[發明專利]基于ADS?B的概率假設密度濾波雷達系統誤差融合估計方法

有效

• 申請號: 201410475911.X
• 申請日: 2014-09-18
• 公開（公告）號: CN104237862B
• 公開（公告）日: 2017-01-11
• 發明（設計）人: 章濤;來燃;吳仁彪;陳敏
• 申請（專利權）人: 中國民航大學
• 主分類號: G01S7/40
• 分類號: G01S7/40
• 代理公司: 天津才智專利商標代理有限公司12108
• 代理人: 龐學欣

技術領域

本發明屬于傳感器誤差配準技術領域，特別是涉及一種基于ADS-B的概率假設密度濾波雷達系統誤差融合估計方法。

背景技術

雷達觀測誤差主要分為隨機誤差和系統誤差兩類。在多雷達融合跟蹤系統中，雷達系統誤差估計已成為多雷達融合處理的先決條件，其會直接影響整個系統的工作性能。因此需要對雷達系統誤差進行估計，以此對雷達測量進行相應的補償，這個過程也稱為誤差配準。現有的雷達誤差估計方法可以歸納為離線估計方法和在線估計方法兩類。其中離線估計方法是通過對一段時間的雷達觀測數據進行數據擬合，從而估計系統誤差，如最小二乘方法及最大似然方法等。在線估計方法主要是利用濾波方法實現系統誤差的遞推估計。在線估計方法與離線方法相比具有實現實時誤差校正的優點，因此得到的國內外學者的更多關注。2006年Bar-Shalom提出利用Kalman濾波進行系統誤差估計的方法。2007年Herrero提出一種利用Kalman濾波實現系統狀態與誤差聯合估計方法。

無論是基于數據擬合的離線估計方法還是基于濾波的在線估計方法，上述方法都需要滿足這樣一個假設：目標狀態和觀測之間的關聯關系預先已知。現有的方法如通過最近鄰方法(NN)、聯合概率數據關聯方法(JPDA)等方法獲得目標狀態和觀測之間的關聯關系。而對于多目標或密集雜波場景，想要獲得準確的關聯關系是十分困難的，而且錯誤的目標狀態與觀測之間的關聯關系將會嚴重影響系統誤差估計結果。2003年Mahler在隨機有限集理論框架下提出傳遞目標狀態集合的后驗概率密度的一階統計矩的概率假設密度(Probability?hypothesis?density，PHD)濾波理論。PHD濾波器將復雜的多目標狀態空間的運算轉換為單目標狀態空間內的運算，可有效避免多目標狀態估計中復雜的數據關聯問題。2006年Vo題出了高斯混合模型PHD(Gaussian?Mixture?PHD,GM-PHD)濾波器錯誤！未找到引用源。，給出了線性高斯條件的PHD濾波器的封閉解形式。2009年Vo利用類似擴展Kalman濾波的方法給出了了弱非線性條件下的GM-PHD濾波。

隨著全球導航衛星系統(GNSS)和空空、空地數據鏈通信技術的發展，一種新型的航空器運行監視技術—廣播式自動相關監視技術(Automatic?Dependent?Surveillance-Broadcast，ADS-B)正在航空器監視中廣泛應用。航空器上的ADS-B機載收發信機將本機GPS(Global?Positioning?System)導航設備獲得的本機經度、緯度、速度、時間、高度等數據通過數據鏈對外廣播，ADS-B地面站通過接收有效空域內航空器所發送的廣播數據實現對航空器的監視，其定位精度即為機載GPS導航設備的定位精度，遠遠優于雷達定位精度。因此利用ADS-B進行雷達系統誤差估計成為該領域新的研究熱點。2009年Besada提出了利用ADS-B監視數據對空中交通管理系統航管雷達進行誤差配準的方法。2013年He?You提出利用Kalman濾波及ADS-B監視數據進行雷達系統誤差估計的方法。但到目前為止尚未發現基于ADS-B的概率假設密度濾波雷達系統誤差融合估計方法方面的報道。

發明內容

為了解決上述問題，本發明的目的在于提供一種基于ADS-B的概率假設密度濾波雷達系統誤差融合估計方法。

為了達到上述目的，本發明提供的基于ADS-B的概率假設密度濾波雷達系統誤差融合估計方法包括按順序進行的下列步驟：

1)建立基于ADS-B的雷達系統誤差觀測方程的S1階段；

2)建立雷達系統誤差狀態方程的S2階段；

3)構造雷達系統誤差狀態和觀測有限集的S3階段；

4)概率假設密度濾波雷達系統誤差融合估計的S4階段。

在步驟1)中，所述的建立基于ADS-B的雷達系統誤差觀測方程的方法是利用坐標投影技術首先將目標ADS-B觀測值轉換到以雷達位置為中心的直角坐標系下，然后將目標雷達極坐標的觀測值轉換到以雷達站位置為中心的直角坐標系下，在不考慮ADS-B定位誤差的基礎上，建立基于ADS-B的雷達系統誤差觀測方程，為概率假設密度濾波雷達系統誤差融合估計做準備。

在步驟2)中，所述的建立雷達系統誤差狀態方程的方法是將雷達的系統誤差和目標的狀態看作兩個相互獨立的過程，并且假設雷達的系統誤差服從馬爾可夫過程，進而建立雷達系統誤差狀態轉移方程，為概率假設密度濾波雷達系統誤差融合估計做準備。