雙基地?zé)o角度信息單目標(biāo)跟蹤算法.pdf

1、地波超視距雷達已在多個國家投入使用,這種雷達普遍采用大型陣列天線,這種天線通常由上百個陣元組成,機動和隱蔽都十分困難,十分容易遭到敵方導(dǎo)彈的攻擊。為了提高雷達系統(tǒng)的生存能力,本文提出了使用小型機動天線的設(shè)想。但是,天線越小,觀測系統(tǒng)的角度分辨力越低[6],為了在角度分辨力非常差的情況下,保持一定的跟蹤能力,本文提出了雙基地?zé)o角度信息跟蹤系統(tǒng)。這個系統(tǒng)利用從兩個分開布置的雷達站得到的兩組目標(biāo)距離和徑向速度觀測值,來完成對目標(biāo)的跟蹤,而不需

2、要目標(biāo)方位角信息,因此,使用小天線而造成的角度分辨力下降的問題,不會影響跟蹤效果。這樣就可以通過使用小型天線使整個系統(tǒng)做到機動和隱蔽。但是,上面提出的跟蹤系統(tǒng)具有很強的非線性,應(yīng)用經(jīng)典的線性濾波方法,比如EKF,難以得到令人滿意的結(jié)果。本文的中心,是開發(fā)一種新的跟蹤算法,以保證在上述非線性背景下的跟蹤精度。本文首先簡要回顧了在目標(biāo)跟蹤問題中已經(jīng)被廣泛應(yīng)用的傳統(tǒng)線性算法,如EKF、GHKF[13]。然后介紹了幾種標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)值積分方法。以這些

3、數(shù)值積分方法為數(shù)學(xué)工具,推導(dǎo)出了非線性估計子加權(quán)融合濾波器,本文中簡稱TNF。TNF不是線性濾波器,它的輸出不再是輸入的線性組合,所以它的精度也就不再受到最優(yōu)線性估計精度的限制,而在強非線性環(huán)境下,即使是最優(yōu)線性估計的精度也可能很不理想。TNF使用數(shù)值積分技術(shù),在線(on line)計算復(fù)雜積分,從而得到某些狀態(tài)變量的條件數(shù)學(xué)期望的精確值,而這類運算是傳統(tǒng)線性方法所無法辦到的,TNF為此所付出的代價是很大的計算量。TNF可以得到比EKF

4、算法更好的精度,原因在于TNF利用數(shù)值積分方法直接計算某些量的精確數(shù)值結(jié)果,而不是采用線性近似,這就避免了由于線性近似引起的系統(tǒng)偏差。因此,TNF在強非線性背景下將得到更好的結(jié)果。本文通過仿真實驗檢驗了TNF、EKF和GHKF的性能。實驗中,模擬了弱、中、強三種強度的噪聲,以及非機動、弱機動和強機動三類目標(biāo)。實驗結(jié)果表明,TNF在所有情況下都優(yōu)于GHKF,遠遠優(yōu)于EKF。除精度優(yōu)勢外,TNF的穩(wěn)定性也強于EKF,在強噪聲環(huán)境下,EKF存