[发明专利]一种基于检测前跟踪分布式异步迭代滤波融合方法

摘要

本发明公开了一种基于检测前跟踪分布式异步迭代滤波融合方法，属于雷达数据处理技术领域。本发明将DP‑TBD算法和迭代滤波，分布式异步融合算法结合，通过迭代滤波器和多个雷达的量测数据融合提升了DP‑TBD算法对弱目标的检测性能。除此之外，多个雷达往往有不同的开机时间和扫描周期，即多个雷达的数据是异步的，本发明也实现了多个雷达数据之间的异步融合。本发明的实施，有效解决了在实际应用中多个异步雷达协同探测时无法利用检测前跟踪动态规划算法进行协同探测和信息融合的技术问题，可以有效提升对弱目标的跟踪效果。

主权项

一种基于检测前跟踪分布式异步迭代滤波融合方法，其特征在于，包括下列步骤：步骤S1：初始化系统参数，包括：目标信噪比SNR，检测器跟踪处理门限VT，航迹关联门限G，滑窗长度N；传感器数目P，各传感器的采样周期Tp、椭圆波门门限γp，总采样帧数MP，目标状态转移矩阵Fp、观测矩阵Hp、过程噪声协方差矩阵Qp，其中下标p为传感器标识符，一次滑窗当中各传感器在不同采样帧的检测概率各传感器的在不同采样帧的噪声协方差其中n＝1,2,…,N；前N‑1帧的目标真实运动状态作为前N‑1帧的目标运动状态估计：j＝1,2,…,N‑1；基于噪声协方差Rpn将状态误差协方差矩阵初始化为PpjN-1=Rpj(1,1)Rpj(1,1)/Tp00Rpj(1,1)/Tp2Rpj(1,1)/Tp20000Rpj(2,2)Rpj(2,2)/Tp00Rpj(2,2)/Tp2Rpj(2,2)/Tp2;]]>步骤S2：根据每个传感器的回波量测，通过迭代滑窗的方式获取目标在每个时刻的运动状态、状态误差协方差矩阵：S201：初始化滑窗结束帧k的初始值为k＝N；S202：判断当前滑窗结束帧k是否为N，若是，则执行步骤S203；否则执行步骤S204：S203：对回波量测进行基于动态规划的检测前跟踪处理，并判断是否存在一次检测前跟踪处理结果，若否，则执行步骤206；若是，则基于得到的得到运动状态估计判断是否小于航迹关联门限G，若小于，则执行步骤S205；若大于或等于，则执行步骤S206；其中，采样帧号i＝k‑N+1...,k‑1；S204：对当前滑窗的回波量测进行基于动态规划的检测前跟踪处理，得到目标一次检测前跟踪处理的运动状态估计判断是否小于航迹关联门限G，若小于，则执行步骤S205；若大于或等于，则执行步骤S206；其中，采样帧号i＝k‑N+1...,k‑1；S205：对当前滑窗的各帧的目标运动状态、状态误差协方差矩阵进行更新处理：S205‑1：分别对当前滑窗的第k‑N+1,k‑N+2,...,k‑1帧的目标运动状态进行滤波处理：根据公式计算目标运动状态的新信息过程根据公式计算预测误差的自相关矩阵根据公式计算迭代滤波增益对状态误差协方差矩阵进行更新：其中，i＝k‑N+1...,k‑1，符号(·)′表示括号中矩阵的转置；判断是否满足若是，则根据对目标运动状态进行更新；否则，根据对目标运动状态进行更新；S205‑2：对当前滑窗的第k帧的量测进行迭代滤波处理：根据公式计算新信息过程根据公式计算预测误差的自相关矩阵根据公式计算迭代滤波增益对状态误差协方差矩阵进行更新：判断是否满足若是，则根据对目标运动状态进行更新；否则，根据对目标运动状态进行更新；基于更新后的执行步骤S207；S206：对当前滑窗的各帧的目标运动状态、状态误差协方差矩阵进行更新处理：S206‑1：分别对当前滑窗的第k‑N+1,k‑N+2,...,k‑1帧的目标运动状态进行滤波处理：根据公式计算预测误差的自相关矩阵根据公式计算迭代滤波增益对状态误差协方差矩阵进行更新：对目标运动状态进行更新：其中，i＝k‑N+1...,k‑1，符号(·)′表示括号中矩阵的转置；S206‑2：对当前滑窗的第k帧的量测进行迭代滤波处理：根据公式计算预测误差的自相关矩阵根据公式计算迭代滤波增益对状态误差协方差矩阵进行更新：对目标运动状态进行更新：基于更新后的执行步骤S207；S207：更新滑窗结束帧k＝k+1，判断k是否大于总采样帧数MP，若否，则继续执行步骤S204；若是，则将作为每个传感器输出的目标在每个采样时刻的目标运动状态，作为每个传感器输出的目标在每个采样时刻的状态误差协方差矩阵，并步骤S3；步骤S3：异步数据转换：步骤S301：将采样周期Tp最长的一个传感器定义为l，将P个传感器中不为传感器l的传感器定义为传感器m；并分别用Pmz表示Mm个不同时刻的目标运动状态、状态误差协方差矩阵，其中z∈{1,…,Mm}，Mm表示传感器m的总采样帧数；步骤S302：对传感器m的目标运动状态、状态误差协方差矩阵进行异步数据转换：S302‑1：初始化传感器l的帧标识符q＝1，并执行步骤S302‑2；步骤S302‑2：基于传感器l的第q帧的帧采样时刻Tlq，将传感器m的帧采样时刻Tmz∈[Tl1,Tlq]的目标运动状态状态误差协方差矩阵Pmz作为第q个待转换集合mq；根据公式计算集合mq中的帧采样时刻Tmz与帧采样时刻Tlq的时间差并对的目标运动状态状态误差协方差矩阵Pmz分别进行转换，得到转换结果并将集合mq中的Pmz对应替换为转换结果其中目标状态转移矩阵Fqz、过程噪声协方差矩阵Qqz为：分别将传感器l的目标状态转移矩阵为Fl、过程噪声协方差矩阵Ql中的采样周期Tl替换为时间差得到；步骤S302‑2：由当前集合mq中的|mq|个目标运动状态、状态误差协方差矩阵的均值得到传感器m在帧采样时刻Tlq的目标运动状态状态误差协方差矩阵其中|mq|表示集合mq的元素数目；步骤S302‑3：更新q＝q+1，并判断帧采样时刻Tlq是否大于传感器l的总采样帧数Ml的采样时刻，若是，则执行步骤S4；否则继续执行步骤S302‑2；步骤S4：对所有传感器的Ml个目标运动状态、状态误差协方差矩阵分别进行融合处理。