[发明专利]基于外辐射源联合时延与多普勒频率的直接跟踪方法

摘要

本发明涉及一种基于外辐射源联合时延与多普勒频率的直接跟踪方法，首先建立目标的状态转移模型以及包含外辐射源的直达波和回波的接收信号模型；通过计算接收信号的傅立叶系数将时域数据转化成频域数据，对频域接收数据构建高维最大似然估计，利用信息矩阵的最大特征值作为粒子滤波中粒子的后验概率加权，通过重采样获得权值较大的粒子，对所得粒子取平均得到对应时刻目标位置的估计。本发明相比于传统跟踪方法，综合考虑外辐射源的直达波信息与目标反射回波信息，构建包含时延与多普勒信息的多维信号模型，利用底层接收数据构建粒子后验概率加权，直接对目标位置状态进行估计，跟踪精度更高，且方法实现简单、高效，性能稳健、可靠。

主权项

一种基于外辐射源联合时延与多普勒频率的直接跟踪方法，具体包含如下步骤：步骤1.外辐射源场景下利用状态转移矩阵构建目标运动方程为：xk＝Fxk‑1+vk‑1，其中，为状态向量，xk,yk与表分别示在第k次观测间隙内目标辐射源的位置坐标和相应的速度分量；Tr表示采样周期，状态转移矩阵F为：F=1Tr000100001Tr0001]]>，并定义初始状态与跟踪状态时的条件概率密度函数；结合粒子滤波方法构建粒子后验概率加权迭代方程为：wk(i)=w~k(i)/Σi=1Mw~k(i),w~k(i)=wk-1(i)p(zk|xk(i))]]>，其中，zk表示k时刻的观测量；步骤2.对L个观测站的双通道接收系统进行时间同步，并根据Nyquist采样定理采集外辐射源的直达波信号以及经目标反射的回波信号，获得多站接收的信号时域模型；步骤3.针对信号时域模型，对各站双通道接收的时域数据分别计算其傅立叶系数，得到阵列信号频域模型；步骤4.针对阵列信号频域模型，每个观测站将所获得的阵列信号频域数据传输至中心站，中心站将每个站传输的阵列信号频域数据按照观测站的顺序进行堆栈排列，构造高维阵列信号频域模型；步骤5.针对高维阵列信号频域模型，在中心站对高维阵列信号频域数据构造高斯最大似然函数，并构造包含回波时延、多普勒信息以及直达波时延信息的数据信息矩阵；步骤6.数据信息矩阵的最大特征值作为粒子滤波的后验概率权重；根据粒子滤波理论，设定粒子数量及初始权重，通过迭代更新粒子后验概率权重并重采样，所得最终粒子的均值作为该时刻目标跟踪的结果。