模块得到质阻比估计值的具体实现，包括W下步骤，
[0021] 步骤一，根据第K拍的质阻比估计模块中的系统状态变量的维度计算第K拍的质 阻比估计模块中的系统状态变量和协方差矩阵的权值；
[0022] 步骤二，利用第K拍的质阻比估计模块中的系统状态变量和协方差矩阵生成第K 拍的采样点；
[0023] 步骤Ξ，根据第K拍的质阻比估计模块中的系统状态变量和协方差矩阵的权值和 第K拍的采样点进行第K+1拍的采样点和协方差矩阵预测；
[0024] 步骤四，根据第K+1拍的采样点和协方差矩阵预测的值和接收的第K+1拍的雷达 测量数据进行第K+1拍的采样点测量预测；
[0025] 步骤五，根据第K+1拍的采样点测量预测的值更新质阻比估计模块中的系统状态 变量和协方差矩阵，得到第K+1拍的系统状态变量和协方差矩阵，并根据第K+1拍的系统状 态变量和协方差矩阵得到第K+1拍的质阻比估计值。
[00%] 进一步，所述质阻比估计收敛辨识模块得到质阻比估计收敛概率并进行质阻比估 计收敛性辨识的具体实现，包括W下步骤，
[0027] 步骤一，利用第K拍的质阻比估计收敛辨识模块的质阻比估计收敛概率和状态转 移概率对第K+1拍的质阻比估计收敛概率进行预测；
[002引步骤二，利用第K+1拍的质阻比估计收敛概率、第K+1拍的质阻比估计值和第K拍 的质阻比估计收敛辨识模块的概率似然函数均值和概率似然函数方差对第K+1拍的质阻 比估计收敛概率进行更新，得到第K+1拍的质阻比估计收敛概率；
[0029] 步骤三根据收敛条件辨识第K+1拍的质阻比估计的收敛性。
[0030] 进一步，所述目标类别辨识模块进行稠密大气内无推力高速飞行目标的目标类别 辨识的具体实现，包括W下步骤，
[0031] 步骤一，利用第K拍的目标类别辨识模块的目标类别概率和状态转移概率对第 K+1拍的目标类别概率进行预测；
[0032] 步骤二，利用第K+1拍的质阻比估计值和第K拍的目标类别辨识模块的概率似然 函数均值和概率似然函数方差对第K+1拍的目标类别概率进行更新，得到第K+1拍的目标 类别概率；
[0033] 步骤三通过得到的第K+1拍的质阻比估计收敛概率和第K+1拍的目标类别概率 计算联合后验概率；
[0034] 步骤四，通过联合后验概率对稠密大气内无推力高速飞行目标的类别进行第K+1 拍的辨识；
[0035] 步骤五，令K=K+1，依次循环进行质阻比估计、质阻比估计收敛概率计算和稠密 大气内无推力高速飞行目标的类别辨识，直至稠密大气内无推力高速飞行目标类别辨识系 统退出，将多次辨识的结果综合得出稠密大气内无推力高速飞行目标辨识结果。
[0036] 基于上述一种稠密大气内无