CN108469604B - Tws雷达空时联合数据模拟方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种TWS雷达空时联合数据模拟方法及系统，其中方法包括：临界距离计算步骤、通过迭代法计算目标与雷达的临界距离；距离判断步骤、将目标的径向距离与所述临界距离的大小进行比较；重访时间间隔计算步骤、用于根据距离判断步骤的比较结果计算目标的重访时间间隔和状态向量；其中当目标的径向距离大于临界距离时，将目标作为远距离目标计算目标的重访时间间隔和状态向量；当目标的径向距离小于临界距离时，将目标作为近距离目标计算目标的重访时间间隔和状态向量。本发明提出了能基于当前状态完成空时联合求解的过程，解决了TWS雷达中重访时间间隔不确定的问题，从而为跟踪算法研究和性能评估提供符合实际特征的数据。

Description

TWS雷达空时联合数据模拟方法及系统

技术领域

本发明涉及雷达目标跟踪技术领域，尤其涉及一种TWS雷达空时联合数据模拟方法及系统。

背景技术

传统的边跟踪边扫描(TWS)雷达在处理目标跟踪问题中，通常假设目标的重访间隔相同，且事先预可知(多令目标的重访间隔等于天线扫描周期)，这其实忽略了目标与雷达之间的相对运动。由于目标与雷达之间存在相对运动，所以TWS雷达两次扫描到目标的时间间隔并不固定：若目标运动方向与天线扫描方向一致，那么时间间隔大于等于天线扫描周期，若目标运动方向与天线扫描方向相反，那么时间间隔小于天线扫描周期。不同目标用同一个TWS雷达来检测得到的重访时间间隔不同，同一个目标在不同的扫描周期扫描到的重访时间间隔也不同。

现有技术中提出了在杂波环境下进行跟踪时，为了简单起见，假设每间隔T秒来对状态向量进行采样，其中T为天线扫描周期。而TWS雷达所决定的目标的重访时间间隔具有不确定性，即目标的重访时间间隔不仅不是固定不变的，而且是无法事先确知的随机量。如若采取与前述一样的时间假设模型，不仅使得TWS雷达跟踪算法研究的理论基础不够牢固，也导致在检验和评价跟踪算法时没有符合实际特征的仿真数据。因此，仍然需要一个新的方法，有效地建立TWS雷达的重访时间间隔模型，将目标的时间和状态一一对应，来产生符合实际特征的仿真数据。

发明内容

本发明要解决的技术问题在于，针对现有的TWS雷达跟踪方法中重访时间间隔不准确的问题，提出了一种新的TWS雷达空时联合数据模拟方法及系统，为跟踪算法研究和性能评估提供符合实际特征的数据。

为了解决上述技术问题，本发明第一方面，提供了一种TWS雷达空时联合数据模拟方法，包括以下步骤：

临界距离计算步骤、通过迭代法计算目标与雷达的临界距离；

距离判断步骤、将目标的径向距离与所述临界距离的大小进行比较；

重访时间间隔计算步骤、用于根据距离判断步骤的比较结果计算目标的重访时间间隔和状态向量；其中当目标的径向距离大于临界距离时，将目标作为远距离目标计算目标的重访时间间隔和状态向量；当目标的径向距离小于临界距离时，将目标作为近距离目标计算目标的重访时间间隔和状态向量。

在根据本发明所述的TWS雷达空时联合数据模拟方法中，优选地，所述重访时间间隔计算步骤包括以下步骤：

(1)计算目标的初始重访时间间隔；

(2)根据步骤(1)计算出的初始重访时间间隔T₁，对目标进行预测，得到状态向量X₁，计算出目标转动角度Δα_target1和角速度得到角度误差ε₁；

(3)判断角度误差ε₁的正负，如果ε₁<0，则初始重访时间间隔T₁增大ΔT后得到调整后的重访时间间隔T₂；如果ε₁>0，则初始重访时间间隔T₁减小ΔT后得到调整后的重访时间间隔T₂；

(4)利用步骤(3)调整后的重访时间间隔T₂，对目标进行预测，得到状态向量X₂，计算出目标转动角度Δα_target2和角速度得到新的角度误差ε₂；

(5)判断新的角度误差ε₂与精度pre的大小，如果|ε₂|<pre，则转步骤(6)输出T₂为重访时间间隔，输出X₂为与当前时刻对应的状态向量；如果|ε₂|>pre，则重复步骤(3)和(4)，直到角度误差|ε|＜pre为止；

(6)输出重访时间间隔和对应的状态向量。

在根据本发明所述的TWS雷达空时联合数据模拟方法中，优选地，所述重访时间间隔计算步骤中：

当目标的径向距离大于临界距离时，计算过程中角度误差使用以下公式：

当目标的径向距离小于临界距离时，计算过程中角度误差使用以下公式：

上述公式中ε为角度误差，T为天线扫描周期，为天线扫描的角速度，Δα_target为目标转动角度，f(d)在天线扫描方向与目标运动同向时取值为-1，在天线扫描方向与目标运动反向时取值为1。

在根据本发明所述的TWS雷达空时联合数据模拟方法中，优选地，所述临界距离计算步骤中通过以下方程求出临界距离：

其中目标与雷达同向运动时符号相同，r为目标与雷达的径向距离，x_k,y_k分别为目标在k时刻的坐标，x_k+1,y_k+1分别为目标在k+1时刻的坐标，Δα_target为目标转动角度，为天线扫描的角速度，T为重访时间间隔；计算出满足上式中T≠0的最大的径向距离r₀作为临界距离。

在根据本发明所述的TWS雷达空时联合数据模拟方法中，优选地，所述方法还包括：数据输出步骤、用于保存重访时间间隔计算步骤中得到的当前径向距离下的重访时间间隔和状态向量，并将径向距离自增后重复执行距离判断步骤和重访时间间隔计算步骤，直至输出各个径向距离下的重访时间间隔和状态向量。

本发明第二方面，提供了一种TWS雷达空时联合数据模拟系统，包括：

临界距离计算模块，用于通过迭代法计算目标与雷达的临界距离；

距离判断模块，用于将目标的径向距离与所述临界距离的大小进行比较；

重访时间间隔计算模块，用于根据距离判断模块的比较结果计算目标的重访时间间隔和状态向量；其中当目标的径向距离大于临界距离时，将目标作为远距离目标计算目标的重访时间间隔和状态向量；当目标的径向距离小于临界距离时，将目标作为近距离目标计算目标的重访时间间隔和状态向量。

在根据本发明所述的TWS雷达空时联合数据模拟系统中，优选地，所述重访时间间隔计算模块通过以下步骤计算目标的重访时间间隔和状态向量：

(1)计算目标的初始重访时间间隔；

(2)根据步骤(1)计算出的初始重访时间间隔T₁，对目标进行预测，得到状态向量X₁，计算出目标转动角度Δα_target1和角速度得到角度误差ε₁；

(3)判断角度误差ε₁的正负，如果ε₁<0，则初始重访时间间隔T₁增大ΔT后得到调整后的重访时间间隔T₂；如果ε₁>0，则初始重访时间间隔T₁减小ΔT后得到调整后的重访时间间隔T₂；

(4)利用步骤(3)调整后的重访时间间隔T₂，对目标进行预测，得到状态向量X₂，计算出目标转动角度Δα_target2和角速度得到新的角度误差ε₂；

(5)判断新的角度误差ε₂与精度pre的大小，如果|ε₂|<pre，则转步骤(6)输出T₂为重访时间间隔，输出X₂为与当前时刻对应的状态向量；如果|ε₂|>pre，则重复步骤(3)和(4)，直到角度误差|ε|＜pre为止；

(6)输出重访时间间隔和对应的状态向量。

在根据本发明所述的TWS雷达空时联合数据模拟系统中，优选地，所述重访时间间隔计算模块在计算目标的重访时间间隔和状态向量的过程中：

当目标的径向距离大于临界距离时，计算过程中角度误差使用以下公式：

当目标的径向距离小于临界距离时，计算过程中角度误差使用以下公式：

上述公式中ε为角度误差，T为天线扫描周期，为天线扫描的角速度，Δα_target为目标转动角度，f(d)在天线扫描方向与目标运动同向时取值为-1，在天线扫描方向与目标运动反向时取值为1。

在根据本发明所述的TWS雷达空时联合数据模拟系统中，优选地，所述临界距离计算模块通过以下方程求出临界距离：

其中目标与雷达同向运动时符号相同，r为目标与雷达的径向距离，x_k,y_k分别为目标在k时刻的坐标，x_k+1,y_k+1分别为目标在k+1时刻的坐标，Δα_target1为目标转动角度，为天线扫描的角速度，T为重访时间间隔；计算出满足上式中T≠0的最大的径向距离r₀作为临界距离。

在根据本发明所述的TWS雷达空时联合数据模拟系统中，优选地，所述系统还包括：数据输出模块、用于保存重访时间间隔计算模块得到的当前径向距离下的重访时间间隔和状态向量，并将径向距离自增后重复启动距离判断模块和重访时间间隔计算模块，直至输出各个径向距离下的重访时间间隔和状态向量。

实施本发明的TWS雷达空时联合数据模拟方法及系统，具有以下有益效果：本发明提出了一种准确可靠的TWS雷达空时联合数据模拟方法，相比传统的TWS雷达关于重访时间间隔等于天线扫描周期的假设，本发明解决了TWS雷达中重访时间间隔不确定的问题，而且还提出了能基于当前状态完成空时联合求解的过程，准确地建立模型，从而为跟踪算法研究和性能评估提供符合实际特征的数据。

附图说明

图1为根据本发明优选实施例的TWS雷达空时联合数据模拟方法的流程图；

图2为根据本发明的TWS雷达空时联合数据模拟方法中临界距离计算步骤的具体流程图；

图3为根据本发明的TWS雷达空时联合数据模拟方法中重访时间间隔计算步骤的具体流程图；

图4为根据本发明优选实施例的TWS雷达空时联合数据模拟系统的模块框图；

图5为无过程噪声情况下任意距离的重访时间间隔结果图；

图6为无过程噪声情况下迭代步数随径向距离的变化图；

图7为有过程噪声情况下任意距离的重访时间间隔结果图；

图8为有过程噪声情况下迭代步数随径向距离的变化图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

针对TWS雷达中重访时间间隔不准确的问题，本发明提出了一种新的目标空时状态及观测的仿真模型和模拟方法，为跟踪算法研究和性能评估提供符合实际特征的数据。利用极坐标系中的角度与笛卡尔坐标系中位置的关系，即

推导出其角速度：

其中，α_k为k时刻目标在极坐标系中的角度，x_k,y_k为k时刻目标在笛卡尔坐标系中的位置；为k时刻目标在极坐标系中的角速度，为k时刻目标在笛卡尔坐标系中在x和y方向上的速度。

并将该角速度作为目标在k时刻的初始角速度，利用天线扫描的角度和目标运动的角度的关系：天线扫描角度±目标转动角度＝2π或天线扫描角度＝目标转动角度，列出下列方程。

Δα_radar±Δα_target＝2π

Δα_radar＝Δα_target

其中

式中Δα_radar为天线扫描角度，Δα_target为目标转动角度，T为待确定的重访时间间隔，x_k+1,y_k+1为k+1时刻目标在笛卡尔坐标系中的位置；为k+1时刻目标在极坐标系中的角速度，为k+1时刻目标在笛卡尔坐标系中的x和y方向上的速度。

将代入上述积分方程中，可以看出很难解出其解析解，而且若用仿真软件直接求解需要耗费大量的时间，所以只能采取近似的方式求得其数值解。

如前所述，天线扫描角度和目标转动角度的关系有两种关系：(1)天线扫描角度±目标转动角度＝2π；(2)天线扫描角度＝目标转动角度。其中(1)在目标距雷达较远时成立，而(2)在目标距雷达较近时成立，而区分上述两个距离的距离称之为临界距离，即当目标距雷达的距离大于临界距离时，满足(1)的关系，当目标距雷达的距离小于等于临界距离时，满足(2)的关系。

因此本发明在上述基础上，结合天线扫描的角速度，设定合适的精度，利用迭代法，实现对重访时间间隔的精确计算。请参阅图1，为根据本发明优选实施例的TWS雷达空时联合数据模拟方法的流程图。如图1所示，该实施例提供的TWS雷达空时联合数据模拟方法包括以下步骤：

首先，在步骤S101中，执行临界距离计算步骤，通过迭代法计算目标与雷达的临界距离。

随后，在步骤S102中，执行距离判断步骤，将目标的径向距离与所述临界距离的大小进行比较。

最后，在步骤S103中，执行重访时间间隔计算步骤，用于根据距离判断步骤的比较结果计算目标的重访时间间隔和状态向量；其中当目标的径向距离大于临界距离时，将目标作为远距离目标计算目标的重访时间间隔和状态向量；当目标的径向距离小于临界距离时，将目标作为近距离目标计算目标的重访时间间隔和状态向量。

优选地，上述TWS雷达空时联合数据模拟方法还包括在步骤S103后执行的数据输出步骤、用于保存重访时间间隔计算步骤中得到的当前径向距离下的重访时间间隔和状态向量，并将径向距离自增后重复执行距离判断步骤和重访时间间隔计算步骤，直至输出各个径向距离下的重访时间间隔和状态向量。例如，令r＝r+1后再重新执行步骤S102-S103直至所有径向距离的重访时间间隔计算完毕后输出。

优选地，上述临界距离计算步骤S101中通过以下方程求出临界距离：

其中目标与雷达同向运动时符号相同，r为目标与雷达的径向距离，x_k,y_k分别为目标在k时刻的坐标，x_k+1,y_k+1分别为目标在k+1时刻的坐标，Δα_target为目标转动角度，为天线扫描的角速度，T为重访时间间隔；计算出满足上式中T≠0的最大的径向距离r₀作为临界距离。

请结合参阅图2，为根据本发明的TWS雷达空时联合数据模拟方法中临界距离计算步骤的具体流程图。如图2所示，该临界距离计算步骤具体包括以下步骤：

首先，在步骤S201中，流程开始；

随后，在步骤S202中，输入天线扫描的角速度以及目标的初始速度

随后，在步骤S203中，设置初始径向距离

r₀＝1；

随后，在步骤S204中，计算目标的初始重访时间间隔T₁：

为了减少迭代的步数，用半个天线扫描周期来设置初始时间，因为这里分析在半个周期内，天线能再次发现目标。

式中，为天线扫描的角速度，为目标的角速度；

随后，在步骤S205中，计算初始角度误差ε₁

利用步骤S204中算出的初始重访时间间隔T₁，对目标进行预测，算出其目标转动角度Δα_target1和角速度并代入下式，得到角度误差ε₁：

其中，

随后，在步骤S206中，判断角度误差ε₁的正负，如果ε₁>0，则T₁需要减小，转步骤S207，得到新的重访时间间隔T₂；如果ε₁<0，则转步骤T₁需要增大，转步骤S208；如果ε₁＝0，则转步骤S207和步骤S208均可；

在步骤S207中，通过以下公式得到新的重访时间间隔T₂：

在步骤S208中，通过以下公式得到新的重访时间间隔T₂：

随后，在步骤S209中，调整后的角度误差计算：

利用上述调整后的重访时间间隔T₂，对目标进行预测，算出其目标转动角度Δα_target2和角速度代入下式，得到新的角度误差ε₂：

随后，在步骤S210中，判断ε₂与精度pre的大小，如果|ε₂|≤pre，并且T₂>0，则转步骤S213；如果T₂＝0，则转步骤S214；如果T₂>0，并且|ε₂|>pre，则转步骤S211重新调整，直到角度误差|ε|≤pre为止。

在步骤S211中，利用步骤S204-S209的方法重新微调重访时间间隔至T₃并更新角度误差至ε₃；

在步骤S212中，分别判断ε₃与T₃，如果|ε₃|≤pre，并且T₃>0，则转步骤S213；如果|ε₃|≤pre，并且T₃＝0，则转步骤S214；如果T₃>0，并且|ε₃|>pre，则转步骤S211重新调整，直到角度误差|ε|≤pre为止。

在步骤S213中，r₀＝r₀+1；

最后，在步骤S214中，输出r₀为临界距离。

请结合参阅图3，为根据本发明的TWS雷达空时联合数据模拟方法中重访时间间隔计算步骤的具体流程图。如图3所示，该重访时间间隔计算步骤具体包括以下步骤：

首先，在步骤S301中，流程开始；

随后，在步骤S302中，输入天线扫描的角速度以及目标的径向距离r和初始速度

随后，在步骤S303中，计算目标的初始重访时间间隔T₁；

随后，在步骤S304中，根据步骤S303计算出的初始重访时间间隔T₁，对目标进行预测，得到状态向量X₁，计算出目标转动角度Δα_target1和角速度得到角度误差ε₁；

随后，在步骤S305中，判断角度误差ε₁的正负，如果ε₁≤0，则转步骤S307初始重访时间间隔T₁增大ΔT后得到调整后的重访时间间隔T₂；如果ε₁>0，则转步骤S306初始重访时间间隔T₁减小ΔT后得到调整后的重访时间间隔T₂；

随后，在步骤S308中，利用上述调整后的重访时间间隔T₂，对目标进行预测，得到状态向量X₂，计算出目标转动角度Δα_target2和角速度得到新的角度误差ε₂；

随后，在步骤S309中，判断新的角度误差ε₂与精度pre的大小，如果|ε₂|≤pre，则转步骤S312；如果|ε₂|>pre，则转步骤S310；

随后，在步骤S310中，利用步骤S305-S308的方法重新微调重访时间间隔至T₃并更新角度误差至ε₃；

随后，在步骤S311中，判断新的角度误差ε₃与精度pre的大小，如果|ε₃|≤pre，则转步骤S312；如果|ε₃|>pre，则转步骤S310再次调整，直到角度误差|ε|≤pre为止；

随后，在步骤S312中，输出重访时间间隔，以及与当前时刻对应的状态向量。

优选地，上述重访时间间隔计算步骤中：

当目标的径向距离大于临界距离时，计算过程中角度误差使用以下公式：

当目标的径向距离小于临界距离时，计算过程中角度误差使用以下公式：

上述公式中ε为角度误差，T为天线扫描周期，为天线扫描的角速度，Δa_target为目标转动角度，f(d)在天线扫描方向与目标运动同向时取值为-1，在天线扫描方向与目标运动反向时取值为1。

下面分别对将目标作为远距离目标和近距离目标计算目标的重访时间间隔和状态向量的具体过程进行说明。

1、远距离目标的重访时间间隔和状态向量：

当TWS雷达扫描径向距离大于临界距离的目标时，有天线扫描角度±目标转动角度＝2π。具体实现步骤如下：

第一步：重访时间间隔初始估计

第二步：初始角度误差计算

利用第一步中算出的初始重访时间间隔T₁，对目标进行预测，得到状态向量X₁，算出其目标转动角度Δα_target1和角速度代入下式，得到角度误差。

第三步：判断误差ε₁的正负，如果ε₁≤0，则T₁需要增大；如果ε₁>0，则T₁需要减小，得到新的重访时间间隔T₂。

第四步：调整后的角度误差计算

利用第三步调整后的重访时间间隔T₂，对目标进行预测，得到状态向量X₂，算出其目标转动角度Δα_target2和角速度代入下式，得到新的角度误差。

第五步：判断ε₂与精度pre的大小，如果|ε₂|≤pre，则直接跳到第六步输出T₂为重访时间间隔，X₂为与当前时刻对应的状态向量；如果ε₂|>pre，则重复第三步至第四步，直到角度误差|ε|≤pre为止。

第六步：输出T₂为重访时间间隔和此时的状态向量X₂。

其中，为天线扫描的角速度，为目标的角速度，Δα_target为目标转动角度，可以表示为：

Δα_target＝arctan(y_k+1/x_k+1)-arctan(y_k/x_k)

2、近距离目标的重访时间间隔和状态向量

当TWS雷达扫描径向距离小于等于临界距离的目标时，重访时间间隔小于天线扫描周期的一半，此时目标转动角度＝天线扫描角度。针对这种情况，可以列出下式：

其中，

关于该式的求解，可以采用解析式求解方法，也可以采用迭代的方法。但因为迭代不仅精度高，而且运行速度快，所以本发明仍然采用迭代的算法求解上式。具体步骤如下：

第一步：重访时间间隔初始估计

为了减少迭代的步数，用半个天线扫描周期来设置初始时间，因为这里分析在半个周期内，天线能再次发现目标。

第二步：初始角度误差计算

利用第一步中算出的初始重访时间间隔T₁，对目标进行预测，得到状态向量X₁，算出其目标转动角度Δα_target1和角速度代入下式，得到角度误差。

第三步：判断误差ε₁的正负，如果ε₁≤0，则T₁需要增大；如果ε₁>0，则T₁需要减小，得到新的重访时间间隔T₂。

第四步：调整后的角度误差计算

利用第三步调整后的重访时间间隔T₂，对目标进行预测，得到状态向量X₂，算出其目标转动角度Δα_target2和角速度代入下式，得到新的角度误差。

第五步：判断ε₂与精度pre的大小，如果|ε₂|≤pre，则直接进行第六步；如果|ε₂|>pre，则重复第三步至第四步，直到角度误差|ε|≤pre为止。

第六步：输出目标的重访时间间隔T₂和状态向量X₂。

请参阅图4，为根据本发明优选实施例的TWS雷达空时联合数据模拟系统的模块框图。如图4所示，该实施例提供的系统400包括：临界距离计算模块401、距离判断模块402和重访时间间隔计算模块403。

其中，临界距离计算模块401用于通过迭代法计算目标与雷达的临界距离。该临界距离计算模块401计算临界距离的过程与上述方法中临界距离计算步骤一致，在此不再赘述。

距离判断模块402用于将目标的径向距离与所述临界距离的大小进行比较。该距离判断模块402比较目标的径向距离与所述临界距离的过程与上述方法中距离判断步骤一致，在此不再赘述。重访时间间隔计算模块403用于根据距离判断模块402的比较结果计算目标的重访时间间隔和状态向量；其中当目标的径向距离大于临界距离时，将目标作为远距离目标计算目标的重访时间间隔和状态向量；当目标的径向距离小于临界距离时，将目标作为近距离目标计算目标的重访时间间隔和状态向量。该重访时间间隔计算模块403计算目标的重访时间间隔和状态向量的过程与上述方法中重访时间间隔计算步骤一致，在此不再赘述。

优选地，系统400还包括：数据输出模块，用于保存重访时间间隔计算模块403得到的当前径向距离下的重访时间间隔和状态向量，并将径向距离自增后重复启动距离判断模块402和重访时间间隔计算模块403，直至输出各个径向距离下的重访时间间隔和状态向量。

下面对本发明的具体应用实例进行介绍。

1.有效性分析

请参阅图5，为无过程噪声情况下任意距离的重访时间间隔结果图。该图中目标的速度大小和方向均一定并且角度精度一定，同时没有引入过程噪声。图中的红色标注点为上文所说的临界距离，可以看出在临界距离前后的重访时间间隔有跃变，这是因为超过临界距离时天线就不能在半个周期内扫描到目标，所以前后重访时间间隔差别较大。而随着径向距离的增加，目标的重访时间间隔越来越趋近于天线扫描周期，这种现象符合之前本发明的理论分析。

请参阅图6，为无过程噪声情况下迭代步数随径向距离的变化图。该图为目标的速度大小和方向均一定和角度精度一定情况下的迭代步数随径向距离的变化，这里没有引入过程噪声。临界距离之前的迭代步数明显多于临界距离之后的步数，这是因为小于临界距离时，x,y方向的速度对于预测的影响大于x,y方向的距离，所以迭代过程中，时间的些微变化都会影响角度精度，故而迭代的步数偏大。观察临界距离之后的迭代步数，可以发现随着径向距离的增加，迭代的步数越来越小，而且趋于平稳，这是因为重访时间间隔越来越趋近于天线扫描周期，故而迭代的过程相对简单。

请参阅图7，为有过程噪声情况下任意距离的重访时间间隔结果图。图7为目标的速度大小和方向均一定和角度精度一定情况下的任意距离的重访时间间隔，这里引入了标准差为1的过程噪声。比较图7与图5，可以看出引入过程噪声对时间的求解并没有影响时间关于径向距离的走势，但是过程噪声给目标的重访时间间隔的求解带来了扰动，所以本发明在进行迭代时，不能忽略过程噪声的影响。

请参阅图8，为有过程噪声情况下迭代步数随径向距离的变化图。该图示出了目标的速度大小和方向均一定和角度精度一定情况下的迭代步数随径向距离的变化，这里引入了过程噪声。比较图8与图6，可以看出引入过程噪声对迭代次数的影响较大，相应地运算时间也会相应增大。但是因为本发明是模拟与真实情况相符的仿真数据，所以运行时间的长短对后续的跟踪处理没有影响。

2、具体模拟实例

在进行模拟实验时，设第k时刻有一个目标在X-Y平面上运动，目标的状态变量可以记为：

其中x_k和y_k分别表示目标于第k时刻在x和y方向上的位置，和分别表示目标于第k时刻在x和y方向上的速度。

假设目标为匀速直线运动，其状态转移方程为

X_k+1＝F(k)X_k+Γ(k)·ν(k)；

其中状态转移矩阵F(k)可以表示为：

过程噪声分布矩阵Γ(k)可表示为：

而过程噪声的标准差ds＝1。

目标的角速度可以表示为

任意距离目标重访时间间隔求解的实施方案：

假设天线扫描周期T＝3s，则雷达转动速度：ω＝2π/T(单位：弧度/s)，当前时刻下目标的速度为30m/s，目标速度与x轴夹角为225°，目标的径向距离在1m～1000m之间变化，设置角度误差的精度为10^-13。

第一步：求解临界距离r₀，具体步骤参见前述图2。

第二步：设置初始径向距离

r＝1

第三步：判断径向距离与临界距离r₀的关系，如果r＞r₀，则参照远距离目标求解重访时间间隔的步骤求解重访时间间隔T；如果r＜r₀，则参照近距离目标求解重访时间间隔的步骤求解重访时间间隔T。注意，将微调后的时间T代入预测时，为了与真实情况更为相符，要注意加入过程噪声，即

其中，v_x、v_y分别表示目标x轴和y轴速度的随机变化。

第四步：保存目标的重访时间间隔T，并且令r＝r+1。

第五步：重复第二步至第四步，直到r＝1000为止，输出各径向距离下的重访时间间隔T。

综上所述，本发明针对TWS雷达中重访时间间隔不准确的问题，提出了一种准确可靠的目标空时状态及观测的仿真模型和方法，称为空时联合解方法。相比传统的TWS雷达关于重访时间间隔等于天线扫描周期的假设，本发明不仅正视了TWS雷达中重访时间间隔不确定的问题，而且还提出了能基于当前状态完成空时联合求解的过程，准确地建立模型，从而为跟踪算法研究和性能评估提供符合实际特征的数据。

应该理解地是，本发明中TWS雷达空时联合数据模拟方法及系统的原理相同，因此对TWS雷达空时联合数据模拟方法的实施例的详细阐述也适用于TWS雷达空时联合数据模拟系统。

最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (8)

1.一种TWS雷达空时联合数据模拟方法，其特征在于，包括以下步骤：

临界距离计算步骤、通过迭代法计算目标与雷达的临界距离；

距离判断步骤、将目标的径向距离与所述临界距离的大小进行比较；

重访时间间隔计算步骤、用于根据距离判断步骤的比较结果计算目标的重访时间间隔和状态向量；其中当目标的径向距离大于临界距离时，将目标作为远距离目标计算目标的重访时间间隔和状态向量；当目标的径向距离小于临界距离时，将目标作为近距离目标计算目标的重访时间间隔和状态向量。

2.根据权利要求1所述的TWS雷达空时联合数据模拟方法，其特征在于，所述重访时间间隔计算步骤包括以下步骤：

(1)计算目标的初始重访时间间隔；

(2)根据步骤(1)计算出的初始重访时间间隔T₁，对目标进行预测，得到状态向量X₁，计算出目标转动角度Δα_target1和角速度得到角度误差ε₁；

(3)判断角度误差ε₁的正负，如果ε₁＜0，则初始重访时间间隔T₁增大ΔT后得到调整后的重访时间间隔T₂；如果ε₁＞0，则初始重访时间间隔T₁减小ΔT后得到调整后的重访时间间隔T₂；

(4)利用步骤(3)调整后的重访时间间隔T₂，对目标进行预测，得到状态向量X₂，计算出目标转动角度Δα_target2和角速度得到新的角度误差ε₂；

(5)判断新的角度误差ε₂与精度pre的大小，如果|ε₂|＜pre，则转步骤(6)输出T₂为重访时间间隔，输出X₂为与当前时刻对应的状态向量；如果|ε₂|＞pre，则重复步骤(3)和(4)，直到角度误差小于精度pre为止；

(6)输出重访时间间隔和对应的状态向量。

3.根据权利要求2所述的TWS雷达空时联合数据模拟方法，其特征在于，所述重访时间间隔计算步骤中：

当目标的径向距离大于临界距离时，计算过程中角度误差使用以下公式：

当目标的径向距离小于临界距离时，计算过程中角度误差使用以下公式：

上述公式中ε为角度误差，T为天线扫描周期，为天线扫描的角速度，Δα_target为目标转动角度，f(d)在天线扫描方向与目标运动同向时取值为-1，在天线扫描方向与目标运动反向时取值为1。

4.根据权利要求1～3中任一项所述的TWS雷达空时联合数据模拟方法，其特征在于，所述方法还包括：

数据输出步骤、用于保存重访时间间隔计算步骤中得到的当前径向距离下的重访时间间隔和状态向量，并将径向距离自增后重复执行距离判断步骤和重访时间间隔计算步骤，直至输出各个径向距离下的重访时间间隔和状态向量。

5.一种TWS雷达空时联合数据模拟系统，其特征在于，包括：

临界距离计算模块，用于通过迭代法计算目标与雷达的临界距离；

距离判断模块，用于将目标的径向距离与所述临界距离的大小进行比较；

重访时间间隔计算模块，用于根据距离判断模块的比较结果计算目标的重访时间间隔和状态向量；其中当目标的径向距离大于临界距离时，将目标作为远距离目标计算目标的重访时间间隔和状态向量；当目标的径向距离小于临界距离时，将目标作为近距离目标计算目标的重访时间间隔和状态向量。

6.根据权利要求5所述的TWS雷达空时联合数据模拟系统，其特征在于，所述重访时间间隔计算模块通过以下步骤计算目标的重访时间间隔和状态向量：

(1)计算目标的初始重访时间间隔；

(2)根据步骤(1)计算出的初始重访时间间隔T₁，对目标进行预测，得到状态向量X₁，计算出目标转动角度Δα_target1和角速度得到角度误差ε₁；

(3)判断角度误差ε₁的正负，如果ε₁＜0，则初始重访时间间隔T₁增大ΔT后得到调整后的重访时间间隔T₂；如果ε₁＞0，则初始重访时间间隔T₁减小ΔT后得到调整后的重访时间间隔T₂；

(4)利用步骤(3)调整后的重访时间间隔T₂，对目标进行预测，得到状态向量X₂，计算出目标转动角度Δα_target2和角速度得到新的角度误差ε₂；

(5)判断新的角度误差ε₂与精度pre的大小，如果|ε₂|＜pre，则转步骤(6)输出T₂为重访时间间隔，输出X₂为与当前时刻对应的状态向量；如果|ε₂|＞pre，则重复步骤(3)和(4)，直到角度误差小于精度pre为止；

(6)输出重访时间间隔和对应的状态向量。

7.根据权利要求6所述的TWS雷达空时联合数据模拟系统，其特征在于，所述重访时间间隔计算模块在计算目标的重访时间间隔和状态向量的过程中：

当目标的径向距离大于临界距离时，计算过程中角度误差使用以下公式：

当目标的径向距离小于临界距离时，计算过程中角度误差使用以下公式：

上述公式中ε为角度误差，T为天线扫描周期，为天线扫描的角速度，Δα_target为目标转动角度，f(d)在天线扫描方向与目标运动同向时取值为-1，在天线扫描方向与目标运动反向时取值为1。

8.根据权利要求5～7中任一项所述的TWS雷达空时联合数据模拟系统，其特征在于，所述系统还包括：

数据输出模块、用于保存重访时间间隔计算模块得到的当前径向距离下的重访时间间隔和状态向量，并将径向距离自增后重复启动距离判断模块和重访时间间隔计算模块，直至输出各个径向距离下的重访时间间隔和状态向量。