[发明专利]无人机目标跟踪系统的构建方法及应用

权利要求书

1.一种无人机目标跟踪系统的构建方法，其特征在于，包含以下步骤：

步骤一，选择与机动目标运动模式匹配的运动模型一、与搭载机载雷达的无人机运动模式匹配的运动模型二，以恒定时间t为间隔获取机动目标的状态向量无人机的状态向量搭载机载雷达的无人机实际测得其与机动目标的距离和角度的一系列样本数据，其中，在k时刻，x_k为水平方向的位置；为水平方向的速度；为水平方向的加速度；y_k为垂直方向的位置；为垂直方向的速度；为垂直方向的加速度；T表示矩阵的转置；

建立运动学模型：

X_k＝Φ_k/k-1X_k-1+w_k-1 (1)

式(1)中，w_k为系统噪声；式(2)中,为噪声向量，满足δ_kj为Kroneckerδ函数，即有当k＝j时，δ_kj＝1；当k≠j时，δ_kj＝0；式(1)、(2)的状态转移矩阵为：

步骤二，通过所述机载雷达测得其与机动目标的距离、角度，以此作为量测值，建立增量量测方程：

其中量测方程为

Δz_k＝z_k-z_k-1是增量量测向量；z_k是量测向量，v_k是量测噪声；

步骤三，针对机动目标跟踪问题，基于公式(1)和(3)建立相应的非线性离散增量系统：

X_k＝Φ_k/k-1X_k-1+w_k-1 (5)

其中，w_k和v_k满足：

式(7)中,Q_k为系统噪声w_k的方差阵；R_k为量测噪声v_k的方差阵；δ_kj为Kroneckerδ函数，当k＝j时，δ_kj＝1；当k≠j时，δ_kj＝0。

2.一种利用权利要求1所述的无人机目标跟踪系统对机动目标跟踪的方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤A.选取状态估计和误差方差矩阵的初始值分别为和其中，上标“+”表示后验估计，为方差的平方根，即满足

步骤B.由第k-1步的状态估计值和误差方差矩阵可知，第k步的Sigma采样点为：

其中λ为刻度因子，表示中心微分间隔大小，λ≥1；

步骤C.计算第k步的时间更新Sigma采样点和一步预测状态估计

其中，上标“－”表示先验估计；

相应的第k步一步预测的误差方差阵

其中，相应的权值为

步骤D.对Sigma点进行重采样

步骤E.计算第k步的量测更新方程

步骤F.计算第k步的增益矩阵K_k

其中

步骤G.第k步的状态估计为

相应的估计误差方差阵为

步骤H.重复步骤A.～步骤G.以实现无人机对机动目标的跟踪，得到机动目标的位置、速度和加速度的估计。

3.根据权利要求2所述的机动目标跟踪的方法，其特征在于，在步骤C.中，