[發(fā)明專利]基于跟蹤精度可控的多雷達認知跟蹤方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201710310983.2
• 申請日: 2017-05-05
• 公開（公告）號: CN107167798B
• 公開（公告）日: 2020-05-19
• 發(fā)明（設計）人: 易偉;孫偉;李洋漾;王祥麗;孔令講;謝明池;袁野
• 申請（專利權）人: 電子科技大學
• 主分類號: G01S13/66
• 分類號: G01S13/66
• 代理公司: 成都虹盛匯泉專利代理有限公司 51268
• 代理人: 王偉

1.基于跟蹤精度可控的多雷達認知跟蹤方法，其特征在于，包括：

S1、初始化目標狀態(tài)；包括：目標初始位置以及目標初始速度；

S2、根據(jù)初始化的目標狀態(tài)得到目標狀態(tài)方程以及目標量測方程；

S3、根據(jù)目標狀態(tài)方程以及目標量測方程計算得到貝葉斯克拉美羅界；貝葉斯克拉美羅界的具體求解過程如下：

用觀測向量r_k估計目標狀態(tài)ξ_k，其無偏估計量必須滿足：

其中，表示對目標狀態(tài)和觀測求數(shù)學期望；C_k|k為協(xié)方差矩陣；J(ξ_k)則表示目標狀態(tài)ξ_k的貝葉斯費雪信息矩陣BFIM；

J(ξ_k)表達式如下：

其中，表示求向量ξ_k的二階偏導數(shù)，p(r_k,ξ_k)代表觀測與狀態(tài)的聯(lián)合概率分布函數(shù)(PDF)；

p(r_k,ξ_k)表達式如下：

p(r_k,ξ_k)＝p(ξ_k)p(r_k|ξ_k)

其中，p(ξ_k)表示目標狀態(tài)的PDF，p(r_k|ξ_k)表示目標狀態(tài)的條件似然函數(shù)；

則J(ξ_k)變換為：

其中，J_p(ξ_k)和J_r(ξ_k)分別表示目標狀態(tài)的先驗信息和數(shù)據(jù)的BFIM；

J_p(ξ_k)表示為：

J_P(ξ_k)＝(Q_ξ,k-1+F_ξJ^-1(ξ_k-1)F_ξ^T)^-1

J_r(ξ_k)表示為：

其中，G(ξ_k)為3N×(4+2N)的雅克比矩陣，是w_k的量測噪聲協(xié)方差；

通過引入一組二進制選擇變量用于表示節(jié)點的選擇狀態(tài)：

則J(ξ_k)表示為：

J(ξ_k)＝J_p(ξ_k)+u_i,kJ_r(ξ_k)

通過近似的方法求出BFIM，具體表達式如下：

其中，u_k＝[u_1,k,u_2,k,...,u_N,k]；

然后，貝葉斯克拉美羅界定義為BFIM的求逆；即

S4、根據(jù)S3確定的貝葉斯克拉美羅界以及預設的跟蹤精度門限為約束條件，以極小化總功率資源為目標函數(shù)的優(yōu)化問題，得到數(shù)學優(yōu)化模型；預設的跟蹤精度門限的確定過程為：首先為每個監(jiān)視區(qū)域初始化一個跟蹤精度門限，根據(jù)目標位置L_k確定目標所處的監(jiān)視區(qū)域，得到L_k對應的跟蹤精度門限；

S5、求解數(shù)學優(yōu)化模型，得到最優(yōu)節(jié)點選擇和功率分配；

S6、根據(jù)步驟S5得到的最優(yōu)節(jié)點選擇和功率分配，進行目標狀態(tài)估計。

2.根據(jù)權利要求1所述的基于跟蹤精度可控的多雷達認知跟蹤方法，其特征在于，所述預設的跟蹤精度門限具體為：初始時為每個監(jiān)視區(qū)域A_m設置一個跟蹤精度門限，根據(jù)目標位置L_k確定具體的監(jiān)視區(qū)域，得到L_k對應的跟蹤精度門限T_m(L_k)。