[發(fā)明專利]基于幅度信息的卡爾曼濾波方法

有效

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• 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(jì)）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

本發(fā)明公開了一種基于幅度信息的卡爾曼濾波方法，主要解決當(dāng)觀測噪聲變化時，現(xiàn)有技術(shù)對目標(biāo)狀態(tài)估計(jì)精度不足的問題，其實(shí)現(xiàn)方案是：1)在不同掃描周期，獲取雷達(dá)信號處理得到的量測信息、幅度信息、狀態(tài)噪聲協(xié)方差；2)由雷達(dá)系統(tǒng)參數(shù)獲得初始狀態(tài)誤差協(xié)方差和觀測噪聲協(xié)方差；3)將1)和2)獲得的參數(shù)設(shè)置為濾波器的初始值；4)利用獲得的幅度信息計(jì)算觀測噪聲的協(xié)方差比例系數(shù)，并計(jì)算觀測噪聲協(xié)方差；5)根據(jù)獲得的觀測噪聲協(xié)方差進(jìn)行狀態(tài)估計(jì)；6)將狀態(tài)估計(jì)得到的信息輸入到下一掃描周期。本發(fā)明減少了觀測噪聲與觀測噪聲統(tǒng)計(jì)信息失配的情況，提高了目標(biāo)狀態(tài)估計(jì)的準(zhǔn)確率，可用于對雷達(dá)目標(biāo)進(jìn)行跟蹤和參數(shù)估計(jì)。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于雷達(dá)技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種卡爾曼濾波方法，可用于對雷達(dá)目標(biāo)進(jìn)行跟蹤和參數(shù)估計(jì)。

背景技術(shù)

卡爾曼濾波算法是目前被廣泛應(yīng)用的一種雷達(dá)目標(biāo)跟蹤算法。在系統(tǒng)特性已知、系統(tǒng)噪聲以及觀測噪聲的統(tǒng)計(jì)特性都先驗(yàn)已知的情況下，卡爾曼濾波算法能夠?qū)崿F(xiàn)最優(yōu)估計(jì)。但在一般情況下，系統(tǒng)的狀態(tài)并不都是先驗(yàn)已知的，狀態(tài)噪聲和觀測噪聲的統(tǒng)計(jì)特性并不是固定的，尤其是觀測噪聲的統(tǒng)計(jì)信息會隨著目標(biāo)RCS的起伏發(fā)生變化，在這種情況下用傳統(tǒng)的卡爾曼濾波算法進(jìn)行雷達(dá)目標(biāo)跟蹤很難實(shí)現(xiàn)最優(yōu)性，容易出現(xiàn)濾波發(fā)散、跟蹤精度下降以至目標(biāo)跟蹤丟失的問題。

為了提高卡爾曼濾波算法的性能，解決噪聲不平穩(wěn)的問題，實(shí)現(xiàn)最優(yōu)估計(jì),目前采用的方法主要是通過自適應(yīng)地設(shè)計(jì)和調(diào)整濾波系統(tǒng)的狀態(tài)噪聲協(xié)方差來進(jìn)行，如自適應(yīng)卡爾曼濾波算法AKF等，這些方法雖然能夠根據(jù)不同環(huán)境自適應(yīng)的獲取恰當(dāng)?shù)臑V波參數(shù)，自適應(yīng)的改變狀態(tài)噪聲的協(xié)方差矩陣，但是沒有解決觀測噪聲統(tǒng)計(jì)信息變化的問題。一些調(diào)整觀測噪聲的協(xié)方差矩陣方法，其中包括兩次Kalman濾波的觀測噪聲自適應(yīng)調(diào)整方法，由于只利用了位置信息沒有有效地利用量測除位置以外的其他信息量，因而需要進(jìn)行多步存儲，大大增加了運(yùn)算量，難以進(jìn)行工程實(shí)現(xiàn)。

在實(shí)際情況下，按照雷達(dá)目標(biāo)回波模型，在不同的掃描周期下，目標(biāo)的RCS是起伏的，這可等效為卡爾曼濾波時觀測噪聲統(tǒng)計(jì)信息在不斷變化。而目前的卡爾曼濾波方法均沒有涉及目標(biāo)RCS起伏對觀測噪聲統(tǒng)計(jì)信息的影響，即沒有與信號處理的實(shí)際情況進(jìn)行有效結(jié)合，難以對觀測噪聲的統(tǒng)計(jì)信息進(jìn)行有效估計(jì)，造成觀測噪聲與其統(tǒng)計(jì)信息失配的情況，影響狀態(tài)估計(jì)以及跟蹤精度。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明目的在于針對上述已有技術(shù)的缺陷，提出一種基于幅度信息的卡爾曼濾波方法以提高卡爾曼濾波的狀態(tài)估計(jì)精度，提高雷達(dá)目標(biāo)跟蹤的性能。

為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明的技術(shù)方案包括如下：

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P(1|1)，過程噪聲協(xié)方差Q(1),觀測噪聲協(xié)方差信息R(1)、幅度信息A(1)及由量測信息Z(1)得到的狀態(tài)估計(jì)信息

(4)在第k+1個掃描周期獲取雷達(dá)信號處理報送的幅度信息A(k+1)，并利用上一個掃描周期的幅度信息A(k)，計(jì)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)得到的比例系數(shù)L(k+1)和第k個周期的觀測噪聲協(xié)方差R(k)計(jì)算第k+1個掃描周期觀測噪聲協(xié)方差R(k+1)：

R(k+1)＝L(k+1)R(k)；

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