CN104407337A - 面向转弯机动目标的数据滤波方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种面向转弯机动目标的数据滤波方法，其步骤如下：接收目标点迹；第一滤波器对目标点迹进行滤波；判定目标速度向量是否适合进行角速度估计；计算目标水平航向及其方差；第二滤波器对目标水平航向进行滤波；判定目标角速度是否适合进行转弯判定；将目标角速度存储在角速度队列尾部；判定角速度队列长度是否大于M；判定角速度是否增加；判定角速度是否减小；计算第一滤波器增益后的过程噪声矩阵；输出目标航迹点。其优点在于：采用模糊序贯判决法判断角速度增大或减小，当判为机动时根据角速度变化大小计算过程噪声增益，提高了扩展卡尔曼滤波器对目标转弯机动的敏感性和稳定性，特别适用于飞机起飞或降落时的目标跟踪。

Description

面向转弯机动目标的数据滤波方法及系统

技术领域

本发明涉及一种雷达数据滤波方法领域，特别涉及一种面向转弯机动目标的数据滤波方法及系统。

背景技术

在目标跟踪中，雷达一般通过数据录取器将目标信号解算为目标的距离、方位、仰角等观测值，这些观测值又称为点迹。然后，使用数据处理器对点迹进行处理，最大限度的提取目标位置及运动信息(如速度、角速度)，这个过程称为雷达数据处理。雷达数据处理一般包括建航、航迹数据关联、数据滤波等环节。

其中，数据滤波可以降低点迹数据的随机噪声，提高目标跟踪的精度，得到更好的目标航速航向，使机动目标的跟踪更加稳定。由于雷达接收机必须对一定范围内的频率都非常敏感，因此会接收一定水平的背景噪声，这个噪声是一个随机过程。在脉冲累积中，噪声可能引起录取点迹的随机错误，同时在信号处理的过程中可能引入热噪声，造成雷达探测到的目标位置包含随机误差。这种误差特性可以通过雷达鉴定试验确定，比较容易建立量测模型，使用卡尔曼滤波器可以有效滤除部分随机噪声。

在机动目标跟踪过程中，滤波器需要自适应地调整参数，稳定输出航速航向。如在飞机起飞或降落的过程中，飞机的两种主要运动状态是匀速降落或爬升、匀速转弯，由于飞机转弯机动及雷达跟踪性能下降，常常造成数据特性突变，这会引起窄带滤波器的滞后或发散，而宽带滤波器输出的航速航向不稳定。转弯机动目标的数据滤波涉及到飞机转弯角速度估计、转弯机动检测、带宽自适应等多个方面的难题。

目前，目标机动跟踪滤波的方法很多，早期多采用基于传统的残差矩阵假设检验方法、建立相关有色噪声模型的方法，对实际目标的机动判定敏感性和准确性均不够理想。

发明内容

为解决目前的目标机动跟踪滤波的方法对实际目标的机动判定敏感性和准确性差的问题，有必要提供一种面向转弯机动目标的数据滤波方法及系统。

一种面向转弯机动目标的数据滤波方法，其包括如下步骤：

S1、第一滤波器接收数据处理设备收到当前时刻的目标点迹，第一滤波器对目标点迹进行滤波得到滤波后当前时刻的目标航迹点，并获得目标航迹点的目标速度向量；

S2、判断目标速度向量是否适合进行角速度滤波估计，在适合进行角速度滤波时，获得目标水平航向以及目标水平航向的方差，并通过第二滤波器对目标水平航向进行滤波；在不适合进行角速度滤波时，跳转到步骤S6；

S3、判断目标角速度是否合适进行转弯判定，

在适合进行转弯判定时，将目标角速度存储在角速度队列尾部，判断角速度队列长度是否大于预设最大长度，在大于预设长度时跳转到步骤S4；小于预设长度时，跳转到步骤S6；

在不适合进行转弯判定时，跳转到步骤S6；

S4、判断角速度是否增加，在角速度增加时，跳转到步骤S5；在角速度未增加时，继续判断角速度是否减少，在角速度未减少时，跳转到步骤S6；在角速度减少时，跳转到步骤S5；

S5、计算第一滤波器增益后的过程噪声矩阵；

S6、输出目标航迹点。

一种面向转弯机动目标的数据滤波系统，其包括如下单元：

目标速度向量获取单元，用于通过第一滤波器接收数据处理设备收到当前时刻的目标点迹，第一滤波器对目标点迹进行滤波得到滤波后当前时刻的目标航迹点，并获得目标航迹点的目标速度向量；

第一判断单元，用于判断目标速度向量是否适合进行角速度滤波估计，在适合进行角速度滤波时，获得目标水平航向以及目标水平航向的方差，并通过第二滤波器对目标水平航向进行滤波；在不适合进行角速度滤波时，跳转到过程噪声矩阵计算单元；

第二判断单元，用于判断目标角速度是否合适进行转弯判定，

在适合进行转弯判定时，将目标角速度存储在角速度队列尾部，判断角速度队列长度是否大于预设最大长度，在大于预设长度时跳转到角速度判断单元；小于预设长度时，跳转到角速度判断单元；

在不适合进行转弯判定时，跳转到过程噪声矩阵计算单元；

角速度判断单元，用于判断角速度是否增加，在角速度增加时，跳转到步骤角速度判断单元；在角速度未增加时，继续判断角速度是否减少，在角速度未减少时，跳转到过程噪声矩阵计算单元；在角速度减少时，跳转到角速度判断单元；

过程噪声矩阵计算单元，用于计算第一滤波器增益后的过程噪声矩阵；

输出单元，用于输出目标航迹点。

本发明提供的面向转弯机动目标的数据滤波方法及系统，通过采用角速度估计方法、转弯机动判决方法及机动水平自适应的过程噪声增益方法共同组成针对空中转弯目标的数据滤波方法。具体而言，本发明适合于雷达数据处理设备升级改造；判断角速度增大或减小，当判为机动时根据角速度变化大小计算过程噪声增益，提高了对目标转弯机动的敏感性和稳定性，特别适用于飞机起飞或降落时的目标跟踪；本发明适用广泛，适用于各种二/三维对空雷达，特别是二次航管雷达。

附图说明

图1是本发明实施方式提供的面向转弯机动目标的数据滤波方法流程图；

图2是本发明实施方式提供的面向转弯机动目标的数据滤波系统的结构框图。

具体实施方式

如图1所示，本发明实施例提供一种面向转弯机动目标的数据滤波方法，其包括如下步骤：

S1、第一滤波器接收数据处理设备收到当前时刻的目标点迹，第一滤波器对目标点迹进行滤波得到滤波后当前时刻的目标航迹点，并获得目标航迹点的目标速度向量。

可选地，步骤S1包括以下步骤：

数据处理设备收到t时刻目标点迹Z_t，并将t时刻目标点迹Z_t发送给第一滤波器，第一滤波器为匀速直线运动模型扩展卡尔曼滤波器；

第一滤波器对目标点迹进行滤波，得到滤波后的t时刻目标航迹点，记该目标航迹点的目标速度向量为V_t，目标速度向量的维数为N，N等于2或者3，那么V_t＝(v_i,t)i＝1...N，其中v_1,t为水平正东方向的速度分量，v_2,t为水平正北方向的速度分量，v_3,t为垂直水平面向天顶方向的速度分量，记速度分量v_i,t对应的方差为σ_i,t ²。

S2、判断目标速度向量是否适合进行角速度滤波估计，在适合进行角速度滤波时，获得目标水平航向以及目标水平航向的方差，并通过第二滤波器对目标水平航向进行滤波；在不适合进行角速度滤波时，跳转到步骤S6。

第二滤波器可选为卡尔曼滤波器。

可选地，步骤S2包括以下步骤：

计算目标速度的非零检测量判断dt是否大于N；如果d_t小于N，跳转到步骤S6；如果d_t大于N，则判定为适合进行角速度滤波；

计算目标水平航向目标水平航向单位为弧度，象限取[-π,π)，目标水平航向的方差为

将目标水平航向和目标水平航向的方差输入到第二滤波器，第二滤波器为卡尔曼滤波器，状态向量由目标水平航向b(t)、目标角速度ω(t)组成，记为(b(t),ω(t))，状态方程为观测向量由b(t)单独组成；

通过第二滤波器对目标水平航向进行滤波，计算出目标角速度，记为ω_t，单位为弧度每秒，象限取[-π,π)；并计算出角速度方差，记为σ_ω,t ²。

S3、判断目标角速度是否合适进行转弯判定，

在适合进行转弯判定时，将目标角速度存储在角速度队列尾部，判断角速度队列长度是否大于预设最大长度，在大于预设长度时跳转到步骤S4；小于预设长度时，跳转到步骤S6；

在不适合进行转弯判定时，跳转到步骤S6。

可选地，步骤S3包括以下步骤：

计算目标角速度的非零检测量为d_ω,t＝|ω_t/σ_ω,t|，如果d_ω,t≤1，则判定为不适合进行转弯判定，并跳转到步骤S6；如果d_ω,t＞1，则判定为适合进行转弯判定；将目标角速度存储在角速度队列尾部；将目标角速度存储在角速度队列尾部具体包括：角速度队列为先进先出队列，新加入的目标角速度存储在队列尾部，加入后队列长度增加1；

记角速度队列的预设最大长度为M，M是大于3的正整数，角速度队列长度大于M跳转到步骤S4；角速度队列长度小于M时，跳转到步骤S5。

S4、判断角速度是否增加，在角速度增加时，跳转到步骤S5；在角速度未增加时，继续判断角速度是否减少，在角速度未减少时，跳转到步骤S6；在角速度减少时，跳转到步骤S5。

可选地，步骤S4包括以下步骤：

判断角速度是否增加，具体包括如下：删除角速度队列头部的值，标记队列中的角速度值从头到尾依次为ω₁、ω₂…ω_M，统计ω_M＞ω_M-1、ω_M-1＞ω_M-2…ω₂＞ω₁中成立的不等式个数为M₁，记角速度变化值为Δω，计算Δω＝|ω_M-ω₁|，判断且Δω＞0.02是否成立，在且Δω＞0.02成立时跳转到步骤S5；

在且Δω＞0.02不成立时，统计ω_M＜ω_M-1、ω_M-1＜ω_M-2…ω₂＜ω₁中成立的不等式个数为M₂，计算Δω＝|ω_M-ω₁|，判断且Δω＞0.02是否成立，在且Δω＞0.02成立时，跳转到步骤S5，否则跳转到步骤S6。

S5、计算第一滤波器增益后的过程噪声矩阵。

可选地，步骤S5包括以下步骤：

在步骤S1中第一滤波器完成滤波后，其过程噪声矩阵为Q，记增益系数为c，按以下面公式计算c值： $c=\left\{\begin{array}{c}2,\mathrm{\&Delta;\&omega;}<0.04\\ 10,0.04\&le;\mathrm{\&Delta;\&omega;}<0.08\\ 100,\mathrm{\&Delta;\&omega;}\&GreaterEqual;0.08\end{array}\right.$

按增益系数放大过程噪声矩阵Q′＝cQ，使用Q′作为第一滤波器下次滤波的过程噪声矩阵。

S6、输出目标航迹点。

可选地，步骤S6中输出目标航迹点包括数据处理设备输出t时刻目标位置、航速和航向。

本发明提供的面向转弯机动目标的数据滤波方法及系统，依据卡尔曼滤波器的原理，采用角速度估计方法、转弯机动判决方法及机动水平自适应的过程噪声增益方法共同组成针对空中转弯目标的数据滤波方法。具体而言，本发明实施例具有以下优点：

采用匀速直线运动模型扩展卡尔曼滤波器作为基础滤波器，适合于雷达数据处理设备升级改造；

采用模糊序贯判决法判断角速度增大或减小，当判为机动时根据角速度变化大小计算过程噪声增益，提高了扩展卡尔曼滤波器对目标转弯机动的敏感性和稳定性，特别适用于飞机起飞或降落时的目标跟踪；

适用广泛，适用于各种二/三维对空雷达，特别是二次航管雷达。

可选地，所述步骤S2中第二滤波器对目标水平航向进行滤波包括如下步骤：

S21、接收目标水平航向及其方差：第二滤波器收到步骤S2中获得目标水平航向以及目标水平航向的方差的计算结果，即收到t时刻目标水平航向b_t及其方差σ_b,t ²。

S22、判定第二滤波器是否初始化：第二滤波器当前已处理的数据个数记为n_b,t，如果n_b,t＞0，则第二滤波器已初始化，跳转到步骤S24；否则第二滤波器未初始化，跳转到步骤S23。

S23、初始化第二滤波器：第二滤波器的状态向量赋值为(b_t,0)，方差矩阵赋值为 $\left(\begin{array}{cc}{{\mathrm{\&sigma;}}_{b,t}}^2& 0\\ 0& \frac{{\mathrm{\&pi;}}^2}{4}\end{array}\right),$ 第二滤波器过程噪声矩阵设置为 $\left(\begin{array}{cc}{q}_{c,t}& 0\\ 0& q_{c,t}\end{array}\right),$ q_c,t＝10^-6，第二滤波器时刻赋值为t，已处理的数据个数赋值为1，跳转到步骤S26。

S24、第二滤波器一步预测：记当前第二滤波器时刻为t′，状态向量为(b_t′,ω_t′)，方差矩阵为 $\left(\begin{array}{cc}{{\mathrm{\&sigma;}}_{b,t^{\&prime;}}}^2& {\mathrm{cov}}_{b,\mathrm{\&omega;},t^{\&prime;}}\\ {\mathrm{cov}}_{\mathrm{\&omega;},b,t^{\&prime;}}& {{\mathrm{\&sigma;}}_{\mathrm{\&omega;},t^{\&prime;}}}^2\end{array}\right),$ 计算状态向量的t时刻预测值为(b_t′,ω_t′)＝(b_t′+ω_t′(t-t′),ω_t′)，将其中的b_t′化到象限[-π,π)，方差矩阵的t时刻预测值为 $\left(\begin{array}{cc}{{\mathrm{\&sigma;}}_{b,t}^{\&prime;}}^2& {\mathrm{cov}}_{b,\mathrm{\&omega;},t}^{\&prime;}\\ {\mathrm{cov}}_{\mathrm{\&omega;},b,t}^{\&prime;}& {{\mathrm{\&sigma;}}_{\mathrm{\&omega;},t}^{\&prime;}}^2\end{array}\right)=$ $\begin{array}{cc}({{\mathrm{\&sigma;}}_{b,t^{\&prime;}}}^2+{\mathrm{cov}}_{b,\mathrm{\&omega;},t^{\&prime;}}(t-t^{\&prime;})+{\mathrm{cov}}_{\mathrm{\&omega;},b,t^{\&prime;}}(t-t^{\&prime;})+q_{c,t}{(t-t^{\&prime;})}^4/4{\mathrm{cov}}_{b,\mathrm{\&omega;},t^{\&prime;}}+{{\mathrm{\&sigma;}}_{\mathrm{\&omega;},t^{\&prime;}}}^2(t-t^{\&prime;})+q_{c,t}{(t-t^{\&prime;})}^3/2)& \\ {\mathrm{cov}}_{\mathrm{\&omega;},b,t^{\&prime;}}+{{\mathrm{\&sigma;}}_{\mathrm{\&omega;},t^{\&prime;}}}^2(t-t^{\&prime;})+q_{c,t}{(t-t^{\&prime;})}^3/2& \end{array}.$

S25、第二滤波器修正：计算航向修正系数计算角速度修正系数计算状态向量修正值为(b_t″,ω_t)＝(b_t′+(b_t-b_t′)r_b,t,ω_t′+(b_t-b_t′)r_ω,t)，计算方差矩阵为 $\left(\begin{array}{cc}{{\mathrm{\&sigma;}}_{b,t}^{\&Prime;}}^2& {\mathrm{cov}}_{b,\mathrm{\&omega;},t}\\ {\mathrm{cov}}_{\mathrm{\&omega;},b,t}& {{\mathrm{\&sigma;}}_{\mathrm{\&omega;},t}}^2\end{array}\right)=$ $\begin{array}{cc}({{\mathrm{\&sigma;}}_{b,t}^{\&prime;}}^2{(1-r_{b,t})}^2+{r_{b,t}}^2{{\mathrm{\&sigma;}}_{b,t}}^2(1-r_{b,t})({\mathrm{cov}}_{b,\mathrm{\&omega;},t}^{\&prime;}-{{\mathrm{\&sigma;}}_{b,t}^{\&prime;}}^2{r}_{\mathrm{\&omega;},t})+r_{b,t}{r}_{\mathrm{\&omega;},t}{{\mathrm{\&sigma;}}_{b,t}}^2)& \\ (1-r_{b,t})({\mathrm{cov}}_{b,\mathrm{\&omega;},t}^{\&prime;}-{{\mathrm{\&sigma;}}_{b,t}^{\&prime;}}^2{r}_{\mathrm{\&omega;},t})+r_{b,t}{r}_{\mathrm{\&omega;},t}{{\mathrm{\&sigma;}}_{b,t}}^2& r_{\mathrm{\&omega;},t}(r_{\mathrm{\&omega;},t}{{\mathrm{\&sigma;}}_{\mathrm{\&omega;},t}^{\&prime;}}^2-2{\mathrm{cov}}_{b,\mathrm{\&omega;},t}^{\&prime;}+r_{\mathrm{\&omega;},t}{{\mathrm{\&sigma;}}_{b,t}}^2)\end{array}$ ，

第二滤波器时刻赋值为t，已处理的数据个数加1。

S26、输出目标角速度及其方差：输出t时刻的目标角速度ω_t及其方差σ_ω,t ²，跳转到步骤S3。

可选地，在上述任一项所述的面向转弯机动目标的数据滤波方法实施例中，

所述步骤S6输出目标航迹点之后，第一滤波器等待目标点迹输入；当新的目标点迹输入时，跳转到步骤S1并重复执行S1至S6。

如图2所示，本发明实施例还提供一种面向转弯机动目标的数据滤波系统，其包括如下单元：

目标速度向量获取单元10，用于通过第一滤波器接收数据处理设备收到当前时刻的目标点迹，第一滤波器对目标点迹进行滤波得到滤波后当前时刻的目标航迹点，并获得目标航迹点的目标速度向量；

第一判断单元20，用于判断目标速度向量是否适合进行角速度滤波估计，在适合进行角速度滤波时，获得目标水平航向以及目标水平航向的方差，并通过第二滤波器对目标水平航向进行滤波；在不适合进行角速度滤波时，跳转到过程噪声矩阵计算单元50；

第二判断单元30，用于判断目标角速度是否合适进行转弯判定，

在适合进行转弯判定时，将目标角速度存储在角速度队列尾部，判断角速度队列长度是否大于预设最大长度，在大于预设长度时跳转到角速度判断单元40；小于预设长度时，跳转到角速度判断单元40；

在不适合进行转弯判定时，跳转到过程噪声矩阵计算单元50；

角速度判断单元40，用于判断角速度是否增加，在角速度增加时，跳转到步骤角速度判断单元40；在角速度未增加时，继续判断角速度是否减少，在角速度未减少时，跳转到过程噪声矩阵计算单元50；在角速度减少时，跳转到角速度判断单元40；

过程噪声矩阵计算单元50，用于计算第一滤波器增益后的过程噪声矩阵；

输出单元60，用于输出目标航迹点。

在仿真测试的一实施例中，两坐标雷达位于坐标原点，距离探测误差(RMS)设置为50米，方位探测误差(RMS)设置为0.15度，目标以(50000米，50000米)为中心，以10000米为半径做顺时针水平圆周运动，速度从100米/秒开始，每秒增加2米/秒，直到500米/秒，保持100秒后，每秒减少2米/秒，直到100米/秒，统计300次仿真测试数据，采用本发明的面向转弯机动目标的数据滤波方法/装置处理后，目标航迹点的距离误差均值为40.41米，方位误差均值为0.12度。

以上实施例可以自由进行组合。结合本文中所公开的实施例描述的方法或算法的步骤可以直接用硬件、处理器执行的软件模块，或者二者的结合来实施。软件模块可以置于随机储存器、内存、只读存储器、电可编程ROM、电可檫除可编程ROM、寄存器、硬盘、可移动磁盘、CD-ROM、或技术领域内所公知的任意其他形式的存储介质中。

可以理解的是，对于本领域的普通技术人员来说，可以根据本发明的技术构思做出其它各种相应的改变与变形，而所有这些改变与变形都应属于本发明权利要求的保护范围。

Claims (10)

1.一种面向转弯机动目标的数据滤波方法，其特征在于，其包括如下步骤：

S1、第一滤波器接收数据处理设备收到当前时刻的目标点迹，第一滤波器对目标点迹进行滤波得到滤波后当前时刻的目标航迹点，并获得目标航迹点的目标速度向量；

S2、判断目标速度向量是否适合进行角速度滤波估计，在适合进行角速度滤波时，获得目标水平航向以及目标水平航向的方差，并通过第二滤波器对目标水平航向进行滤波；在不适合进行角速度滤波时，跳转到步骤S6；

S3、判断目标角速度是否合适进行转弯判定，

在适合进行转弯判定时，将目标角速度存储在角速度队列尾部，判断角速度队列长度是否大于预设最大长度，在大于预设长度时跳转到步骤S4；小于预设长度时，跳转到步骤S6；

在不适合进行转弯判定时，跳转到步骤S6；

S4、判断角速度是否增加，在角速度增加时，跳转到步骤S5；在角速度未增加时，继续判断角速度是否减少，在角速度未减少时，跳转到步骤S6；在角速度减少时，跳转到步骤S5；

S5、计算第一滤波器增益后的过程噪声矩阵；

S6、输出目标航迹点。

2.如权利要求1所述的面向转弯机动目标的数据滤波方法，其特征在于，步骤S1包括以下步骤：

数据处理设备收到t时刻目标点迹Z_t，并将t时刻目标点迹Z_t发送给第一滤波器，第一滤波器为匀速直线运动模型扩展卡尔曼滤波器；

第一滤波器对目标点迹进行滤波，得到滤波后的t时刻目标航迹点，记该目标航迹点的目标速度向量为V_t，目标速度向量的维数为N，N等于2或者3，那么V_t＝(v_i,t)i＝1...N，其中v_1,t为水平正东方向的速度分量，v_2,t为水平正北方向的速度分量，v_3,t为垂直水平面向天顶方向的速度分量，记速度分量v_i,t对应的方差为σ_i,t ²。

3.如权利要求2所述的面向转弯机动目标的数据滤波方法，其特征在于，步骤S2包括以下步骤：

计算目标速度的非零检测量判断d_t是否大于N；如果d_t小于N，跳转到步骤S6；如果d_t大于N，则判定为适合进行角速度滤波；

计算目标水平航向目标水平航向单位为弧度，象限取[-π,π)，目标水平航向的方差为

将目标水平航向和目标水平航向的方差输入到第二滤波器，第二滤波器为卡尔曼滤波器，状态向量由目标水平航向b(t)、目标角速度ω(t)组成，记为(b(t),ω(t))，状态方程为观测向量由b(t)单独组成；

通过第二滤波器对目标水平航向进行滤波，计算出目标角速度，记为ω_t，单位为弧度每秒，象限取[-π,π)；并计算出角速度方差，记为σ_ω,t ²。

4.如权利要求3所述的面向转弯机动目标的数据滤波方法，其特征在于，步骤S3包括以下步骤：

计算目标角速度的非零检测量为d_ω,t＝|ω_t/σ_ω,t|，如果d_ω,t≤1，则判定为不适合进行转弯判定，并跳转到步骤S6；如果d_ω,t＞1，则判定为适合进行转弯判定；将目标角速度存储在角速度队列尾部；将目标角速度存储在角速度队列尾部具体包括：角速度队列为先进先出队列，新加入的目标角速度存储在队列尾部，加入后队列长度增加1；

记角速度队列的预设最大长度为M，M是大于3的正整数，角速度队列长度大于M跳转到步骤S4；角速度队列长度小于M时，跳转到步骤S5。

5.如权利要求4所述的面向转弯机动目标的数据滤波方法，其特征在于，步骤S4包括以下步骤：

判断角速度是否增加，具体包括如下：删除角速度队列头部的值，标记队列中的角速度值从头到尾依次为ω₁、ω₂…ω_M，统计ω_M＞ω_M-1、ω_M-1＞ω_M-2…ω₂＞ω₁中成立的不等式个数为M₁，记角速度变化值为Δω，计算Δω＝|ω_M-ω₁|，判断且Δω＞0.02是否成立，在且Δω＞0.02成立时跳转到步骤S5；

在且Δω＞0.02不成立时，统计ω_M＜ω_M-1、ω_M-1＜ω_M-2…ω₂＜ω₁中成立的不等式个数为M₂，计算Δω＝|ω_M-ω₁|，判断且Δω＞0.02是否成立，在且Δω＞0.02成立时，跳转到步骤S5，否则跳转到步骤S6。

6.如权利要求5所述的面向转弯机动目标的数据滤波方法，其特征在于，步骤S5包括以下步骤：

在步骤S1中第一滤波器完成滤波后，其过程噪声矩阵为Q，记增益系数为c，按以下面公式计算c值： $c=\left\{\begin{array}{c}2,\mathrm{\&Delta;\&omega;}<0.04\\ \mathrm{10,0.04}\&le;\mathrm{\&Delta;\&omega;}<0.08\\ 100,\mathrm{\&Delta;\&omega;}\&GreaterEqual;0.08\end{array}\right.$

按增益系数放大过程噪声矩阵Q′＝cQ，使用Q′作为第一滤波器下次滤波的过程噪声矩阵。

7.如权利要求6所述的面向转弯机动目标的数据滤波方法，其特征在于，步骤S6中输出目标航迹点包括数据处理设备输出t时刻目标位置、航速和航向。

8.如权利要求6所述的面向转弯机动目标的数据滤波方法，其特征在于，所述步骤S2中第二滤波器对目标水平航向进行滤波包括如下步骤：

S21、接收目标水平航向及其方差：第二滤波器收到步骤S2中获得目标水平航向以及目标水平航向的方差的计算结果，即收到t时刻目标水平航向b_t及其方差σ_b,t ²；

S22、判定第二滤波器是否初始化：第二滤波器当前已处理的数据个数记为n_b,t，如果n_b,t＞0，则第二滤波器已初始化，跳转到步骤S24；否则第二滤波器未初始化，跳转到步骤S23；

S23、初始化第二滤波器：第二滤波器的状态向量赋值为(b_t,0)，方差矩阵赋值为 $\left(\begin{array}{cc}{{\mathrm{\&sigma;}}_{b,t}}^2& 0\\ 0& \frac{{\mathrm{\&pi;}}^2}{4}\end{array}\right),$ 第二滤波器过程噪声矩阵设置为 $\left(\begin{array}{cc}{q}_{c,t}& 0\\ 0& q_{c,t}\end{array}\right),$ q_c,t＝10^-6，第二滤波器时刻赋值为t，已处理的数据个数赋值为1，跳转到步骤S26；

S24、第二滤波器一步预测：记当前第二滤波器时刻为t′，状态向量为(b_t′,ω_t′)，方差矩阵为 $\left(\begin{array}{cc}{{\mathrm{\&sigma;}}_{b,t^{\&prime;}}}^2& {\mathrm{cov}}_{b,\mathrm{\&omega;},t^{\&prime;}}\\ {\mathrm{cov}}_{\mathrm{\&omega;},b,t^{\&prime;}}& {\mathrm{\&sigma;}}_{\mathrm{\&omega;},t^{\&prime;}}\end{array}\right),$ 计算状态向量的t时刻预测值为(b′_t,ω′_t)＝(b_t′+ω_t′(t-t′),ω_t′)，将其中的b′_t化到象限[-π,π)，方差矩阵的t时刻预测值为 $\left(\begin{array}{cc}{{\mathrm{\&sigma;}}_{b,t}^{\&prime;}}^2& {\mathrm{cov}}_{b,\mathrm{\&omega;},t}^{\&prime;}\\ {\mathrm{cov}}_{\mathrm{\&omega;},b,t}^{\&prime;}& {{\mathrm{\&sigma;}}_{\mathrm{\&omega;},t}^{\&prime;}}^2\end{array}\right)=$ $\left(\begin{array}{cc}{{\mathrm{\&sigma;}}_{b,t^{\&prime;}}}^2+{\mathrm{cov}}_{b,\mathrm{\&omega;},t^{\&prime;}}(t-t^{\&prime;})+{\mathrm{cov}}_{\mathrm{\&omega;},b,t^{\&prime;}}(t-t^{\&prime;})+q_{c,t}{(t-t^{\&prime;})}^4/4& {\mathrm{cov}}_{b,\mathrm{\&omega;},t^{\&prime;}}+{{\mathrm{\&sigma;}}_{\mathrm{\&omega;},t^{\&prime;}}}^2(t-t^{\&prime;})+q_{c,t}{(t-t^{\&prime;})}^3/2\\ {\mathrm{cov}}_{\mathrm{\&omega;},b,t^{\&prime;}}+{{\mathrm{\&sigma;}}_{\mathrm{\&omega;},t^{\&prime;}}}^2(t-t^{\&prime;})+q_{c,t}{(t-t^{\&prime;})}^3/2& {{\mathrm{\&sigma;}}_{\mathrm{\&omega;},t^{\&prime;}}}^2+q_{c,t}{(t-t^{\&prime;})}^2\end{array}\right);$

S25、第二滤波器修正：计算航向修正系数计算角速度修正系数计算状态向量修正值为(b″_t,ω_t)＝(b′_t+(b_t-b′_t)r_b,t,ω′_t+(b_t-b′_t)r_ω,t)，计算方差矩阵为 $\begin{array}{c}\left(\begin{array}{cc}{{\mathrm{\&sigma;}}_{b,t}^{\&prime;\&prime;}}^2& {\mathrm{cov}}_{b,\mathrm{\&omega;},t}\\ {\mathrm{cov}}_{\mathrm{\&omega;},b,t}& {{\mathrm{\&sigma;}}_{\mathrm{\&omega;},t}}^2\end{array}\right)=\\ \left(\begin{array}{cc}{{\mathrm{\&sigma;}}_{b,t}^{\&prime;}}^2{(1-r_{b,t})}^2+{r_{b,t}}^2{{\mathrm{\&sigma;}}_{b,t}}^2& (1-r_{b,t})({\mathrm{cov}}_{b,\mathrm{\&omega;},t}^{\&prime;}-{{\mathrm{\&sigma;}}_{b,t}^{\&prime;}}^2{r}_{\mathrm{\&omega;},t})+r_{b,t}{r}_{\mathrm{\&omega;},t}{{\mathrm{\&sigma;}}_{b,t}}^2\\ (1-r_{b,t})({\mathrm{cov}}_{b,\mathrm{\&omega;},t}^{\&prime;}-{{\mathrm{\&sigma;}}_{b,t}^{\&prime;}}^2{r}_{\mathrm{\&omega;},t})+r_{b,t}{r}_{\mathrm{\&omega;},t}{{\mathrm{\&sigma;}}_{b,t}}^2& r_{\mathrm{\&omega;},t}(r_{\mathrm{\&omega;},t}{{\mathrm{\&sigma;}}_{\mathrm{\&omega;},t}^{\&prime;}}^2-2\mathrm{co}{v}_{b,\mathrm{\&omega;},t}^{\&prime;}+r_{\mathrm{\&omega;},t}{{\mathrm{\&sigma;}}_{b,t}}^2)\end{array}\right)\end{array},$

第二滤波器时刻赋值为t，已处理的数据个数加1；

S26、输出目标角速度及其方差：输出t时刻的目标角速度ω_t及其方差σ_ω,t ²，跳转到步骤S3。

9.如权利要求1至8任一项所述的面向转弯机动目标的数据滤波方法，其特征在于，

所述步骤S6输出目标航迹点之后，第一滤波器等待目标点迹输入；当新的目标点迹输入时，跳转到步骤S1并重复执行S1至S6。

10.一种面向转弯机动目标的数据滤波系统，其特征在于，其包括如下单元：

目标速度向量获取单元，用于通过第一滤波器接收数据处理设备收到当前时刻的目标点迹，第一滤波器对目标点迹进行滤波得到滤波后当前时刻的目标航迹点，并获得目标航迹点的目标速度向量；

第一判断单元，用于判断目标速度向量是否适合进行角速度滤波估计，在适合进行角速度滤波时，获得目标水平航向以及目标水平航向的方差，并通过第二滤波器对目标水平航向进行滤波；在不适合进行角速度滤波时，跳转到过程噪声矩阵计算单元；

第二判断单元，用于判断目标角速度是否合适进行转弯判定，

在适合进行转弯判定时，将目标角速度存储在角速度队列尾部，判断角速度队列长度是否大于预设最大长度，在大于预设长度时跳转到角速度判断单元；小于预设长度时，跳转到角速度判断单元；

在不适合进行转弯判定时，跳转到过程噪声矩阵计算单元；

角速度判断单元，用于判断角速度是否增加，在角速度增加时，跳转到步骤角速度判断单元；在角速度未增加时，继续判断角速度是否减少，在角速度未减少时，跳转到过程噪声矩阵计算单元；在角速度减少时，跳转到角速度判断单元；

过程噪声矩阵计算单元，用于计算第一滤波器增益后的过程噪声矩阵；

输出单元，用于输出目标航迹点。