[發明專利]基于信息熵權和最近鄰域數據關聯的目標航跡優化方法

有效

• 申請號: 201910248309.5
• 申請日: 2019-03-29
• 公開（公告）號: CN109901153B
• 公開（公告）日: 2022-11-01
• 發明（設計）人: 陳伯孝;李恒璐
• 申請（專利權）人: 西安電子科技大學
• 主分類號: G01S13/66
• 分類號: G01S13/66;G01S13/72
• 代理公司: 西安睿通知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 61218
• 代理人: 惠文軒

1.基于信息熵權和最近鄰域數據關聯的目標航跡優化方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟1，設定雷達跟蹤系統的狀態方程為X_k+1＝FX_k和雷達跟蹤系統的量測方程為Z_k＝HX_k+W_k；

設定航跡起始后的前兩個時刻雷達跟蹤系統獲得的量測點為唯一的真實量測點；采用雷達跟蹤系統獲取的航跡起始后前兩個時刻的量測點的量測向量Z₀，Z₁，計算出目標的初始狀態向量

其中，X_k+1為k+1時刻雷達跟蹤系統的狀態向量，X_k為k時刻雷達跟蹤系統的狀態向量，W_k為k時刻的量測點集合；F為雷達跟蹤系統的狀態轉移矩陣，H為雷達跟蹤系統的量測矩陣；x₀為初始時刻二維直角坐標系下目標X方向的位置，y₀為初始時刻二維直角坐標系下目標Y方向的位置，為初始時刻二維直角坐標系下目標X方向的速度，為初始時刻二維直角坐標系下目標Y方向的速度，[·]^T為矩陣的轉置；

步驟2，根據雷達跟蹤系統獲取的航跡起始后前兩個時刻的量測點的量測向量Z₀，Z₁，通過兩點差分法對卡爾曼濾波器進行初始化，計算出卡爾曼濾波器的初始狀態估計向量和初始估計誤差協方差矩陣P₀；

步驟3，根據卡爾曼濾波器的初始狀態估計向量和初始估計誤差協方差矩陣P₀，采用迭代法計算出k時刻目標的狀態估計向量k時刻目標的估計誤差協方差矩陣P_k/k-1、k時刻目標的預測向量k時刻目標的新息協方差矩陣S_k和k時刻目標的卡爾曼增益K_k，其中k＝1，2...n，n∈N⁺；

步驟4，獲取k時刻雷達掃描得到的量測點集合W_k，將所述k時刻目標的預測向量的位置作為跟蹤波門中心，選取跟蹤波門門限值，對k時刻的量測點集合W_k進行初步篩選，得到k時刻的候選量測點；

步驟5，當k時刻的候選量測點的個數為0時，則所述k時刻目標的狀態估計向量和所述k時刻目標的估計誤差協方差矩陣P_k/k-1用于航跡外推；

當k時刻的候選量測點的個數為1時，則所述k時刻的候選量測點的量測向量用于航跡更新；

當k時刻的候選量測點的個數大于1時，采用熵權法對k時刻的目標航跡進行優化更新。

2.根據權利要求1所述的基于信息熵權和最近鄰域數據關聯的目標航跡優化方法，其特征在于，步驟1中，設定二維運動下，所述雷達跟蹤系統的狀態轉移矩陣F、所述雷達跟蹤系統的量測矩陣H、所述k時刻目標的量測向量Z_k和所述航跡起始后前兩個時刻的量測點的量測向量Z₀，Z₁的表達式分別為：

Z_k＝[Z_x，k Z_y，k]^T，Z₀＝[Z_x，0 Z_y，0]^T，Z₁＝[Z_x，1 Z_y，1]^T；

其中，[·]^T為矩陣的轉置，t為采樣間隔；Z_x，k為k時刻在二維直角坐標系下目標X方向的距離；Z_y，k為k時刻在二維直角坐標系下目標Y方向的距離；Z_x，1為目標在第1個時刻獲得的二維直角坐標系下X方向位置量測值，Z_x，0為目標在第0個時刻獲得的二維直角坐標系下X方向位置量測值，Z_y，1為目標在第1個時刻獲得的二維直角坐標系下Y方向位置量測值，Z_y，0為目標在第0個時刻獲得的二維直角坐標系下Y方向位置量測值。