[發(fā)明專利]基于幅度信息的卡爾曼濾波方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201910071575.5
• 申請日: 2019-01-25
• 公開（公告）號: CN109802656B
• 公開（公告）日: 2022-03-04
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 趙永波;丁一;何學(xué)輝;劉宏偉;蘇洪濤
• 申請（專利權(quán)）人: 西安電子科技大學(xué)
• 主分類號: H03H21/00
• 分類號: H03H21/00
• 代理公司: 陜西電子工業(yè)專利中心 61205
• 代理人: 王品華;朱紅星

1.基于幅度信息的卡爾曼濾波方法，其特征在于，包括如下：

(1)在每次掃描時，獲取雷達(dá)信號處理得到的量測信息Z、目標(biāo)幅度信息A和過程噪聲協(xié)方差信息Q；

(2)通過雷達(dá)系統(tǒng)參數(shù)獲取初始觀測噪聲協(xié)方差信息R(1)和初始狀態(tài)誤差協(xié)方差信息P(1|1)；

(3)在第1個掃描周期，用(1)和(2)中獲得的信息，設(shè)置濾波器的初始值，即第1個掃描周期的狀態(tài)誤差協(xié)方差信息P(1|1)，過程噪聲協(xié)方差信息Q(1),觀測噪聲協(xié)方差信息R(1)、目標(biāo)幅度信息A(1)及由量測信息Z(1)得到的狀態(tài)估計信息

(4)在第k+1個掃描周期獲取雷達(dá)信號處理報送的目標(biāo)幅度信息A(k+1)，并利用上一個掃描周期的目標(biāo)幅度信息A(k)，計算得到觀測噪聲的協(xié)方差比例系數(shù)L(k+1)為：

(5)利用由(4)得到觀測噪聲的協(xié)方差比例系數(shù)L(k+1)和第k個周期的觀測噪聲協(xié)方差信息R(k)計算第k+1個掃描周期觀測噪聲協(xié)方差信息R(k+1)：

(5a)在第k個掃描周期，將觀測噪聲協(xié)方差信息R(k)由信號處理階段的測角誤差σ_θ(k)和測距誤差計σ_ρ(k)表示如下:

(5b)將第k個掃描周期的測角誤差σ_θ(k)表示為：

其中，U₁為常數(shù)，其與測角方法有關(guān)；Q_BW為波束寬度，SNR_k為第k個掃描周期目標(biāo)點(diǎn)跡的檢測信噪比；

將第k個掃描周期的測距誤差σ_ρ(k)表示為：

其中，U₂為常數(shù)，其與雷達(dá)系統(tǒng)參數(shù)及性能有關(guān)；D為雷達(dá)的距離分辨率，其與信號的有效帶寬有關(guān)，SNR_k為第k個掃描周期目標(biāo)的檢測信噪比；

(5c)計算目標(biāo)的檢測信噪比SNR_k：

其中，A(k)為第k個掃描周期的目標(biāo)點(diǎn)跡的目標(biāo)幅度信息，n²為接收機(jī)噪聲功率，在一個雷達(dá)系統(tǒng)中，由于接收機(jī)噪聲功率n²為定值，所以檢測信噪比SNR_k只與目標(biāo)幅度信息A有關(guān)；

(5d)將信噪比SNR_k帶入到(5b)公式中，得第k個掃描周期中觀測噪聲協(xié)方差信息R(k)為：

(5e)根據(jù)(5d)的結(jié)果，得到第k+1個掃描周期的觀測噪聲協(xié)方差信息R(k+1)的矩陣為：

(6)根據(jù)(5)得到的觀測噪聲協(xié)方差信息R(k+1)，通過卡爾曼濾波算法計算第k+1個掃描周期的狀態(tài)估計信息

(7)將第k+1個掃描周期的狀態(tài)估計信息狀態(tài)誤差協(xié)方差信息P(k+1|k+1)，觀測噪聲協(xié)方差信息R(k+1)、過程噪聲協(xié)方差信息Q(k+1)、目標(biāo)幅度信息A(k+1)作為下一個周期濾波器的輸入，進(jìn)入下一個周期的狀態(tài)估計。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其中(6)中通過卡爾曼濾波算法計算第k+1個掃描周期的狀態(tài)估計信息其實(shí)現(xiàn)如下:

(6a)利用第k個掃描周期的狀態(tài)估計信息進(jìn)行狀態(tài)的一步預(yù)測：

其中，為k+1時刻的狀態(tài)預(yù)測值，F(xiàn)(k)為狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣，G(k)為輸入控制矩陣，u(k)為已知輸入或控制信號；

(6b)由狀態(tài)預(yù)測值得到量測預(yù)測值

其中H(k+1)為量測矩陣；

(6c)由量測信息Z(k+1)和量測預(yù)測值計算得到新息v(k+1)：

其中，Z(k+1)為第k+1次掃描獲取的量測信息；

(6d)根據(jù)第k個掃描周期的過程噪聲協(xié)方差信息Q(k)和狀態(tài)誤差協(xié)方差信息P(k|k)進(jìn)行狀態(tài)誤差協(xié)方差信息的一步預(yù)測P(k+1|k)：

P(k+1|k)＝F(k)P(k|k)F'(k)+Q(k)，

其中，F(xiàn)'(k)是狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣F(k)的轉(zhuǎn)置；

(6e)根據(jù)一步預(yù)測P(k+1|k)和(5)得到的觀測噪聲協(xié)方差信息R(k+1)，得到新息協(xié)方差S(k+1)：

S(k+1)＝H(k+1)P(k+1|k)H'(k+1)+R(k+1)，

其中，H'(k+1)是量測矩陣H(k+1)的轉(zhuǎn)置；

(6f)由新息協(xié)方差S(k+1)計算得到增益矩陣C(k+1)：

C(k+1)＝P(k+1|k)H'(k+1)S^-1(k+1)，

其中，S^-1(k+1)是新息協(xié)方差S(k+1)的逆；

(6g)根據(jù)增益矩陣C(k+1)和新息協(xié)方差S(k+1)按如下公式進(jìn)行狀態(tài)誤差協(xié)方差信息P(k+1|k+1)的更新：

P(k+1|k+1)＝P(k+1|k)-C(k+1)S(k+1)C'(k+1)

其中，C'(k+1)為增益矩陣C(k+1)的轉(zhuǎn)置；

(6h)根據(jù)新息v(k+1)和增益矩陣C(k+1)，得到狀態(tài)估計信息