本發(fā)明涉屬于目標(biāo)跟蹤技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種無源裝置同步增廣測量可變維數(shù)融合濾波方法。

背景技術(shù)：

反輻射導(dǎo)彈、隱身技術(shù)、低空和超低空突防、綜合性電子干擾等技術(shù)的發(fā)展，對雷達(dá)的生存提出了嚴(yán)重的挑戰(zhàn)，掌握和控制電磁優(yōu)勢成為戰(zhàn)爭勝敗的關(guān)鍵。因而，無源或被動探測跟蹤技術(shù)成為解決這一問題很有希望的途徑，其中利用紅外探測和跟蹤系統(tǒng)進(jìn)行防御是一個主要方向。

由于紅外傳感器采用被動工作方式，其具有較強的抗低空和超低空突防、抗反輻射導(dǎo)彈、抗電磁干擾和反隱身能力。紅外傳感器可獲取目標(biāo)的角度信息，但缺少目標(biāo)的距離信息。為了補充目標(biāo)信息維度，可利用兩部或兩部以上紅外傳感器可以實現(xiàn)對目標(biāo)的定位，確定目標(biāo)的三個維度(在)的坐標(biāo)。目前利用多部紅外傳感器實現(xiàn)對機(jī)動目標(biāo)跟蹤的融合算法很少，何友、王國宏等提出采用集中式擴(kuò)展卡爾曼濾波器(ekf)進(jìn)行融合，在此基礎(chǔ)上對多個冗余采用模糊判決的方法提高精度，但沒有提到其對機(jī)動目標(biāo)跟蹤的效果。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

本發(fā)明提出一種無源裝置同步增廣測量可變維數(shù)融合濾波方法，可對多個紅外傳感器等無源裝置的運動目標(biāo)觀測數(shù)據(jù)進(jìn)行融合濾波，且能在紅外傳感器個數(shù)發(fā)生變化的情況下，實現(xiàn)對目標(biāo)的高精度跟蹤。

為了解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明提供一種無源裝置同步增廣測量可變維數(shù)融合濾波方法，用狀態(tài)向量描述跟蹤目標(biāo)，用無源裝置的測量向量組成可變維數(shù)的增廣測量矩陣，對多個無源裝置的跟蹤數(shù)據(jù)進(jìn)行融合濾波完成目標(biāo)跟蹤，其中，維數(shù)指無源裝置的個數(shù)。

較佳地，使用無跡卡爾曼方法進(jìn)行融合濾波，其過程為：

步驟1，初始化：初始化目標(biāo)的過程噪聲矩陣q和觀測噪聲矩陣r，以及目標(biāo)的初始狀態(tài)向量x0和狀態(tài)協(xié)方差矩陣p0；

步驟2，預(yù)測；

2.1根據(jù)k-1時刻的狀態(tài)向量xk-1和狀態(tài)協(xié)方差矩陣pk-1，按照公式(1)所示方法，計算k-1時刻的狀態(tài)向量的2n+1個sigma點xk-1⁽ⁱ⁾，其中n為無源裝置的個數(shù)，λ為常數(shù)，

2.2根據(jù)2n+1個sigma點xk-1⁽ⁱ⁾和過程噪聲qk-1，按照式(2)所示方法，獲得經(jīng)過狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣ak-1變換后的sigma點集

2.3根據(jù)經(jīng)過狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣ak-1變換后的sigma點集按照式(3)所示方法，得到狀態(tài)預(yù)測值

其中，權(quán)重w⁽ⁱ⁾的計算過程如下：

2.4根據(jù)sigma點集和k時刻的過程噪聲矩陣qk，按照式(4)所示方法，計算狀態(tài)向量的協(xié)方差矩陣

其中，t為矩陣轉(zhuǎn)置符號；

步驟3，更新：

3.1根據(jù)k時刻預(yù)測的狀態(tài)向量和狀態(tài)協(xié)方差矩陣按照式(5)所示方法，計算k-1時刻的狀態(tài)向量的sigma點集，

3.2根據(jù)紅外傳感器的個數(shù)n，選擇相應(yīng)的測量函數(shù)hⁱ(·)，按照式(6)所示方法，得到預(yù)測的狀態(tài)向量sigma點集經(jīng)過測量函數(shù)hⁱ(·)變換后，預(yù)測的測量向量sigma點集

其中，測量函數(shù)h^i(·)實現(xiàn)不同坐標(biāo)系的轉(zhuǎn)換；

3.3根據(jù)sigma點集的權(quán)重按照式(7)所示方法得到預(yù)測測量值μk，

3.4按照式(8)所示方法，計算測量值的方差sk，

3.5按照式(9)所示方法，計算狀態(tài)值與測量值的協(xié)方差ck，

3.6按照式(10)所示方法，計算濾波器增益kk，

kk＝cksk^-1(10)

3.7按照式(11)所示方法，得到可變維數(shù)的增廣測量矩陣zk，

3.8按照式(12)和(13)所示方法，計算后驗狀態(tài)值mk及狀態(tài)協(xié)方差矩陣pk，

本發(fā)明與現(xiàn)有技術(shù)相比，其顯著優(yōu)點在于，本發(fā)明方法可對多個紅外傳感器等無源裝置的運動目標(biāo)觀測數(shù)據(jù)進(jìn)行融合濾波，且能在紅外傳感器個數(shù)發(fā)生變化的情況下，實現(xiàn)對目標(biāo)的高精度跟蹤。

附圖說明

圖1是三個無源裝置濾波示意圖。

具體實施方式

容易理解，依據(jù)本發(fā)明的技術(shù)方案，在不變更本發(fā)明的實質(zhì)精神的情況下，本領(lǐng)域的一般技術(shù)人員可以想象出本發(fā)明無源裝置同步增廣測量可變維數(shù)融合濾波方法的多種實施方式。因此，以下具體實施方式和附圖僅是對本發(fā)明的技術(shù)方案的示例性說明，而不應(yīng)當(dāng)視為本發(fā)明的全部或者視為對本發(fā)明技術(shù)方案的限制或限定。

基于本方法的實例，采用高逼真度彈道仿真數(shù)據(jù)來模擬彈道導(dǎo)彈軌跡，在地面不同地點部署3部紅外傳感器，即無源裝置，如圖1所示，其中②所在區(qū)域處于2個紅外傳感器可觀測范圍，③所在區(qū)域處于3個紅外傳感器可觀測范圍。在本實例中，根據(jù)紅外傳感器對運動目標(biāo)觀測得到的方位角和仰角，組成可變維數(shù)的增廣測量矩陣，對②和③所在段的中段飛行的目標(biāo)運動軌跡進(jìn)行融合濾波跟蹤的仿真。本實例包含以下步驟。

步驟1，用狀態(tài)向量描述跟蹤目標(biāo)，用紅外傳感器的測量向量組成可變維數(shù)的增廣測量矩陣。

彈道導(dǎo)彈中段飛行過程中，地面多部紅外傳感器對該目標(biāo)的同一弧段進(jìn)行觀測后，構(gòu)造統(tǒng)一的目標(biāo)狀態(tài)向量，這里采用該目標(biāo)的位置、速度和加速度構(gòu)造目標(biāo)狀態(tài)向量。在地心-地固坐標(biāo)系(ecef)下分別取x軸方向上的位置x、速度加速度和y軸方向的位置y、速度加速度以及z軸方向的位置z、速度加速度作為跟蹤目標(biāo)的目標(biāo)狀態(tài)向量xk，其中k∈n是時間指標(biāo)。

可變維數(shù)增廣測量矩陣zk由n個紅外傳感測量向量zi組成，下標(biāo)i為紅外傳感器的標(biāo)號。其中每個紅外傳感器的測量向量zi為目標(biāo)與紅外傳感器之間構(gòu)成的俯仰角an和方位角en組成，則當(dāng)紅外傳感器數(shù)目變化時，增廣測量矩陣的維數(shù)也隨之發(fā)生變化。

zk＝[z1,…,zi,…,zn]^t＝[a1e1a2e2…anen]^t

步驟2，建立目標(biāo)的運動方程和測量方程。

本實例中，目標(biāo)的運動方程為xk＝ak-1xk-1+qk-1，其中，xk為k-1時刻的狀態(tài)向量，ak-1為k-1時刻的狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣，qk-1為k-1時刻的過程噪聲。狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣的表達(dá)式如下，

其中，gm為地球引力常數(shù)，t為采樣時間間隔，rk為目標(biāo)與地心之間的距離。

過程噪聲矩陣q是高斯噪聲序列qk的方差，q＝e[qk·(qk)^t]，在本實例中，q取值為：

目標(biāo)的測量方程為：

zk＝hⁱ(xk)+rk，

其中，zk為k時刻的可變維數(shù)增廣測量矩陣，hⁱ(·)為紅外傳感器數(shù)目為i時的測量函數(shù)，rk為k時刻的測量噪聲，r是高斯噪聲序列rk的方差，r＝e[rk·(rk)^t]，在本實例中，r取值為

本實例中，r對角線上的元素0.001分別表示紅外傳感器的俯仰角和方位角的測量精度，當(dāng)紅外傳感器個數(shù)為3時，當(dāng)紅外傳感器個數(shù)為2時，測量函數(shù)hⁱ(·)的作用是將相應(yīng)的測量函數(shù)將狀態(tài)向量在地心-地固(ecef)坐標(biāo)系下的坐標(biāo)，變換到傳感器的極坐標(biāo)系(rae)下的俯仰角a和方位角e，其實現(xiàn)步驟為：

將狀態(tài)向量在地心-地固(ecef)坐標(biāo)系下的坐標(biāo)，變換到紅外傳感器的北天東(enu)坐標(biāo)系下。

設(shè)某一參考時刻t，傳感器的北天東(enu)坐標(biāo)系的坐標(biāo)原點在地心-地固(ecef)坐標(biāo)系中的坐標(biāo)為(x0,y0,zo)。enu坐標(biāo)系的坐標(biāo)原點的地心經(jīng)緯度分別為l及b，在enu坐標(biāo)系下的坐標(biāo)為(xenu,yenu,zenu)。單位是m。

ecef坐標(biāo)系到enu坐標(biāo)系坐標(biāo)變換矩陣為：

將紅外傳感器的北天東(enu)坐標(biāo)系下的坐標(biāo)，變換到紅外傳感器的極坐標(biāo)系(rae)下。

設(shè)(xenu,yenu,zenu)為enu坐標(biāo)系下某點的坐標(biāo)，(r,a,e)為其在極坐標(biāo)系下的坐標(biāo)，角度單位是rad，距離單位是m，則：

步驟3，將無源裝置的測量向量放入可變維數(shù)增廣測量矩陣中。假設(shè)在k時刻，第i個無源裝置的測量向量為則增廣矩陣為在本實例中，有2個紅外傳感器放置在不同的地點時，相應(yīng)的測量函數(shù)將狀態(tài)向量在地心-地固(ecef)坐標(biāo)系下的坐標(biāo)，變換到傳感器的極坐標(biāo)系(rae)下的俯仰角a和方位角e，[a1e1a2e2]^t，當(dāng)有3個紅外傳感器放置在不同地點時，相應(yīng)的可變維數(shù)增廣測量矩陣為[a1e1a2e2a3e3]^t。

步驟4，對目標(biāo)進(jìn)行無跡卡爾曼(ukf)融合濾波。

融合濾波的步驟可以分為以下幾步：

第一，初始化。初始化目標(biāo)的過程噪聲矩陣q和觀測噪聲矩陣r，以及目標(biāo)的初始狀態(tài)向量x0和狀態(tài)協(xié)方差矩陣p0。

第二，預(yù)測。

2.1根據(jù)k-1時刻的狀態(tài)向量xk-1和狀態(tài)協(xié)方差矩陣pk-1，按照公式(1)所示方法，計算k-1時刻的狀態(tài)向量的2n+1個sigma點，其中n和λ為常數(shù)。

2.2根據(jù)2n+1個sigma點xk-1⁽ⁱ⁾和過程噪聲qk-1,按照式(2)所示方法，得到經(jīng)過狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣ak-1變換后的sigma點集

2.3根據(jù)經(jīng)過狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣ak-1變換后的sigma點集按照式(3)所示方法，得到狀態(tài)預(yù)測值

其中，權(quán)重w⁽ⁱ⁾的計算過程如下：

2.4根據(jù)sigma點集和k時刻的過程噪聲qk矩陣，按照式(4)所示方法，計算狀態(tài)向量的協(xié)方差矩陣

其中計算

第三，更新。

3.1根據(jù)k時刻預(yù)測的狀態(tài)向量和狀態(tài)協(xié)方差矩陣按照式(5)所示方法，計算k-1時刻的狀態(tài)向量的sigma點集，其中n和λ為常數(shù)。

3.2根據(jù)紅外傳感器的個數(shù)，選擇相應(yīng)的測量函數(shù)hⁱ(·)，按照式(6)所示方法，得到預(yù)測的狀態(tài)向量sigma點集經(jīng)過測量函數(shù)hⁱ(·)變換后，預(yù)測的測量向量sigma點集

3.3根據(jù)sigma點集的權(quán)重按照式(7)所示方法得到預(yù)測測量值μk。

3.4按照式(8)所示方法，計算測量值的方差sk。

3.5按照式(9)所示方法，計算狀態(tài)值與測量值的協(xié)方差ck。

3.6按照式(10)所示方法，計算濾波器增益kk

kk＝cksk^-1(10)

3.7按照式(11)所示方法，得到可變維數(shù)的增廣測量矩陣zk。

3.8按照式(12)和(13)所示方法，計算后驗狀態(tài)值mk及狀態(tài)協(xié)方差矩陣pk

等待下一個時刻的增廣測量矩陣，并重復(fù)第二～第三，實現(xiàn)連續(xù)的濾波過程。

本發(fā)明中多紅外傳感器跟蹤系統(tǒng)是一個時變系統(tǒng)，應(yīng)用局部可觀測理論，構(gòu)造局部觀測方程可對融合系統(tǒng)進(jìn)行可觀性分析。同步增廣測量可變維數(shù)融合濾波方法在多紅外傳感器融合濾波的基礎(chǔ)上，能應(yīng)對在融合濾波過程中，紅外傳感器數(shù)目變化的情況，具有良好的系統(tǒng)穩(wěn)定性。