CN110456341A - 一种基于双滑窗的雷达目标航迹质量管理方法 - Google Patents
一种基于双滑窗的雷达目标航迹质量管理方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN110456341A CN110456341A CN201910857462.8A CN201910857462A CN110456341A CN 110456341 A CN110456341 A CN 110456341A CN 201910857462 A CN201910857462 A CN 201910857462A CN 110456341 A CN110456341 A CN 110456341A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- return visit
- period
- quality
- mark
- radar
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
- G01S13/00—Systems using the reflection or reradiation of radio waves, e.g. radar systems; Analogous systems using reflection or reradiation of waves whose nature or wavelength is irrelevant or unspecified
- G01S13/88—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
- G01S7/00—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00
- G01S7/02—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00 of systems according to group G01S13/00
- G01S7/41—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00 of systems according to group G01S13/00 using analysis of echo signal for target characterisation; Target signature; Target cross-section
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Radar, Positioning & Navigation (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Electromagnetism (AREA)
- Radar Systems Or Details Thereof (AREA)
Abstract
本发明公开了一种基于双滑窗的雷达目标航迹质量管理方法,包括以下步骤:步骤1:通过两个滑窗分别获取航迹上最新的M个回访周期和最新的N个回访周期内成功关联的点迹数据(N>M);步骤2:根据两个滑窗的内点迹关联情况计算质量分;步骤3:根据第一个滑窗内M个目标回访周期内的点迹质量参数计算质量分;步骤4:在每一个雷达回访周期上,根据步骤2和步骤3分别计算出来的质量分加权求和得到总的航迹质量分。本发明所述的航迹质量分由公式来计算,简洁清楚,利于工程实现;综合考虑了点迹关联情况和点迹本身质量,结果更可信。
Description
技术领域
本发明涉及一种基于双滑窗的雷达目标航迹质量管理方法,属于雷达技术领域。
背景技术
雷达数据处理系统在接收到信号处理系统给出的目标原始点迹后,需要从中对数据进行二次处理,提取真实目标信息,形成目标航迹,并根据加入到航迹的点迹情况对航迹进行管理。在航迹处理的过程中,航迹质量不断更新,航迹管理依据航迹质量对航迹进行归类、转换和撤销。航迹质量管理是航迹管理的重要方面,决定着航迹管理的优劣。
航迹的质量与两个因素有关,一是航迹成功关联点迹的情况,二是关联的点迹的质量情况。航迹成功关联点迹的情况主要是指在每一个回访周期上,点迹被成功关联的情况;关联的点迹质量情况是指关联上的点迹本身相对于预测状态之间的偏差、以及信噪比和幅值等。考虑如上两个因素,并通过简洁的计算公式来动态计算航迹质量,是航迹质量管理本身的需要,同时也利于工程实现。
发明内容
本发明是针对现有技术存在的不足,提供一种基于双滑窗的雷达目标航迹质量管理方法,解决了背景技术存在的问题,满足实际使用要求。
为解决上述问题,本发明所采取的技术方案如下:
一种基于双滑窗的雷达目标航迹质量管理方法,包括以下步骤:
步骤1:通过两个滑窗分别获取航迹上最新的M个回访周期和最新的N个回访周期内成功关联的点迹数据(N>M);
步骤2:根据两个滑窗的内点迹关联情况计算质量分;
步骤3:根据第一个滑窗内M个目标回访周期内的点迹质量参数计算质量分;
步骤4:在每一个雷达回访周期上,根据步骤2和步骤3分别计算出来的质量分加权求和得到总的航迹质量分。
本发明与现有技术相比较,本发明的实施效果如下:
本方案所述的航迹质量分由公式来计算,简洁清楚,利于工程实现;综合考虑了点迹关联情况和点迹本身质量,结果更可信。
附图说明
图1为本发明执行步骤示意图;
图2为本发明回访周期双滑窗示意图。
具体实施方式
下面将结合具体的实施例来说明本发明的内容。
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。应当理解,此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明,并不用于限定本发明。
结合图1:基于双滑窗的雷达目标航迹质量管理方法,包括以下步骤:
步骤1:获取航迹最新的N个雷达探测回访周期内成功关联的点迹数据,每个回访周期内关联的情况是要么成功要么失败;双滑窗包括大滑窗(最多N个回访周期)和小滑窗(最多M个回访周期);
步骤2:根据两个滑窗的内点迹关联情况计算质量分f;
步骤3:根据第一个滑窗内M个目标回访周期内的点迹质量参数计算质量分g;
步骤4,根据步骤2和步骤3分别计算出来的质量分加权求和得到总的航迹质量分S=αf+(1-α)g,α∈(0,1],在每一个回访周期上,都对航迹的质量分进行更新,以便航迹管理以此为依据对航迹进行生命周期的管理。
步骤2的具体过程在于:
步骤2.1:结合图2,当雷达实际回访周期数n小于M时,f=40(n-y)/M,其中y表示在最近的n个回访周期上,未成功关联点迹的次数;
步骤2.2:结合图2,当雷达实际回访周期数n小于N大于M时,f=max(60x/(n-M)-60y/M,0)+40(M-y)/M,其中x表示在最近的n个回访周期上成功关联点迹的次数,y表示在最近的M个回访周期上,未成功关联点迹的次数,max(·)表示对两个参数取较大值;
步骤2.3,结合图2,当雷达实际回访周期数n大于N时,f=max(60x/(N-M)-60y/M,0)+40(M-y)/M,其中x表示在最近的N个回访周期上成功关联点迹的次数,y表示在最近的M个回访周期上,未成功关联点迹的次数,max(·)表示对两个参数取较大值。
步骤3的具体过程在于:
步骤3.1:结合图2,当雷达实际回访周期数n小于M时,其中y表示在最近的n个回访周期上,未成功关联点迹的次数,A表示点迹质量数值的上限,Ai表示关联上的点迹的质量值;
步骤3.2:结合图2,当雷达实际回访周期数n大于M时,其中y表示在最近的M个回访周期上,未成功关联点迹的次数,A表示点迹质量数值的上限,Ai表示关联上的点迹的质量值。
以上内容是结合具体的实施例对本发明所作的详细说明,不能认定本发明具体实施仅限于这些说明。对于本发明所属技术领域的技术人员来说,在不脱离本发明构思的前提下,还可以做出若干简单推演或替换,都应当视为属于本发明保护的范围。
Claims (3)
1.一种基于双滑窗的雷达目标航迹质量管理方法,其特征在于:包括以下步骤:
步骤1:获取航迹最新的N个雷达探测回访周期内成功关联的点迹数据,每个回访周期内关联的情况是要么成功要么失败,双滑窗包括大滑窗(最多N个回访周期)和小滑窗(最多M个回访周期);
步骤2:根据两个滑窗的内点迹关联情况计算质量分f;
步骤3:根据第一个滑窗内M个目标回访周期内点迹质量参数计算质量分g;
步骤4:根据步骤2和步骤3分别计算出来的质量分加权求和得到总的航迹质量分S=αf+(1-α)g,α∈(0,1],在每一个回访周期上,都对航迹的质量分进行更新,以便航迹管理以此为依据对航迹进行生命周期的管理。
2.根据权利要求1所述基于双滑窗的雷达目标航迹质量管理方法,其特征在于:步骤2的具体过程包括:
步骤(2.1):当雷达实际回访周期数n小于M时,f=40(n-y)/M,其中y表示在最近的n个回访周期上,未成功关联点迹的次数;
步骤(2.2):当雷达实际回访周期数n小于N大于M时,f=max(60x/(n-M)-60y/M,0)+40(M-y)/M,其中x表示在最近的n个回访周期上成功关联点迹的次数,y表示在最近的M个回访周期上,未成功关联点迹的次数,max(·)表示对两个参数取较大值;
步骤(2.3):当雷达实际回访周期数n大于N时,f=max(60x/(N-M)-60y/M,0)+40(M-y)/M,其中x表示在最近的N个回访周期上成功关联点迹的次数,y表示在最近的M个回访周期上,未成功关联点迹的次数,max(·)表示对两个参数取较大值。
3.根据权利要求1所述基于双滑窗的雷达目标航迹质量管理方法,其特征在于:步骤3的具体过程包括:
步骤(3.1):当雷达实际回访周期数n小于M时,其中y表示在最近的n个回访周期上,未成功关联点迹的次数,A表示点迹质量数值的上限,Ai表示关联上的点迹的质量值;
步骤(3.2):当雷达实际回访周期数n大于M时,其中y表示在最近的M个回访周期上,未成功关联点迹的次数,A表示点迹质量数值的上限,Ai表示关联上的点迹的质量值。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201910857462.8A CN110456341B (zh) | 2019-09-11 | 2019-09-11 | 一种基于双滑窗的雷达目标航迹质量管理方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201910857462.8A CN110456341B (zh) | 2019-09-11 | 2019-09-11 | 一种基于双滑窗的雷达目标航迹质量管理方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN110456341A true CN110456341A (zh) | 2019-11-15 |
CN110456341B CN110456341B (zh) | 2021-09-28 |
Family
ID=68491655
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201910857462.8A Active CN110456341B (zh) | 2019-09-11 | 2019-09-11 | 一种基于双滑窗的雷达目标航迹质量管理方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN110456341B (zh) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN112666543A (zh) * | 2020-12-01 | 2021-04-16 | 安徽隼波科技有限公司 | 一种稀疏阵列tdm-mimo雷达及其校正方法 |
Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102608568A (zh) * | 2012-02-28 | 2012-07-25 | 杭州电子科技大学 | 一种具有固定滑窗-ospa距离航迹关联方法 |
CN103076605A (zh) * | 2013-01-06 | 2013-05-01 | 中国电子科技集团公司第十研究所 | 多模式轮询和s模式点名询问的二次雷达航迹录取方法 |
CN103727931A (zh) * | 2013-12-31 | 2014-04-16 | 南京理工大学 | 一种基于改进逻辑的航迹起始方法 |
CN106405510A (zh) * | 2016-09-05 | 2017-02-15 | 电子科技大学 | 一种基于伪滑窗l判决准则的航迹删除方法 |
CN107424441A (zh) * | 2017-06-08 | 2017-12-01 | 中国民航大学 | 基于Hotelling′s T2统计量的航空器航迹变点检测与估计方法 |
CN108490409A (zh) * | 2018-03-06 | 2018-09-04 | 中国船舶重工集团公司第七二四研究所 | 基于航迹风险评估的三坐标雷达自动起始方法 |
US10281573B1 (en) * | 2014-05-19 | 2019-05-07 | Raytheon Canada Limited | Retrodiction tracking system and related techniques |
-
2019
- 2019-09-11 CN CN201910857462.8A patent/CN110456341B/zh active Active
Patent Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102608568A (zh) * | 2012-02-28 | 2012-07-25 | 杭州电子科技大学 | 一种具有固定滑窗-ospa距离航迹关联方法 |
CN103076605A (zh) * | 2013-01-06 | 2013-05-01 | 中国电子科技集团公司第十研究所 | 多模式轮询和s模式点名询问的二次雷达航迹录取方法 |
CN103727931A (zh) * | 2013-12-31 | 2014-04-16 | 南京理工大学 | 一种基于改进逻辑的航迹起始方法 |
US10281573B1 (en) * | 2014-05-19 | 2019-05-07 | Raytheon Canada Limited | Retrodiction tracking system and related techniques |
CN106405510A (zh) * | 2016-09-05 | 2017-02-15 | 电子科技大学 | 一种基于伪滑窗l判决准则的航迹删除方法 |
CN107424441A (zh) * | 2017-06-08 | 2017-12-01 | 中国民航大学 | 基于Hotelling′s T2统计量的航空器航迹变点检测与估计方法 |
CN108490409A (zh) * | 2018-03-06 | 2018-09-04 | 中国船舶重工集团公司第七二四研究所 | 基于航迹风险评估的三坐标雷达自动起始方法 |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
刘红亮 等: "一种利用幅度信息的航迹质量评估方法", 《西安电子科技大学学报(自然科学版)》 * |
赵三伟 等: "一种基于特征加权的点迹质量评估方法及应用", 《火控雷达技术》 * |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN112666543A (zh) * | 2020-12-01 | 2021-04-16 | 安徽隼波科技有限公司 | 一种稀疏阵列tdm-mimo雷达及其校正方法 |
CN112666543B (zh) * | 2020-12-01 | 2023-10-27 | 安徽隼波科技有限公司 | 一种稀疏阵列tdm-mimo雷达及其校正方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN110456341B (zh) | 2021-09-28 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US10289451B2 (en) | Method, apparatus, and system for adjusting deployment location of virtual machine | |
US7401244B2 (en) | Adaptive throttling system for computing systems | |
CN106959889A (zh) | 一种服务器资源调整的方法和装置 | |
CN108038040A (zh) | 计算机集群性能指标检测方法、电子设备及存储介质 | |
Zhao et al. | Event-triggered adaptive control for multiple high-speed trains with deception attacks in bottleneck sections | |
CN109918170A (zh) | 一种云数据中心虚拟机动态资源配置方法及系统 | |
CN104035779A (zh) | 一种数据流决策树分类中的缺失值处理方法 | |
CN110456341A (zh) | 一种基于双滑窗的雷达目标航迹质量管理方法 | |
CN102662788A (zh) | 一种计算机系统故障诊断决策及处理方法 | |
CN114945004B (zh) | 拥塞控制方法、装置、电子设备及存储介质 | |
CN105592551B (zh) | 一种信道分配方法及装置 | |
CN109784684A (zh) | 一种基于案例推理的列车运行调整策略决策方法 | |
Yan et al. | Target capacity based simultaneous multibeam power allocation scheme for multiple target tracking application | |
US11921735B2 (en) | Context-aware maintenance window identification | |
US20200366760A1 (en) | Method for running an application on a distributed system architecture | |
CN110597598B (zh) | 一种云环境中的虚拟机迁移的控制方法 | |
CN106844175B (zh) | 一种基于机器学习的云平台容量规划方法 | |
CN110363640B (zh) | 监控系统业务运行方法、装置及存储介质、服务器 | |
CN108491306A (zh) | 一种基于企业私有云可信性监测方法及系统 | |
JP6783712B2 (ja) | 管理方法及び管理装置 | |
CN111262654B (zh) | 非周期csi请求的响应方法、系统、电子设备和介质 | |
CN114859304A (zh) | 一种抗智能拖引干扰的数据互联方法 | |
CN108123893A (zh) | 一种实时虚拟机迁移的多目标带宽分配方法 | |
CN106452863B (zh) | 一种信息系统的资源分配及预测方法和装置 | |
JP2011242181A (ja) | 目標追尾装置 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |