[发明专利]最大化测量信息增益的接收站路径优化方法

说明书

一种最大化测量信息增益的接收站路径优化方法，采用扩展卡尔曼滤波方法进行目标状态估计，采用CRLB矩阵的迹表征“测量信息增益”，同时利用“最大化测量信息增益”准则进行信号接收站路径优化，通过增大测量信息增益，减小目标状态估计误差，从而提升目标状态估计性能，用于提升双基站无源协同定位系统获取测量信息增益，从而提升对监测区域内目标动力学状态估计精度，达到持续稳定且高效跟踪目标的效果。

技术领域

本发明涉及双基站无源协同定位系统单目标跟踪领域，具体涉及一种最大化测量信息增益的信号接收站路径优化方法。

背景技术

目前，双基站无源协同定位系统是指雷达本身不发射电磁波，使用第三方信号源作为目标的机会照射源，通过解析信号接收站获取电磁波信息得到目标相关测量信息。在双基站无源协同定位系统单目标跟踪领域中，若跟踪环境为简单环境，且信号接收站获取测量形式为非线性测量时，常利用扩展卡尔曼滤波算法进行目标状态估计，然而在目标状态估计过程中，非线性测量信息所提供信息增益会同时受到“信号发射站-目标-信号接收站”三者间位置关系及接收站自身固有测量误差的影响。

在扩展卡尔曼滤波算法中，常假设信号接收站自身测量误差为零均值加性高斯白噪声。此时接收站获取测量信息的增益仅与“信号发射站-目标-信号接收站”三者间位置关系有关。当信号发射站位置固定时，如果设计信号接收站运动路径，有效提升接收站获取测量信息增益，从而间接提升目标动力学状态估计精度，是本发明要解决的主要问题。

发明内容

本发明要解决上述现有技术存在的问题，提供一种最大化测量信息增益的信号接收站路径优化方法，该方法采用扩展卡尔曼滤波方法进行目标状态估计，采用CRLB矩阵的迹表征“测量信息增益”，同时利用“最大化测量信息增益”准则进行信号接收站路径优化，通过增大测量信息增益，减小目标状态估计误差，从而提升目标状态估计性能。

本发明解决其技术问题采用的技术方案：这种最大化测量信息增益的接收站路径优化方法，包括如下步骤：

S1，每一时刻，目标状态估计量服从高斯分布，即：

其中，表示k时刻目标动力学状态，x_k、y_k、分别表示目标在二位笛卡尔坐标系中x、y方向上的位置、速度状态信息；Z^k＝{Z¹,Z²,...,Z^k-1,Z^k}，表示时刻信号接收站获取测量集合；P_k|k分别表示目标状态估计均值、估计误差协方差；

S2，在k时刻，进行目标状态估计时域预测：

P_k+1|k＝F_k+1P_k|kF_k+1+Q_k+1 (4)

其中，P_k+1|k分别表示目标状态估计均值、估计误差协方差矩阵时域预测；F_k+1、 Q_k+1分别表示k时刻目标状态转移矩阵、目标运动过程噪声误差协方差矩阵；

S3，结合信号接收站k时刻所处位置S_k，分别遍历各个信号接收站可选运动速度矢量计算选择不同运动速度矢量并运动一个采样周期后信号接收站所处位置

S4，结合步骤S2所得目标状态估计时域预测信息p(X_k+1|Z^k)、信号接收站所处不同位置分别计算两者之间相对位置状态，然后计算接收站观测雅可比矩阵：

式中，表示信号接收站测量方程；