CN103076605A - 多模式轮询和s模式点名询问的二次雷达航迹录取方法 - Google Patents

Abstract

本发明提出了多模式轮询和S模式点名询问的二次雷达航迹录取方法，利用该方法可有效去除干扰环境下的虚假目标，提高S模式询问的准确性和实时性。本发明通过下述技术方案予以实现：将二次雷达询问机同一扇区搜索到的S模式点迹数据进行点迹合并，计算出点迹数据的均值和方差，通过时空配准后，起始真实航迹；合并后的点迹数据按照雷达扇区特性划分，建立关联扇区窗口，进入点航关联处理流程；关联后的点迹数据先进行去偏量测转换，把CV、CA和当前统计模型组合成为目标多模型，计算交互作用下每个滤波器交互输入状态估计向量和方差；采用干扰目标去除策略，去除干扰目标；通过航迹管理消除多余目标档案，终结跟踪，给出二次雷达正确的目标航迹录取结果。

Description

多模式轮询和S模式点名询问的二次雷达航迹录取方法

技术领域

本发明是关于S模式二次雷达数据处理领域的目标航迹录取方法。

背景技术

S模式二次雷达是先进的西方体制雷达,因其具有诸多优越性在空中交通管制等领域得到广泛的应用。二次雷达(SSR)是针对一次雷达而言的。二次雷达由地面询问雷达发射一定模式的询问信号,装在飞机上的应答机收到这个模式询

问信号后,经过信号处理、译码,然后由应答机发回编码的应答信号,地面雷达收到这个回答信号,经过信号处理和数据处理,把装有应答机的飞机代号、高度、

方位和距离等信息显示在显示屏上。S模式二次雷达是为克服以往空中交通管制雷达信标系统/二次监视雷达的局限的一种智能的二次监视雷达，是监视飞机飞行航迹和状态的一种地面传感器。二次雷达是在地面站和目标应答器的合作下，采用问答方式工作，它必须经过两次有源辐射电磁波信号才能完成应有的功能。S模式二次雷达询问机需要对目标进行监视，对目标进行实时的跟踪和航迹录取是其重要功能，由于目标密度高加上多径等原因，使得高飞行密度区域雷达录取器处理能力不足，应答信号接收机面临复杂的干扰环境，需要处理的干扰问题主要有：混扰是一部询问机引起多部应答机同时应答，应答脉冲组相互重叠，且脉冲位置相互占用的应答，串扰是应答接收机收到其它询问机询问引起的应答，反射假目标是由于地物反射引起的假目标。

在航迹录取过程中干扰目标的去除是比较难且迫切需要解决的问题，另外由于在S模式二次雷达的询问过程中，需要对目标进行实时的跟踪，特别是对机动目标的实时跟踪是难点，所以二次雷达航迹录取过程中对干扰目标的去除、快速航迹数据关联、机动目标的自适应的跟踪和询问点的预测是S模式二次雷达完成目标监视跟踪的关键。传统的二次雷达1、2、3/A、C模式下的航迹数据处理航迹关联上常用算法有：“最近邻”法和“全邻”法，“全邻”法包括概率数据关联(PDA)法和联合数据关联(JPDA)，最近邻法包括一般的最近邻法(NN)和全局最近邻法(GNN)，单纯用这些方法容易跟丢目标，难以去除虚假目标，很难达到理想的航迹录取效果，常见干扰目标难以去除、高机动目标跟踪丢失且不能准确地询问等现象，对S模式二次雷达的上述问题的较好效果的解决方法未见相关报道。

发明内容

本发明的目的是针对上述现有技术存在的问题，提供一种S模式询问准确，航迹录取可靠，能够准确对准目标方位角询问，完成S模式的实时定向点名询问，能在干扰环境下消除同步混扰、异步串扰和反射目标，去除虚假目标的自适应跟踪和询问点预测估计的航迹录取方法。

为了实现上述目的，本发明提供的一种S模式二次雷达数据处理领域的目标航迹录取方法，包括如下步骤：

（1）在航迹录取器中，将二次雷达询问机同一扇区搜索到的S模式点迹数据进行点迹合并，计算出点迹数据的均值和方差，对多个点迹数据进行时空配准，利用多个回波点采用逻辑法起始真实航迹；

（2）然后，将雷达扫描区域分为72个扫描区域即扇区，每个扇区为5度，选择比当前天线指向扇区号滞后的第三个扇区和其相邻的两个扇区的数据，建立关联扇区窗口，进入点航关联处理流程，进行离散相关和普通相关相结合的滑窗式点航关联，计算统计距离，建立分派矩阵和进行多义性处理，采用干扰目标消除策略，去除干扰目标；

（3）关联后的点迹数据先进行去偏量测转换，把匀速模型CV、匀加速模型CA和当前统计模型组合成为目标多模型，计算交互作用下每个滤波器交互输入状态估计向量和方差；然后利用前一时刻的模型概率、模型可能性向量、模型转移概率，计算新的模型概率；完成基于CV、CA和当前统计模型的交互多模滤波预测和估计、询问点预测和高机动目标的自适应跟踪；

（4）航迹录取器计算航迹更新数据，通过航迹管理消除多余目标档案，终结跟踪，给出二次雷达正确的目标航迹录取结果。

本发明相比于现有技术具有如下有益效果：

本发明能进行多模式组合询问、轮询和S模式点名询问下二次雷达的点航关联和稳定跟踪，对S模式的询问能在预定的时间内给出预测点信息，使得二次雷达的询问机能够准确地对准目标方位角询问，完成S模式的实时定向点名询问；利用多模式组合询问的模式码、S模式地址码、位置及其置信度进行干扰环境下的离散相关和普通相关，能在干扰环境下消除同步混扰、异步串扰和反射目标，去除虚假目标，解决了干扰目标难以去除的技术难题，提高了航迹录取的准确性、实时性和可靠性。

本发明中采用了区域滑窗式航迹关联处理方法，使得关联搜索次数大大减少，提高了关联效率。假如考虑二次雷达扫描一周需要N秒，如果二次雷达扫描一周期做一次航迹关联，对于速度较慢的目标来说影响不大。使用区域滑窗式关联处理法，则M-3号扇区中的目标数据只跟M-4号、M-3号、M-2号扇区中的系统航迹关联，跟与雷达在360°范围内的系统航迹关联相比节约了系统航迹查询时间，并且在M号扇区时就对M-3号扇区中航迹进行管理和维护，不需要等到天线扫描完该周期才维护，提高了目标跟踪的效率。

本发明中采用的离散相关和普通相关相结合的方法，分层分类相关处理使得关联处理的时间大大减少，提高了关联的准确性，采用的干扰目标去除方法，能有效的去除同步混扰、异步串扰和反射目标等干扰假目标，提高了航迹录取的可靠性。其处理效果可参阅图9。

本发明中采用的基于CV、CA和当前统计模型相结合的自适应机动目标跟踪方法，使得目标在高机动运动下，能够完成持续稳定的航迹跟踪，大大减少了跟踪丢失目标的现象，效果可参阅图7。解决了对机动交叉目标的持续稳定的跟踪问题，使得目标在近似交叉的情况下，不至于产生跟踪错误的现象，提高了航迹录取的质量，其处理效果可参阅图9。

本发明特别适用于S模式二次雷达航迹录取，实现对目标的实时跟踪和询问点估计预测，实现定向点名询问，具有较强的工程实用价值。

附图说明

为了更清楚地理解本发明，现将通过本发明实施方式，同时参照附图，来描述本发明，其中：

图1是航迹录取系统总体结构图。

图2是航迹录取过程图。

图3是S模式点迹合并和航迹起始过程图。

图4是雷达监视区域划分示意图。

图5是点航关联过程图。

图6是基于CV、CA和当前统计模型的滤波预测与估计过程图

图7是机动目标跟踪处理效果图。

图8是干扰目标航迹录取处理效果示意图。

图9是交叉目标航迹录取处理效果示意图。

具体实施方式

为了更好地理解本发明，首先介绍航迹录取系统结构。

参阅图1。S模式标准型二次监视雷达询问机航迹录取系统包括：二次雷达询问机点迹录取器、航迹录取器、维护显示器，外部通过以太网与空管中心连接。航迹录取系统工作原理为：二次雷达询问机点迹录取器将目标报文和角度信息，通过网络接口发送给航迹录理器完成点迹合并、时空配准、数据关联、估计与滤波等航迹处理，预测目标在下一扫描周期的位置，并回送询问机点迹录取器；同时航迹录理器将处理形成的航迹报文通过网络接口分别送维护显示器和空管中心，维护显示器接收航迹录取器的航迹信息并完成在地图背景下的航迹标绘，目标航迹信息的显示与维护，并对航迹录取器的工作参数，距离门限、高度门限等进行设置，维护显示器将收到的航迹录取结果存储在数据库中，数据库中的目标航迹信息将用作目标状态和航迹信息的回放显示。

参阅图2。二次雷达询问机航迹录取过程，包括：

1）二次雷达询问机航迹录取器接收各模式的目标报文与天线角度信息等点迹数据，搜索同一扇区的多个S模式点迹数据，对同一扇区的多个S模式点迹数据进行合并，计算点迹数据的均值和方差，对多个点迹数据进行时空配准，通过时间统一和空配准后，利用多个回波点采用逻辑法起始真实航迹；

2）航迹录取器中，将雷达扫描区域分为72个扫描区域即扇区，每个扇区为5度，选择比当前天线指向扇区号滞后的第三个扇区和其相邻的两个扇区的数据，建立关联扇区窗口，进入点航关联处理流程，进行离散相关和普通相关相结合的滑窗式点航关联，计算统计距离并建立分派矩阵，进行基于分派矩阵的多义性处理，利用干扰目标去除策略去除反射目标、同步混扰和异步串扰目标；

基于雷达监视空域扇区划分的滑窗式关联法是：在天线方向进入M号（M为扇区号）扇区时，将M-3号扇区中的目标数据与M-4号、M-3号、M-2号扇区中的系统航迹数据进行关联，并在M号扇区时对M-3号扇区中航迹进行管理和维护，依次进行滑窗式处理，从而实时输出航迹数据。

离散相关和普通相关相结合的航迹相关法是：航迹录取器接收雷达量测点，检测量测点满足的相关条件，如果满足离散相关条件，进入基于A码或S模式码、位置的离散相关，延续航迹；如果不满足离散相关先决条件，则根据模式码和数据特性进行普通航迹相关处理，进入基于飞机码(包括置信度)、高度码(包括置信度)、位置(包括置信度)、航速、航向的普通相关流程，计算该时刻航迹与点迹的统计距离得到分派矩阵，并从分派矩阵中判断其唯一性，找出最佳的量测点迹与航迹的一一对应关系，从而消除多义性并输出航迹对。

利用反射目标，同步混扰目标和异步串扰目标的特征进行干扰目标去除处理。干扰目标消除策略是：在维护显示器中设定距离门限去除异步串扰目标，设定方位和距离、高度门限去除反射目标；通过缓存多拍目标数据连续累积置信度，如果置信度不断变化且偏低则判定为同步混扰，并将该量测点数据去除。

3）基于CV、CA和当前统计模型的交互多模滤波预测和估计是：先进行去偏量测转换；把CV、CA和当前统计模型组合成为目标多模型，计算每一个滤波器的交互输入估计；三个滤波器分别利用最新的量测数据和交互输入估计计算新的估计，然后利用前一时刻的模型概率、模型可能性向量、模型转移概率计算新的模型概率；最后通过新的状态估计以及相应的模型概率计算总的目标位置状态数据，完成交互多模型滤波预测、估计和高机动目标持续稳定的航迹跟踪。

4）最后航迹录取器进行航迹号的管理和维护，消除多余目标航迹档案，完成目标跟踪终结，给出二次雷达正确的目标航迹录取结果。当被跟踪目标逃离跟踪空间或者被摧毁时，其状态更新质量下降，跟踪器进行相应的决策，以消除多余目标档案，完成跟踪终结功能，跟踪终结方法是：如果某航迹连续N拍数据没有更新，则终结该航迹，N值一般取为3，连续未接收到目标点迹报告数可设定为1～15的范围，缺省值为3。

参阅图3。S模式点迹合并和航迹起始的过程，步骤如下：

步骤S11，航迹录取器接收S模式的目标数据和角度信息，按S模式地址码搜索同一扇区的目标方位、距离、俯仰的数值。

步骤S12，航迹录取器将同一扇区的S模式地址码相同的数据进行合并，计算得相同地址码的目标数据均值E(μ)，并由（1）式计算方差。

$\mathrm{\σ}=\sqrt{E\left({\stackrel{\‾}{\mathrm{\μ}}}^2\right)-E\left(\stackrel{\‾}{\mathrm{\μ}}\right)\·E\left(\stackrel{\‾}{\mathrm{\μ}}\right)}---\left(1\right)$

即先计算同一扇区的S模式地址码目标数据（方位、距离、俯仰）平方的均值，然后减去目标数据（方位、距离、俯仰）均值的平方，最后开方即得到S模式的目标数据方差。

步骤S13，空间配准。二次雷达（SSR）量测是在极坐标系下得到的，而航迹处理需要在本地直角坐标下进行，因此涉及如下空间坐标变换：

本地二次雷达极坐标到本地直角坐标的转换，设目标在SSR极坐标系中的坐标为(r,α,β)，目标在本地直角坐标系中的坐标为(x,y,z)，则转换公式为：

$\left\{\begin{array}{c}x=r\sin \mathrm{\α}\cos \mathrm{\β}\\ y=r\cos \mathrm{\α}\cos \mathrm{\β}\\ z=r\cos \mathrm{\β}\end{array}\right.---\left(2\right)$

步骤S14，速度与航向角的计算，在直角坐标系下，对于目标的运动速度，其计算表达式为：

$V=\frac{\sqrt{{(x_i\left(b\right)-x_i\left(a\right))}^2+{(y_i\left(b\right)-y_i\left(a\right))}^2{(z_i\left(b\right)-z_i\left(a\right))}^2}}{b-a}---\left(3\right)$

式中，V表示速度，a和b分别表示时刻，x_i(b)表示b时刻目标i在x方向的位置。

在直角坐标系下，以北为正，航向的计算表达式为：

$\mathrm{\θ}={\mathrm{tg}}^{-1}\left(\frac{{\hat{y}}_i\left(l\right)}{{\hat{x}}_i\left(l\right)}\right)---\left(4\right)$

式中，θ表示航向，

和

分别表示l时刻目标i在y方向和x方向的速度。

步骤S15，时间配准。时间配准就是将目标的位置数据通过预测、平滑、插值达到数据在时间上的一致性，对准的目的是为下一步进行数据关联分析（基于位置、运动状态的关联分析）做准备，采用外推法实现时间对准。时间对准利用某时刻的目标位置和速度V估计另一时刻目标位置和速度，方法如下：

设目标m时刻为t₁，对应该时刻的各位置分量为：S(m)_t1

速度（速度的估计）分量为：V_t

目标m在时刻为t₁前最近的数据更新时刻为t₂，则目标m在t₂时刻参与关联融合的各位置分量的估计值为S(m)_t2计算公式为：

S(m)_t2=S(m)_t1+(t₂-t₁)V_t   (5)

步骤S16，航迹起始。采用逻辑法进行航迹起始，判断逻辑为：m/n。其含义为：首先用两拍回波来起始一条临时航迹，在接下来的n拍之内，只要有m次回波落入波门，则认为此航迹为真实航迹。具体做法是：对连续接收到相同飞机各模式码、合理的距离间隔、相同或相近的高度码的目标点迹报告，建立航迹需连续接收相同目标报告数可设定，范围为2～15，缺省值3，可选择m为3，n为5，即说明至少经过五次相关判决确认一个新的航迹生成。

参见图4。为了更好地理解本发明，下面阐述雷基于雷达扫描扇区的滑窗式数据关联原理以及本发明在其中的作用。

根据二次雷达信号处理端发送数的特性，每过一个扇区就会发送该扇区内目标信息，将雷达扫描区域分为72个扫描区域即扇区，每个扇区为5度，选择比当前天线指向扇区号滞后的第三个扇区和其相邻的两个扇区的数据，建立关联扇区窗口，进行点航关联处理。具体处理方法：假如考虑二次雷达扫描一周需要4秒，为了满足实时性，不用扫描完成一个周期才处理，而是扫描三个扇区就依次进行处理的办法，它的设计方法为：假设天线转动为顺时针，走到10号扇区时，开始处理7号扇区的数据，这样7号扇区中的目标关联只跟6号、7号、8号扇区中的系统航迹关联，跟这个雷达360°范围内的系统航迹关联相比节约了系统航迹查询时间，并且在10号扇区时就对7号扇区中航迹进行管理和维护，不需要等到天线扫描完该圈，所以基于雷达扫描扇区的滑窗式数据关联提高了目标跟踪的效率。

参阅图5。为了更好地理解本发明，下面介绍航迹录取中的点航关联过程以及干扰目标的去除方法。航迹关联的目的是找出量测点与目标系统航迹最准确的一一对应，并且具有去除假目标的能力。二次雷达的航迹相关分为离散相关和普通相关。

步骤S21，以下条件都同时满足才进行离散相关，离散相关的先决条件是：

当前扇区的目标点迹报告的A码或S模式地址码是唯一的；目标点迹报告的A码或S模式地址码和航迹报告的A码或S模式地址码相同、且都具有高置信度；目标位置与航迹预测位置接近；目标高度和航迹高度相同或接近。

如果满足以上4个条件，则满足离散相关的条件，用量测点延续目标航迹。

步骤S22，如果不满足离散相关的条件，则根据飞机码和位置进行普通航迹相关处理，普通相关采用的相关条件可能是飞机各模式码，包括1、2、3A、C、S模式及其置信度、高度码(包括置信度)、位置(包括置信度)、航速、航向等。这里采用飞机码和位置包括置信度进行相关的情况，普通相关又可分为以下四种情况：

a)二次雷达点迹与所有系统航迹的飞机模式码和位置都不能相关，则重新需进行航迹初始化处理进行即航迹起始；

b)二次雷达点迹与某个系统航迹的飞机模式码和位置同时相关，如果当前点迹数据中有多个目标A模式码相同的情况，则通过多拍的累积判定加上1模式码、2模式码或S模式码确定是否是同一个目标；

c)二次雷达点迹与某个系统航迹的位置相关但飞机模式码不相同。这种情况很可能是由于出现交叉目标引起的，出现交叉目标时，多个交叉目标的方位和距离可能在连续的几拍内相同或者非常接近，此时，航迹关联必须追加考虑设定目标的速度与航向约束来区分交叉目标；

d)二次雷达点迹与某个系统航迹的位置不相关但飞机模式码相同。这种情况可能是由于假目标或异常干扰情况导致，假目标必须经过缓存多拍数据进行累积进一步确认，如果连续多拍数据都出现此类情形，则采用步骤S23干扰目标去除处理方法去除干扰假目标。

步骤S23，干扰目标去除处理：由于二次雷达受到各种干扰，可能出现反射目标，同步混扰目标和异步串目标。异步串扰目标是由于收到别的询问机应答信号引起的，异步串扰可能导致同时收到模式码相同、方位相同但距离不同的多个目标；反射目标由于受到障碍物或其他辐射源的影响，可能导致收到多个模式码相同，但方位和距离不同的目标；同步混扰目标是由于同一询问机内的目标应答信号相互干扰引起的，同步混扰目标的状态和模式码值可能不同也可能相同，且同步混扰可能导致目标数据的置信度不断变化。针对以上几种干扰目标，指定合适的规则，达到消除干扰的目的。规则设计如下：

a)异步串扰目标消除方法：在维护显示器中设定距离门限去除异步串扰目标，根据航迹的连续性，量测点在距离门限以外则认为是异步串扰目标予以去除；

b)反射目标消除方法：在维护显示器中设定方位和距离、高度门限去除反射目标，根据航迹的连续性，量测点在方位、距离和高度门限外跳变则认为是反射目标予以去除；

c)同步混扰目标处理方法：如果航迹录取器接收到的点迹存在置信度低且数据的置信度不断变化的情况，则需要判断是否有同步混扰存在。通过缓存多拍目标数据连续累积置信度，如果置信度不断变化且偏低则判定为同步混扰，并将该量测点数据去除。

步骤S24，建立分派矩阵。将目标的距离相关波门对应航迹最近的点迹分派给该相关波门对应的航迹，具体应用时需要同时考虑“距离最近优先准则”和“唯一优先性准则”。唯一优先性准则指的是，当一个目标的点迹分属A、B两个波门时，它虽距A波门中心最近，但若A波门中还有其它目标，而B波门只有此目标点迹，则此点迹分配给B波门对应的航迹。需要计算所有航迹与落入各自航迹的门限内的点迹的统计距离，得到分派矩阵A=[d_ij ²]。可能出现一个点迹跟多个航迹关联的情况。分派矩阵如下：

${d_{\mathrm{ij}}}^2=Y_{\mathrm{ij}}^{\′}\·{S_i}^{-1}\·Y_{\mathrm{ij}}---\left(6\right)$

S_i为第i条航迹的残差协方差矩阵，Y_ij为第i条航迹预测与第j个点迹之间的距离，这种距离称为第i条航迹与第j个观测的统计距离，若d_ij ²<γ，则第i条航迹与第j个点迹相关，否则第i条航迹与第j个点迹无关。γ为波门参数。

步骤S25，多义性处理即解决一条航迹至多分派一个回波的问题。多义性是多目标航迹关联必须面对的难题，需要从关联矩阵中找出最佳的一一对应关系，可用最佳算法求解观测与航迹的最佳配置，但方法相当复杂，不易工程实现。本项实施采用如下方法消除多义性，该方法逻辑简单，计算量较小。

a)搜索整个分派矩阵，选择分派矩阵d_ij ²最小处的点迹与该处的航迹配对；

b)从分派矩阵中，除去已配对点迹与航迹，对降秩矩阵重复规则a。

参阅图6。基于CV、CA和当前统计模型的滤波预测与估计。接收前端二次雷达数据处理发送过来的数据，把CV、CA和当前统计模型组合成为目标多模型，利用模型概率和模型转移概率来计算每一个滤波器的交互输入估计，三个滤波器各自利用最新的量测数据和交互输入估计计算出一个新的估计和模型的可能性向量，然后利用前一时刻的模型概率、模型可能性向量、模型转移概率计算新的模型概率，最后目标的状态估计就可以通过新的状态估计以及相应的模型概率计算出来。简单来说就是混合、滤波、概率更新、合并这样的一个反复循环的过程，下面就详细介绍滤波预测与估计过程的步骤。

步骤S31，去偏量测转换，由于二次雷达量测是在极坐标系下得到的，而目标的运动方程是在直角坐标系下描述的，滤波预测也在直角坐标系下进行，将极坐标系下的量测值转换到直角坐标系下，需要对转换误差进行补偿，即算出转换测量值误差的均值和方差。

设目标在极坐标系下的距离和方位分别为ρ,θ，则偏差补偿后的目标位置数据为：

$x^u={\mathrm{\&lambda;}}_{\mathrm{\&theta;}}^{-1}\mathrm{\&rho;}\cos \mathrm{\&theta;}$

$y^u={\mathrm{\&lambda;}}_{\mathrm{\&theta;}}^{-1}\mathrm{\&rho;}\sin \mathrm{\&theta;}---\left(7\right)$

其中 ${\mathrm{\&lambda;}}_{\mathrm{\&theta;}}=e^{-\frac{{\mathrm{\&sigma;}}_{\mathrm{\&theta;}}^2}{2}},$ ${\mathrm{\&lambda;}}_{\mathrm{\&theta;}}^{\&prime;}={\mathrm{\&lambda;}}_{\mathrm{\&theta;}}^4$

步骤S32，计算k-1时刻模型i对模型j的影响因子

设从模型i转移到模型j的先验转移概率P为：

$P=\left[\begin{array}{ccc}0.95& 0.025& 0.025\\ 0.025& 0.95& 0.025\\ 0.025& 0.025& 0.95\end{array}\right]$

k-1时刻模型i对模型j的影响因子为：

$u_{k-1|k-1}\left(i\right|j)=\frac{1}{{\stackrel{\&OverBar;}{C}}_j}{P}_{\mathrm{ij}}{u}_{k-1}\left(i\right)---\left(8\right)$

其中：P_ij代表模型转移矩阵P中的第i行j列元素。

是归一化常量，表示其他所有模型对j模型的总影响。

步骤S33，计算k-1时刻模型j在三个模型的交互作用下滤波器的输入状态估计向量，计算公式如下：

${\hat{X}}^{\mathrm{oj}}(k-1|k-1)=\underset{i=1}{\overset{3}{\mathrm{\&Sigma;}}}{\hat{X}}^i(k-1|k-1)u_{k-1|k-1}\left(i\right|j)---\left(9\right)$

步骤S34，计算三个模型的输出估计X^j(k|k)和协方差P^j(k|k)。状态向量X^oj(k-1|k-1)及其方差P^oj(k-1|k-1)与观测值Z(k)一起作为输入值，通过标准卡尔曼滤波器进行计算获得各自模型的输出估计X^j(k|k)和协方差P^j(k|k)，j=1,2,…,N，计算公式如下：

${\hat{X}}^j\left(k\right|k)={\hat{X}}^j\left(k\right|k-1)+K^j\left(k\right)v^j\left(k\right)---\left(10\right)$

$P^j\left(k\right|k)=[I-K^j\left(k\right)H^j\left(k\right)]P^j\left(k\right|k-1){[I+K^j\left(k\right)H^j\left(k\right)]}^T-K^j\left(k\right)R^j\left(k\right)K^{j^T}\left(k\right)---\left(11\right)$

其中：I为9×9的单位阵，H为量测值矩阵，K为增益，R量测噪声，v为过程噪声。

步骤S35，计算三个模型交互后的输出估计及其协方差，计算公式如下：

$\hat{X}\left(k\right|k)=\underset{i=1}{\overset{3}{\mathrm{\&Sigma;}}}{\hat{X}}^i\left(k\right|k)u_k\left(i\right)---\left(12\right)$

$P\left(k\right|k)=\underset{i=1}{\overset{3}{\mathrm{\&Sigma;}}}{u}_k\left(i\right)\left[P^i\left(k\right|k)(\hat{X}\left(k\right|k)-{\hat{X}}^i\left(k\right|k)){(\hat{X}\left(k\right|k)-{\hat{X}}^i\left(k\right|k))}^T\right]---\left(13\right)$

根据输出估计完成航迹点的延续，并对航迹点进行预测，用于S模式的点名询问，至此，航迹录取过程就已完成。

处理效果图说明：图7、图8和图9是航迹处里效果图。图7测试场景为，民航飞机起飞阶段的转弯运动图，目标数据实测图与经过航迹录滤波跟踪处理过后的目标航迹几乎重叠，航迹录取器可以在目标机动时，能维持对机动目标的跟踪。图8和图9是有S询问模式、C询问模式、A询问模式的情况下，通过目标航迹建立、航迹关联、航迹滤波、航迹外推能去除干扰目标，对机动交叉目标也能准确地录取航迹。

Claims (10)

1.一种多模式轮询和S模式点名询问的二次雷达航迹录取方法，包括如下步骤：

（1）在航迹录取器中，将二次雷达询问机同一扇区搜索到的S模式点迹数据进行点迹合并，计算出点迹数据的均值和方差，对多个点迹数据进行时空配准，利用多个回波点采用逻辑法起始真实航迹；

（2）然后，将雷达扫描区域分为72个扫描区域即扇区，每个扇区为5度，选择比当前天线指向扇区号滞后的第三个扇区和其相邻的两个扇区的数据，建立关联扇区窗口，进入点航关联处理流程，进行离散相关和普通相关相结合的滑窗式点航关联，计算统计距离，建立分派矩阵和进行多义性处理，采用干扰目标消除策略，去除干扰目标；

（3）关联后的点迹数据先进行去偏量测转换，把匀速模型CV、匀加速模型CA和当前统计模型组合成为目标多模型，计算交互作用下每个滤波器交互输入状态估计向量和方差；然后利用前一时刻的模型概率、模型可能性向量、模型转移概率，计算新的模型概率；完成基于CV、CA和当前统计模型的交互多模滤波预测和估计、询问点预测和高机动目标的自适应跟踪；

（4）航迹录取器计算航迹更新数据，通过航迹管理消除多余目标档案，终结跟踪，给出二次雷达正确的目标航迹录取结果。

2.如权利要求1所述的多模式轮询和S模式点名询问的二次雷达航迹录取方法中，其特征在于，二次雷达询问机点迹录取器将目标报文和角度信息，通过网络接口发送给航迹录理器完成点迹合并、时空配准、数据关联和估计与滤波的航迹处理，预测目标在下一扫描周期的位置，并回送询问机点迹录取器。

3.如权利要求1所述的多模式轮询和S模式点名询问的二次雷达航迹录取方法中，其特征在于，航迹录理器将处理形成的航迹报文通过网络接口分别送维护显示器和空管中心，维护显示器接收航迹录取器的航迹信息并完成在地图背景下的航迹标绘，目标航迹信息的显示与维护，并对航迹录取器的工作参数，距离门限、高度门限等进行设置，维护显示器将收到的航迹录取结果存储在数据库中，数据库中的目标航迹信息将用作目标状态和航迹信息的回放显示。

4.如权利要求1所述的多模式轮询和S模式点名询问的二次雷达航迹录取方法中，其特征在于，滑窗式点航关联是在天线方向进入扇区号为M的扇区时，将M-3号扇区中的目标数据与M-4号、M-3号、M-2号扇区中的系统航迹数据进行关联，依次进行滑窗式处理并实时输出航迹数据。

5.如权利要求1所述的多模式轮询和S模式点名询问的二次雷达航迹录取方法中，其特征在于，离散相关和普通相关相结合的航迹相关是在点航关联模块中接收合并后的雷达量测点，检测量测点是否满足相关条件而完成的，如果满足离散相关先决条件则延续航迹；如果不满足离散相关先决条件，则根据模式码和数据特性进行普通航迹相关处理，计算该时刻航迹与点迹的统计距离得到分派矩阵，并从分派矩阵中判断其唯一性，找出最佳的量测点迹与航迹的一一对应关系，消除多义性并输出航迹对。

6.如权利要求1所述的多模式轮询和S模式点名询问的二次雷达航迹录取方法中，其特征在于，航迹连续N拍数据没有更新，航迹终结，航迹点数N取值为3，连续未接收到目标点迹报告数可设定为1～15的范围，缺省值为3。

7.如权利要求1所述的多模式轮询和S模式点名询问的二次雷达航迹录取方法中，其特征在于，先对同一扇区的S模式地址码相同的数据进行合并，计算相同地址码的目标数据均值E(μ)，再计算方差

8.如权利要求1所述的多模式轮询和S模式点名询问的二次雷达航迹录取方法中，其特征在于，航迹起始采用的逻辑法，以m/n为判断逻辑，首先用两拍回波起始一条临时航迹，在n拍内，如有m次回波落入目标的关联波门，此航迹为真实航迹。

9.如权利要求1所述的多模式轮询和S模式点名询问的二次雷达航迹录取方法中，其特征在于，离散相关的先决条件是：当前扇区的目标点迹报告的A码或S模式地址码是唯一的；目标点迹报告的A码或S模式地址码和航迹报告的A码或S模式地址码相同、且都具有高置信度；目标位置与航迹预测位置接近；目标高度和航迹高度相同或接近。

10.如权利要求1所述的多模式轮询和S模式点名询问的二次雷达航迹录取方法中的，其特征在于，消除多义性是，关联模块搜索整个分派矩阵，选择分派矩阵d_ij ²最小处的点迹与该处的航迹配对；从分派矩阵中，除去已配对点迹与航迹，对降秩矩阵重复搜索和配对，从而找出最佳航迹配对。

Images