CN105277939A - 用于被动传感器对空观测网的目标引导方法及引导系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及目标跟踪与数据融合技术领域，尤其涉及一种用于被动传感器对空观测网的目标引导方法及引导系统。本发明首先对目标被引导时的位置和时间进行预测，然后计算被引导传感器观测向量的预测协方差矩阵，利用该矩阵确定搜索范围，最后根据搜索范围制定搜索策略，由传感器操作人员根据此搜索策略对空域进行有针对性的搜索。本发明提出的引导算法设计简单，且能够有效地实现对被动传感器的引导，改善传感器系统的采样稀疏性，提高探测与跟踪的连续性与稳定性。

Description

用于被动传感器对空观测网的目标引导方法及引导系统

技术领域

本发明涉及目标跟踪与数据融合技术领域，尤其涉及一种用于被动传感器对空观测网的目标引导方法及引导系统。

背景技术

对低空目标探测而言，微波雷达是主要的手段，光学探测器是重要的补充。光学探测是一种被动的目标探测方式，与雷达等主动传感器相比，具有成本低、虚警率低、适合大范围部署、战场生存能力高等优点。在光学传感器组成的组网系统中，单个光学传感器虽然探测精度高，但其只有方位和俯仰角度信息，没有距离信息；同时，由于人工操作以及传感器视场小的原因，使得传感器对目标搜索能力比较弱，同时本身单个传感器的探测范围较小，会导致对运动目标的可探测与跟踪的时间更短；另外，传统的搜索方法主要靠听声音和人眼直接观察等方式来进行，反应速度慢、发现目标概率低。基于以上原因，使得被动传感器系统采样稀疏，难以保证跟踪的连续性，且漏警率较高。因此，通过提高网络中单个传感器搜索目标的能力，来提升系统的探测与跟踪性能、增大数据率，是非常有必要的。为了提高光学传感器组网的发现概率，需要对传感器进行必要的目标引导。所谓对光学传感器进行目标引导，是指当传感器对目标跟踪丢失后或者传感器之间进行目标交接时，被引导传感器难以搜索到目标，目标引导系统通过对传感器进行引导，使其能在指定的空域内搜索目标，并继续对该目标进行探测与跟踪，以保证对目标跟踪的连续性和稳定性。通过对传感器进行有针对性的引导，可大大提高传感器搜索目标效率和整个组网系统的目标发现概率。在这种工作模式下，被引导传感器能否在已获取跟踪信息的引导之下，快速准确地捕获到目标，是解决问题的关键。

目前，对传感器的引导技术已成为一种重要的探测跟踪手段。现有技术中公开了几种雷达引导方法。一、传统的雷达引导交接方法，一般直接假设引导信息已变换到跟踪雷达坐标系，且满足标准误差分布，再利用此误差分布，得到目标在跟踪雷达各个波位的概率，并将其作为编排搜索波位的依据。二、利用滑窗式最小二乘法、5点2次预测法等进行预测，实现光电经纬仪的引导，但这种方法只是给出了目标的预测的位置，没有给出预测的位置误差分布以及搜索空域。三、主被动传感器同地配置下，通过IRST对3D雷达进行引导。四、在主被动传感器同地配置下，通过IRST对3D雷达进行引导，并推导出了引导公式，并对引导误差、成功引导概率和相关性质进行了详细分析和仿真讨论。五、用二坐标搜索雷达的测量数据，来估计目标高度(俯仰角)，以实现对光电跟踪仪的引导，并给出了一种现实可行的搜索策略。但这些方法对于光学被动传感器系统引导问题均无法直接运用。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是，针对被动传感器系统中单个传感器对目标搜索能力弱、对运动目标可探测与跟踪时间短的问题，提供一种用于被动传感器对空观测网的目标引导方法及引导系统，通过对单个传感器的引导，来提升整个传感器系统的探测与跟踪性能。本发明是这样实现的：

一种用于被动传感器对空观测网的目标引导方法，包括如下步骤：

根据目标在当前时刻的位置及运动方程预测目标进入被引导传感器探测范围的时刻T及该时刻T的目标状态向量；

根据预测的目标进入被引导传感器探测范围的时刻T及该时刻T的目标状态向量预测目标进入被引导传感器的探测范围时该传感器的预测观测向量；

根据目标在当前时刻的速度及速度协方差计算目标到达所预测的位置的时间误差ΔT；

根据对目标进行跟踪时所采用的目标跟踪滤波算法计算被引导传感器观测向量的预测协方差矩阵；

根据预测的目标进入被引导传感器的探测范围时的位置及所述被引导传感器观测向量的预测协方差矩阵确定搜索空域；

控制被引导传感器在时刻T-3ΔT对所述搜索空域进行目标搜索。

进一步地，所述搜索空域的确定方法具体为：

根据所述被引导传感器观测向量的预测协方差矩阵确定目标进入被引导传感器的探测范围时的位置相对于被引导传感器的方位角引导误差协方差及俯仰角引导误差协方差；

将以所预测的目标进入被引导传感器的探测范围时的位置为中心，以所述方位角引导误差协方差的三倍及所述俯仰角引导误差协方差的三倍分别为长短轴所确定的椭圆形区域作为所述搜索空域。

进一步地，当所述被引导传感器的视场能够完全覆盖所述椭圆形区域时，控制被引导传感器在时刻T-3ΔT时将其视场中心对准所述目标进入被引导传感器的探测范围时的位置进行搜索；当所述被引导传感器的视场不能完全覆盖所述椭圆形区域时，控制被引导传感器从时刻T-3ΔT开始以所述中心为搜索起点，先沿所述椭圆形区域的长轴方向进行搜索，再沿所述椭圆形区域的短轴方向进行搜索。

一种用于被动传感器对空观测网的目标引导系统，包括：

时间预测模块，用于根据目标在当前时刻的位置及运动方程预测目标进入被引导传感器探测范围的时刻T及该时刻T的目标状态向量；

观测向量预测模块，用于根据预测的目标进入被引导传感器探测范围的时刻T及该时刻T的目标状态向量预测目标进入被引导传感器的探测范围时该传感器的预测观测向量；

时间误差预测模块，用于根据目标在当前时刻的速度及速度协方差计算目标到达所预测的位置的时间误差ΔT；

观测向量预测协方差矩阵计算模块，用于根据对目标进行跟踪时所采用的目标跟踪滤波算法计算被引导传感器观测向量的预测协方差矩阵；

搜索空域确定模块，用于根据预测的目标进入被引导传感器的探测范围时的位置及所述被引导传感器观测向量的预测协方差矩阵确定搜索空域；

目标搜索模块，用于控制被引导传感器在时刻T-3ΔT对所述搜索空域进行目标搜索。

进一步地，所述搜索空域确定模块具体用于根据所述被引导传感器观测向量的预测协方差矩阵确定目标进入被引导传感器的探测范围时的位置相对于被引导传感器的方位角引导误差协方差及俯仰角引导误差协方差，并将以所预测的目标进入被引导传感器的探测范围时的位置为中心，以所述方位角引导误差协方差的三倍及所述俯仰角引导误差协方差的三倍分别为长短轴所确定的椭圆形区域作为所述搜索空域。

进一步地，当所述被引导传感器的视场能够完全覆盖所述椭圆形区域时，所述目标搜索模块控制被引导传感器在时刻T-3ΔT时将其视场中心对准所述目标进入被引导传感器的探测范围时的位置进行搜索；当所述被引导传感器的视场不能完全覆盖所述椭圆形区域时，所述目标搜索模块控制被引导传感器从时刻T-3ΔT开始以所述中心为搜索起点，先沿所述椭圆形区域的长轴方向进行搜索，再沿所述椭圆形区域的短轴方向进行搜索。

本发明首先对目标被引导时的位置和时间进行预测，然后计算被引导传感器观测向量的预测协方差矩阵，确定搜索范围，最后根据搜索范围确定搜索策略。本发明提出的引导算法设计简单，且能够有效地实现对被动传感器的引导，改善传感器系统的采样稀疏性，提高探测与跟踪的连续性与稳定性。

附图说明

图1：本发明实施例提供的用于被动传感器对空观测网的目标引导方法流程示意图；

图2：本发明实施例提供的用于被动传感器对空观测网的目标引导系统结构示意图；

图3：目标引导交接示意图；

图4：搜索策略示意图；

图5：被动传感器系统引导目标示意图；

图6：方位角的引导与预测结果示意图；

图7：俯仰角的引导与预测结果示意图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。

本发明的基本思想是，首先对目标被引导时的位置和时间进行预测，然后计算被引导传感器观测向量的预测协方差矩阵，确定搜索范围，最后根据搜索范围确定搜索策略。

如图1所示，本发明实施例提供的基于被动传感器的目标引导方法包括如下步骤：

步骤S1：根据目标在当前时刻的位置及运动方程预测目标进入被引导传感器探测范围的时刻T及该时刻T的目标状态向量；

步骤S2：根据预测的目标进入被引导传感器探测范围的时刻T及该时刻T的目标状态向量预测目标进入被引导传感器的探测范围时该传感器的预测观测向量；

步骤S3：根据目标在当前时刻的速度及速度协方差计算目标到达所预测的位置的时间误差ΔT；

步骤S4：根据对目标进行跟踪时所采用的目标跟踪滤波算法计算被引导传感器观测向量的预测协方差矩阵；

步骤S5：根据预测的目标进入被引导传感器的探测范围时的位置及被引导传感器观测向量的预测协方差矩阵确定搜索空域；

步骤S6：控制被引导传感器在时刻T-3ΔT对搜索空域进行目标搜索。

对被动传感器的引导包括两种情况。一、传感器丢失目标后，需要对该传感器进行引导，使其重新找回目标，以对目标继续进行跟踪。二、两个传感器进行目标交接时，目标将要从传感器S₁的探测范围进入另传感器S₂的探测范围，这时，传感器S₁需要预测目标进入传感器S₂的探测范围的时间点及位置，以对传感器S₂进行引导，使其在预定时间对预定空域进行搜索，这样可以提高传感器S₂搜索到目标的几率，提高目标交接成功率。

设当前时刻为k-1，当前时刻的值为t_k-1，目标进入被引导传感器探测范围的时刻为k，目标进入被引导传感器探测范围的时刻的具体值为t_k。本文所指的目标进入被引导传感器探测范围的时刻是指目标刚进入被引导传感器探测范围的时刻，即目标进入被引导传感器探测范围的临界时刻。第一种情况时，t_k为t_k-1加上引导过程中所产生的延迟时间。而对于第二种情况，处理方式则有不同。图3示出了目标引导交接示意图。如图3所示，设传感器S₁部署于点，传感器S₂部署于点，两者探测范围为图中圆形区域，最大探测距离为L，目标运动模型有直线运动和机动飞行两种，目标做直线或机动飞行至A点时，传感器S₁探测到该目标，为对传感器S₂进行引导，需要预测出目标刚好进入传感器S₂的探测范围时的位置B(C)点以及目标飞行到该位置B(C)点的时间。

假设目标飞至A点为k-1时刻，对其进行滤波更新后，k-1时刻的目标状态向量为X(k-1)，状态协方差为P(k-1)，预测到达B(C)点为k时刻，直角坐标系下离散的目标运动方程为:

X(k)＝FX(k-1)+ΓV(k-1)(1)

其中X为目标状态向量，F为状态转移矩阵，Γ为噪声增益矩阵。

$F=\left[\begin{array}{cccccc}1& t_k-t_{k-1}& 0& 0& 0& 0\\ 0& 1& 0& 0& 0& 0\\ 0& 0& 1& t_k-t_{k-1}& 0& 0\\ 0& 0& 0& 1& 0& 0\\ 0& 0& 0& 0& 1& t_k-t_{k-1}\\ 0& 0& 0& 0& 0& 1\end{array}\right]---\left(2\right)$

$\mathrm{\Γ}=\left[\begin{array}{ccc}0.5{(t_k-t_{k-1})}^2& 0& 0\\ t_k-t_{k-1}& 0& 0\\ 0& 0.5{(t_k-t_{k-1})}^2& 0\\ 0& t_k-t_{k-1}& 0\\ 0& 0& 0.5{(t_k-t_{k-1})}^2\\ 0& 0& t_k-t_{k-1}\end{array}\right]---\left(3\right)$

滤波器中状态估计的一步预测方程为：

$\hat{X}\left(k\right|k-1)=F\hat{X}(k-1|k-1)---\left(4\right)$

则为预测的k时刻目标状态向量。

要保证预测的位置刚好进入传感器S₂的探测范围，需满足

${(x_k-x_{S_2})}^2+{(y_k-y_{S_2})}^2+{(z_k-z_{S_2})}^2=L^2-{\mathrm{\ϵ}}^2---\left(5\right)$

其中，ε为一相对于L较小的值，以保证预测的位置进入传感器S₂的一定探测范围内。

由公式(4)和(5)可求出k时刻的预测时间值t_k，此时，两种情况下的预测时间值可获得，然后通过一步预测公式得到预测的位置坐标为(x_k,y_k,z_k)，然后可通过k-1时刻的速度以及速度协方差计算出到达预测位置的时间误差ΔT。相对于被引导传感器来讲，其预测观测向量为

$\hat{Z}\left(k\right|k-1)=h_X\left(k\right)\hat{X}\left(k\right|k-1)---\left(6\right)$

预测出目标进入被引导传感器的探测范围时的时刻及位置后，因为预测误差的存在，还不能对目标直接进行引导。还需计算预测误差，并根据预测误差确定搜索空域，然后再根据确定的搜索空域对传感器进行引导。搜索空域的确定方法为：根据被引导传感器观测向量的预测协方差矩阵确定目标进入被引导传感器的探测范围时的位置相对于被引导传感器的方位角引导误差协方差及俯仰角引导误差协方差，并将以所预测的目标进入被引导传感器的探测范围时的位置为中心，以方位角引导误差协方差的三倍及俯仰角引导误差协方差的三倍分别为长短轴所确定的椭圆形区域作为搜索空域。

协方差S(k)表明了该预测的位置相对于被引导传感器的引导误差。引导数据与真实数据之间的误差，通常在没有意外数据的情况下，可以取高斯正态分布。而对于高斯分布来说，目标位于3倍均方差以内的概率接近于1。根据协方差S(k)可知，该预测的位置相对于被引导传感器的方位角引导误差协方差为相对于被引导传感器的俯仰角的引导误差协方差为因此可以选择以该预测的位置为中心，以3倍方位角的引导误差协方差和3倍俯仰角的引导误差协方差为长短轴所确定的的椭圆形区域作为被引导传感器搜索区域。对于协方差S(k)的求取，根据所采用的目标跟踪滤波方法的不同，有不同的求解方法，有贝叶斯(Bayes)滤波法、扩展卡尔曼滤波(EKF)法等。下面使用EKF对协方差S(k)进行求解。

假设k-1时刻的协方差为P(k-1)，令则一步预测协方差为

$P\left(k\right|k-1)=F_{X}P(k-1)F_X^T+Q---\left(7\right)$

其中Q为过程噪声协方差矩阵。

由于被引导传感器的预测观测向量与目标状态之间存在非线性的关系。用X_S＝[x_s,0,y_s,0,z_s,0]^T表示被引导传感器的位置向量，令 $X_1={\left[\begin{array}{cccccc}{x}_1& {\stackrel{\·}{x}}_1& y_1& {\stackrel{\·}{y}}_1& z_1& {\stackrel{\·}{z}}_1\end{array}\right]}^T=X-X_s$ 表示目标与被引导传感器之间的相对状态向量，α、β分别为被引导传感器的预测观测向量的方位角及俯仰角分量，则预测的观测向量可以表示为

$\begin{array}{c}{\hat{Z}}_s\left(k\right|k-1)=\left[\begin{array}{c}\mathrm{\α}\\ \mathrm{\β}\end{array}\right]\\ =h\[{\hat{X}}_1\left(k\right|k-1)\]\\ =\left[\begin{array}{c}\arctan \[{\hat{y}}_1\left(k\right|k-1)/{\hat{x}}_1\left(k\right|k-1)\]\\ \arctan \[{\hat{z}}_1\left(k\right|k-1)/\sqrt{{\[{\hat{x}}_1\left(k\right|k-1)\]}^2+{\[{\hat{y}}_1\left(k\right|k-1)\]}^2}\]\end{array}\right]\end{array}---\left(8\right)$

被引导传感器观测向量的预测协方差矩阵为

S(k)＝h_X(k)P(k|k-1)[h_X(k)]^T+R(9)

其中R为被引导传感器的量测误差协方差矩阵，h_X(k)为h的雅可比矩阵。h_X(k)可表示为

$\begin{array}{c}{h}_X\left(k\right)={\[\frac{\∂h\left(X\right)}{\∂X}\]}_{X=\hat{X}\left(k\right|k-1)}\\ ={\left[\begin{array}{cc}-\frac{{\hat{y}}_1\left(k\right|k-1)}{{\hat{r}}_h^2}& -\frac{{\hat{x}}_1\left(k\right|k-1){\hat{z}}_1\left(k\right|k-1)}{{\hat{r}}_h{\hat{r}}^2}\\ 0& 0\\ \frac{{\hat{x}}_1\left(k\right|k-1)}{{\hat{r}}_h^2}& -\frac{{\hat{y}}_1\left(k\right|k-1){\hat{z}}_1\left(k\right|k-1)}{{\hat{r}}_h{\hat{r}}^2}\\ 0& 0\end{array}\right]}^T\end{array}---\left(10\right)$

其中， $\hat{r}=\sqrt{{\[{\hat{x}}_1\left(k\right|k-1)\]}^2+k_1\left(k\right|k-1){\]}^2},\hat{r}=\sqrt{{\[{\hat{x}}_1\left(k\right|k-1)\]}^2+{\[{\hat{y}}_1\left(k\right|k-1)\]}^2+{\[{\hat{z}}_1\left(k\right|k-1)\]}^2}.$

当被引导传感器的视场能够完全覆盖前述椭圆形区域时，从t_k-3ΔT时刻开始，将被引导传感器视场中心直接对准预测的位置进行搜索即可。当被引导传感器的视场不能完全覆盖前述椭圆形区域时，如图4所示，椭圆区域为搜索空域，每个圆形区域代表传感器的一个视场范围，1号圆形区域表示被引导传感器的视场中心对准椭圆形区域中心的波位，2号圆形区域表示被引导传感器视场中心沿该椭圆行区域的长轴向左平移一个波位，3号圆形区域表示被引导传感器视场中心沿该椭圆形区域的短轴向上平移一个波位。很显然，当目标位置服从高斯分布时，目标位于1号圆形区域的概率明显大于其它区域。并且，容易证明目标位于长轴方向2号区域的概率要大于位于短轴方向的3号区域。因此，对于当被引导传感器的视场不能够完全覆盖椭圆形区域的情况，我们可以按照对成功引导概率贡献最大的原则出发，来确定传感器的搜索方法。根据以上分析，从t_k-3ΔT时刻开始，先将被引导传感器的视场中心对准预测的位置，以该位置为搜索起点，先沿椭圆形区域的长轴方向进行搜索，再沿椭圆形区域的短轴方向进行搜索，直至覆盖整个椭圆形区域。

综上，进行引导时，首先对目标位置和时间进行预测；然后计算被引导传感器观测向量的预测协方差矩阵，确定搜索范围；最后根据搜索范围以及被引导传感器视场大小来确定搜索策略。如果搜索失败，仍可采取传统方法进行搜索，比如听声音或人眼观察等方式进行。

基于上述目标引导方法，本发明实施例还提供了一种基于传感器的目标引导系统，该系统包括：

时间预测模块1，用于根据目标在当前时刻的位置及运动方程预测目标进入被引导传感器探测范围的时刻T及该时刻T的目标状态向量；

观测向量预测模块2，用于根据预测的目标进入被引导传感器探测范围的时刻T及该时刻T的目标状态向量预测目标进入被引导传感器的探测范围时该传感器的预测观测向量；

时间误差预测模块3，用于根据目标在当前时刻的速度及速度协方差计算目标到达所预测的位置的时间误差ΔT；

观测向量预测协方差矩阵计算模块4，用于根据对目标进行跟踪时所采用的目标跟踪滤波算法计算被引导传感器观测向量的预测协方差矩阵；

搜索空域确定模块5，用于根据预测的目标进入被引导传感器的探测范围时的位置及被引导传感器观测向量的预测协方差矩阵确定搜索空域；

目标搜索模块6，用于控制被引导传感器在时刻T-3ΔT对搜索空域进行目标搜索。

搜索空域确定模块5具体用于根据被引导传感器观测向量的预测协方差矩阵确定目标进入被引导传感器的探测范围时的位置相对于被引导传感器的方位角引导误差协方差及俯仰角引导误差协方差，并将以所预测的目标进入被引导传感器的探测范围时的位置为中心，以方位角引导误差协方差的三倍及俯仰角引导误差协方差的三倍分别为长短轴所确定的椭圆形区域作为搜索空域。

当被引导传感器的视场能够完全覆盖椭圆形区域时，目标搜索模块6控制被引导传感器在时刻T-3ΔT时将其视场中心对准目标进入被引导传感器的探测范围时的位置进行搜索；当被引导传感器的视场不能完全覆盖椭圆形区域时，目标搜索模块6控制被引导传感器从时刻T-3ΔT开始以中心为搜索起点，先沿椭圆形区域的长轴方向进行搜索，再沿椭圆形区域的短轴方向进行搜索。

该系统各模块的工作原理可参照本发明实施例提供的上述引导方法中各步骤的说明，在此不再赘述。

下面以一项实验来证明本发明提供的引导方法的效果。实验中，传感器系统中，传感器配置模型采用蜂窝模型进行布局，传感器阵列(10行、15列)由15×10个传感器组成，传感器间距为13.86km，传感器最大观测距离均为8km。观测噪声为高斯白噪声，观测方位角均方差为0.6度，俯仰角均方差为0.72度，被动传感器视场为8度。假设目标初始状态如下，目标的初始位置为(28000m,5000m,1000m)，速度为(200m/s,120m/s,0m/s)，目标作匀速直线运动，它在整个运动过程中的过程噪声方差均为目标的运动轨迹如图5所示。在目标稳定跟踪后，在每一采样时刻，传感器将观测到的目标上报到目标引导系统，目标引导系统进行跟踪滤波，然后根据需要按照本发明计算出目标引导信息，并确定其搜索策略，最后将其发送给被引导的传感器进行目标搜索。为验证算法效果，本文在目标的飞行过程中，目标引导系统进行跟踪滤波后，选择进行了40次的引导，其方位角、俯仰角的引导搜索范围与预测的实际误差(预测数据与实际位置差值的绝对值)结果分别如图6、图7所示。从图6、7可以看出，在这40次的引导中，目标方位角与俯仰角的实际预报误差均处于引导搜索范围之内，方位角引导范围在±8度左右，方位角实际预报误差在±2度左右，俯仰角的引导范围在±3度左右，俯仰角的实际预报误差在±1度左右。因此，对于视场为8度的单个传感器进行引导具有可行性。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (6)

1.一种用于被动传感器对空观测网的目标引导方法，其特征在于，包括如下步骤：

根据目标在当前时刻的位置及运动方程预测目标进入被引导传感器探测范围的时刻T及该时刻T的目标状态向量；

根据预测的目标进入被引导传感器探测范围的时刻T及该时刻T的目标状态向量预测目标进入被引导传感器的探测范围时该传感器的预测观测向量；

根据目标在当前时刻的速度及速度协方差计算目标到达所预测的位置的时间误差ΔT；

根据对目标进行跟踪时所采用的目标跟踪滤波算法计算被引导传感器观测向量的预测协方差矩阵；

根据预测的目标进入被引导传感器的探测范围时的位置及所述被引导传感器观测向量的预测协方差矩阵确定搜索空域；

控制被引导传感器在时刻T-3ΔT对所述搜索空域进行目标搜索。

2.如权利要求1所述的目标引导方法，其特征在于，所述搜索空域的确定方法具体为：

根据所述被引导传感器观测向量的预测协方差矩阵确定目标进入被引导传感器的探测范围时的位置相对于被引导传感器的方位角引导误差协方差及俯仰角引导误差协方差；

将以所预测的目标进入被引导传感器的探测范围时的位置为中心，以所述方位角引导误差协方差的三倍及所述俯仰角引导误差协方差的三倍分别为长短轴所确定的椭圆形区域作为所述搜索空域。

3.如权利要求2所述的目标引导方法，其特征在于，当所述被引导传感器的视场能够完全覆盖所述椭圆形区域时，控制被引导传感器在时刻T-3ΔT时将其视场中心对准所述目标进入被引导传感器的探测范围时的位置进行搜索；当所述被引导传感器的视场不能完全覆盖所述椭圆形区域时，控制被引导传感器从时刻T-3ΔT开始以所述中心为搜索起点，先沿所述椭圆形区域的长轴方向进行搜索，再沿所述椭圆形区域的短轴方向进行搜索。

4.一种用于被动传感器对空观测网的目标引导系统，其特征在于，包括：

时间预测模块，用于根据目标在当前时刻的位置及运动方程预测目标进入被引导传感器探测范围的时刻T及该时刻T的目标状态向量；

观测向量预测模块，用于根据预测的目标进入被引导传感器探测范围的时刻T及该时刻T的目标状态向量预测目标进入被引导传感器的探测范围时该传感器的预测观测向量；

时间误差预测模块，用于根据目标在当前时刻的速度及速度协方差计算目标到达所预测的位置的时间误差ΔT；

观测向量预测协方差矩阵计算模块，用于根据对目标进行跟踪时所采用的目标跟踪滤波算法计算被引导传感器观测向量的预测协方差矩阵；

搜索空域确定模块，用于根据预测的目标进入被引导传感器的探测范围时的位置及所述被引导传感器观测向量的预测协方差矩阵确定搜索空域；

目标搜索模块，用于控制被引导传感器在时刻T-3ΔT对所述搜索空域进行目标搜索。

5.如权利要求4所述的目标引导系统，其特征在于，所述搜索空域确定模块具体用于根据所述被引导传感器观测向量的预测协方差矩阵确定目标进入被引导传感器的探测范围时的位置相对于被引导传感器的方位角引导误差协方差及俯仰角引导误差协方差，并将以所预测的目标进入被引导传感器的探测范围时的位置为中心，以所述方位角引导误差协方差的三倍及所述俯仰角引导误差协方差的三倍分别为长短轴所确定的椭圆形区域作为所述搜索空域。

6.如权利要求5所述的目标引导系统，其特征在于，当所述被引导传感器的视场能够完全覆盖所述椭圆形区域时，所述目标搜索模块控制被引导传感器在时刻T-3ΔT时将其视场中心对准所述目标进入被引导传感器的探测范围时的位置进行搜索；当所述被引导传感器的视场不能完全覆盖所述椭圆形区域时，所述目标搜索模块控制被引导传感器从时刻T-3ΔT开始以所述中心为搜索起点，先沿所述椭圆形区域的长轴方向进行搜索，再沿所述椭圆形区域的短轴方向进行搜索。