CN110672116B - 基于多观察哨数字望远镜的运动目标一致性判断方法 - Google Patents

基于多观察哨数字望远镜的运动目标一致性判断方法 Download PDF

Info

Publication number
CN110672116B
CN110672116B CN201911066465.6A CN201911066465A CN110672116B CN 110672116 B CN110672116 B CN 110672116B CN 201911066465 A CN201911066465 A CN 201911066465A CN 110672116 B CN110672116 B CN 110672116B
Authority
CN
China
Prior art keywords
target
moving
observation
digital
targets
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.)
Active
Application number
CN201911066465.6A
Other languages
English (en)
Other versions
CN110672116A (zh
Inventor
张敬卓
陈杰生
秦岭
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Air Force Engineering University of PLA
Original Assignee
Air Force Engineering University of PLA
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Air Force Engineering University of PLA filed Critical Air Force Engineering University of PLA
Priority to CN201911066465.6A priority Critical patent/CN110672116B/zh
Publication of CN110672116A publication Critical patent/CN110672116A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN110672116B publication Critical patent/CN110672116B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01CMEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C23/00Combined instruments indicating more than one navigational value, e.g. for aircraft; Combined measuring devices for measuring two or more variables of movement, e.g. distance, speed or acceleration

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Aviation & Aerospace Engineering (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Radar Systems Or Details Thereof (AREA)
  • Navigation (AREA)

Abstract

本发明提供了一种基于多观察哨数字望远镜的运动目标一致性判断方法。目标一致性判断是多源空情信息融合的关键环节,亦可用于航迹质量评估。数字望远镜空情仅能够获取目标高低角和方位角两坐标数据,空情质量受到多种因素影响难以得到保证。针对数字望远镜空情数据存在的问题,本发明根据目标一致的判断的基本原理,从目标批次、架次、目标方向线共面、目标角度信息变化规律等多个维度进行判断,目标一致性判断效率高,具有高准确率,满足快速机动目标探测要求。

Description

基于多观察哨数字望远镜的运动目标一致性判断方法
技术领域
本发明涉及一种基于多观察哨数字望远镜的运动目标一致性判断方法,是多源空情信息融合的关键环节,亦可用于航迹质量评估。
背景技术
当空中出现多批密集目标时,则应输出多个目标航迹,由于单个数字望远镜在特定时间段仅能跟踪录取一批目标的空情数据,多个数字望远镜可能录取的是同一批目标也可能是非同批的目标,因此,在对空情数据进行融合以获取运动目标航迹之前,必须判断目标是否同批,只有判断为同一目标,才能对航迹进行融合,基本流程如图1所示。
对于雷达空情,航迹的起始(目标一致性判断),主要有以直观法为代表的顺序处理技术和以Hough变换为代表的批处理技术。然而这些方法是建立在目标空情质量较好、飞行诸元完备、数据具有强连续性基础上的。低空超低空突袭目标,雷达存在探测盲区,地面观察哨前出配置,是获取空情的有效手段。观察哨手持数字望远镜录取的空情信息受多种因素影响,数据质量较差,且缺乏距离信息。针对数字望远镜空情,目标一致性判断,尚未有有效的方法手段。
发明内容
为了判断多源空情数据的目标是否同批,本发明提供了一种基于多观察哨数字望远镜的运动目标一致性判断方法。
本发明的构思:
目标一致性判断的基本原理是确定目标批次的不变量。若空情质量较好,比如可以观测到目标的距离、高度、速度等信息,则目标一致性容易判断。数字望远镜空情特点是仅仅能够获取目标高低角和方位角两坐标数据,机型和架次信息需要人为判断,空情质量受到多种因素影响,与地理天气条件和观测者本人的受训练程度都有关系,空情质量无法得到保证。本发明充分利用数字望远镜观测信息,从观测数据中提取目标运动规律参数,以多个必要条件对目标一致性进行判断。
本发明的技术方案是:
基于多观察哨数字望远镜的运动目标一致性判断方法,其特殊之处在于:将M个数字望远镜两两遍历组合进行运动目标一致性判断;M大于等于2;两个数字望远镜的运动目标一致性判断方法如下:
1)从两个数字望远镜获取的观测数据中提取运动目标的机型S和架次N并进行对比,若机型S和架次N中有一项不同,则表示所述两个数字望远镜观测的运动目标不是同一批目标;若机型S和架次N都相同,则进入步骤2);
2)判断两个数字望远镜的目标方向线是否共面,若不共面,则表示两个数字望远镜观测的运动目标不是同一批目标;若共面,则进入步骤3);所述目标方向线是指数字望远镜与其所观测目标的连线;
3)判断运动目标是否是小航路捷径目标,若是,则进入步骤4);若否,则进入步骤5);
4)利用运动目标高低角的变化规律分别计算两个数字望远镜对应目标的运动参数c,然后将得到的两个运动参数c作差并取绝对值,若该绝对值小于等于设定的偏差,则相应的运动目标是同一批目标;若该绝对值大于设定的偏差,则相应的目标不是同一批目标;
所述运动目标高低角
Figure BDA0002259515690000022
的变化规律为:
Figure BDA0002259515690000021
式中:t为运动目标观测的时间变量;{c,d,tx}为高低角变化规律参数,与目标的状态和运动轨迹有关,可基于观测数据进行非线性函数参数估计获取;tx为目标飞行至航路捷径处所对应的时刻;当目标做水平匀速直线运动,{c,d,tx}为常数;
5)利用运动目标方位角的变化规律分别计算所述两个数字望远镜对应的目标运动参数a,然后将得到的两个目标运动参数a作差并取绝对值,若该绝对值小于等于设定的偏差,则相应的运动目标是同一批目标;若该绝对值大于设定的偏差,则相应的目标不是同一批目标;
所述运动目标方位角θ的变化规律为:
θ=arctan[a(t-tx)]+θx
式中:
t为运动目标时间变量;{a,θx,tx}为方位角变化规律参数,与目标的状态和运动轨迹有关,可基于观测数据进行非线性函数参数估计获取;tx为目标飞行至航路捷径处所对应的时刻;θx为目标航路捷径处所对应的方位角参数;当目标做水平匀速直线运动,{a,θx,tx}为常数。
进一步地,步骤5)中,除了利用目标方位角的变化规律分别计算两个数字望远镜对应的目标运动参数a之外,可以再利用目标高低角的变化规律分别计算两个数字望远镜对应的目标参数a;然后对每个数字望远镜,将通过目标方位角的变化规律计算得到的目标运动参数a与通过目标高低角的变化规律计算得到的目标运动参数a求平均值,以该平均值作为后续参与差值计算的目标运动参数a。
进一步地,在步骤1)之前,对各数字望远镜的观测数据分别进行预处理:
A、剔除观测数据中的重复数据,并插值:
将t1时刻的观测数据记为
Figure BDA0002259515690000033
t2时刻的观测数据记为
Figure BDA0002259515690000034
时刻的观测数据记为
Figure BDA0002259515690000035
若ti时刻与tj时刻,θi=θj
Figure BDA0002259515690000031
则令
Figure BDA0002259515690000032
所述i≠j,i=1,2,…n,j=1,2,…n;
B、剔除观测数据中偏离过大的数据,并插值::
B1、利用数字望远镜多次连续观测任意运动目标,获取相应的观测数据;
B2、对多次连续观测获取的观测数据,分别计算观测数据与运动目标方位角、高低角估计值偏离的方差
Figure BDA0002259515690000041
Figure BDA0002259515690000042
B3、计算步骤B2所得所有观测角度数据与运动目标角度估计值偏离的方差的平均值
Figure BDA0002259515690000043
Figure BDA0002259515690000044
开方得到标准差平均值
Figure BDA0002259515690000045
Figure BDA0002259515690000046
B4、将所述步骤1)中M个数字望远镜观测数据中每个时刻对应的方位角和高低角分别与步骤B3所得到的标准差平均值
Figure BDA0002259515690000047
Figure BDA0002259515690000048
进行比较,若某个时刻tk所对应的方位角θk与其估计值偏离大于等于所述标准差平均值
Figure BDA0002259515690000049
的3-5倍,表示该方位角θk偏离过大,则令
Figure BDA00022595156900000410
若某个时刻tg所对应的高低角
Figure BDA00022595156900000411
与其估计值偏离大于等于所述标准差平均值
Figure BDA00022595156900000412
的3-5倍,表示该高低角
Figure BDA00022595156900000413
偏离过大,则令
Figure BDA00022595156900000414
k=1,2,…n,g=1,2,…n。
进一步地,步骤3)中判断运动目标是否是小航路捷径目标的方法为:
利用N个观测点估计目标运动规律,N的取值与目标速度和观测采样周期有关,建议值5-10,若N个观测点方位角满足:θi+N-1i∈(θlu),θi为第i个观测点的方位角,θi+N-1为第i+N-1个观测点的方位角,θl为下限值,θu为上限值,则认为运动目标为小航路捷径目标,否则,为非小航路捷径目标。
进一步地,步骤B2中,根据以下公式计算观测数据与运动目标方位角、高低角估计值偏离的方差:
Figure BDA00022595156900000415
Figure BDA00022595156900000416
其中:
Figure BDA00022595156900000417
为ti时刻的方位角观测值;
Figure BDA0002259515690000051
为ti时刻方位角估计值;
Figure BDA0002259515690000052
为ti时刻高低角观测值;
Figure BDA0002259515690000053
为ti时刻高低角估计值。
进一步地,步骤5)中目标的方位角变化规律参数{a,θx,tx}的具体估计方法为:
首先构造函数eθ,然后利用列文伯格-马夸尔特算法,通过已知方位角观测数据搜索使得函数eθ最小化的参数组{a,θx,tx},即得运动目标的运动规律参数;
Figure BDA0002259515690000054
其中:
θ(t)为所要搜索求取的特定参数最优方位角变化规律函数;θ为运动目标方位角观测值。
进一步地,步骤4)中估计目标高低角变化规律参数{c,d,tx}的方法具体为:
首先构造函数
Figure BDA0002259515690000056
然后利用LM算法,通过已知高低角观测数据搜索使得函数
Figure BDA0002259515690000057
最小化的参数组{c,d,tx},即得运动目标的高低角变化规律参数;
Figure BDA0002259515690000055
其中:
Figure BDA0002259515690000058
为搜索求取的特定参数最优高低角变化规律函数,
Figure BDA0002259515690000059
为运动目标高低角观测值。
本发明的优点:
1.从多个维度依次进行判断,目标一致性判断效率高。
2.利用多个维度进行判断,目标一致性判断准确率高。
3.仅需少量观测数据即可判断,适用于快速机动目标。
附图说明
图1是现有技术中航迹融合的基本流程图。
图2是本发明目标一致性判断方法流程图。
图3交叉定位产生假目标点示意图。
图4是运动目标方位角变化规律曲线图。
图5是运动目标高低角变化规律曲线图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明作进一步说明。
目标一致性判断是空情航迹融合的一个关键环节,如图1所示,只有判断为同一目标,才能对航迹进行融合。对于空情质量较差,且缺乏距离信息的数字望远镜空情,目标一致性判断是空情信息融合的难点,也是本发明所要解决的问题。
对于M(M≥2)个数字望远镜的运动目标一致性判断,可以两个数字望远镜作为一组,将这M个数字望远镜两两遍历组合进行判断;如图2所示,两个数字望远镜的运动目标一致性判断方法具体如下:
步骤1,从两个数字望远镜获取的观测数据中提取运动目标的机型S和架次N并进行对比,若机型S和架次N中有一项不同,则表示所述两个数字望远镜观测的运动目标不是同一批目标;若机型S和架次N都相同,即满足条件,
Figure BDA0002259515690000061
式中,i,j表示两个数字望远镜索引(标号),则进入步骤2。
步骤2,判断两个数字望远镜的目标方向线是否共面,若不共面,则表示两个数字望远镜观测的运动目标不是同一批目标;若共面,则进入步骤3;
假设空中存在多批目标,数字望远镜A录取的其中一批目标方位角和高低角为
Figure BDA0002259515690000073
则确定了一空间射线lA,称为目标方向线。同理,数字望远镜B录取的其中一批目标的方位角和高低角为
Figure BDA0002259515690000074
则确定空间射线lB
若lA和lB所指向的为同一批目标,则可以用交叉定位算法,确定目标的空间位置。若两目标方向线指向不同目标,则交叉定位算法产生假交点。由于在对目标定位之前,目标一致性难以判断,传统的交叉定位算法会产生大量的假交点,如图3所示。
由于数字望远镜本身的定位误差以及观测角度误差,交叉定位只需满足近似共面的约束条件,
Figure BDA0002259515690000071
三个向量的混合积小于预定值δ:
Figure BDA0002259515690000072
步骤3,判断运动目标是否是小航路捷径目标,若是,则进入步骤4;若否,则进入步骤5;
目标角度信息变化规律与航路捷径有关,图4为方位角变化规律与目标航路捷径的关系,图5为高低角变化规律与目标航路捷径的关系,可以看出若航路捷径较小,目标方位角的要经历剧烈的变化过程,而航路捷径对高低角变化的影响则较为平缓。因此对于非小航路捷径运动目标可以利用方位角估计运动规律参数;而对于小航路捷径运动目标,则可以利用高低角估计目标运动规律参数,或者同时利用方位角和高低角变化估计目标运动参数然后求平均值,可以进一步提高运动参数的计算精度。
小航路捷径目标判断需根据具体应用设置不同的标准,例如,在给定目标的水平距离为20km,方位角为10度条件下,10个观测点之间的最小方位角差dθmin约为1度,最大方位角差dθmax为32度。若利用10个观测点估计目标运动规律,则10个观测点方位角应该满足:
θi+9i∈(1°,32°)
式中,θi为第i个方位角观测数据,θi+9为第i+9个方位角观测数据,在这个范围之外,则认为是属于小航路捷径运动目标。
步骤4,利用运动目标高低角的变化规律分别计算两个数字望远镜对应目标的运动参数c,然后将得到的两个运动参数c作差并取绝对值,若该绝对值小于等于设定的偏差,则相应的运动目标是同一批目标;若该绝对值大于设定的偏差,则相应的目标不是同一批目标;即具有一致性的目标,应满足公式:
|ci-cj|<δ
式中,i,j表示两个数字望远镜索引,δ为某预定常数。
所述运动目标高低角
Figure BDA0002259515690000083
的变化规律为:
Figure BDA0002259515690000081
式中:
{c,d,tx}为高低角变化规律参数,与目标的状态和运动轨迹有关,可基于观测数据进行非线性函数参数估计获取,本发明首先构造函数
Figure BDA0002259515690000084
利用已知高低角观测数据搜索使得函数
Figure BDA0002259515690000085
最小化的参数组{c,d,tx},然后采用了LM算法,即得运动目标的高低角变化规律参数;
Figure BDA0002259515690000082
其中:
Figure BDA0002259515690000086
为搜索求取的特定参数最优高低角变化规律函数,
Figure BDA0002259515690000087
为运动目标高低角观测值。
LM(Levenberg-Marquardt,列文伯格-马夸尔特法)算法属于“爬山”法的一种,是使用最广泛的非线性最小二乘参数估计算法,同时具有梯度法和牛顿法的优点。
步骤5,利用运动目标方位角的变化规律分别计算所述两个数字望远镜对应的目标运动参数a,然后将得到的两个目标运动参数a作差并取绝对值,若该绝对值小于等于设定的偏差,则相应的运动目标是同一批目标;若该绝对值大于设定的偏差,则相应的目标不是同一批目标;
所述运动目标方位角θ的变化规律为:
θ=arctan[a(t-tx)]+θx
式中,{a,θx,tx}为方位角变化规律参数,与目标的状态和运动轨迹有关,可基于观测数据进行非线性函数参数估计获取,本发明首先构造函数eθ,利用已知方位角观测数据搜索使得函数eθ最小化的参数组{a,θx,tx},然后采用了LM算法,即得运动目标的方位角变化规律参数;
Figure BDA0002259515690000091
其中:
θ(t)为所要搜索求取的特定参数最优方位角变化规律函数;θ为运动目标方位角观测值。
具有一致性的目标,应满足公式:
|ai-aj|<δ
式中,i,j表示两个数字望远镜索引,δ为设定的偏差,为常数。
为了进一步提高判断精度,本发明在步骤1)之前,可以先对各数字望远镜的观测数据进行预处理,具体方法如下:
A、剔除观测数据中的重复数据,并插值:
将t1时刻的观测数据记为
Figure BDA0002259515690000094
t2时刻的观测数据记为
Figure BDA0002259515690000095
时刻的观测数据记为
Figure BDA0002259515690000096
若ti时刻与tj时刻,θi=θj
Figure BDA0002259515690000092
则令
Figure BDA0002259515690000093
所述i≠j,i=1,2,…n,j=1,2,…n;
B、剔除观测数据中偏离过大的数据,并插值:
B1、利用数字望远镜多次连续观测任意运动目标,获取相应的观测数据;
B2、对多次连续观测获取的观测数据,分别利用以下公式,计算观测数据与运动目标方位角、高低角估计值偏离的方差
Figure BDA0002259515690000101
Figure BDA0002259515690000102
Figure BDA0002259515690000103
Figure BDA0002259515690000104
B3、计算步骤B2所得所有观测数据与运动目标方位角和高低角观测数据方差的平均值,记为
Figure BDA0002259515690000105
Figure BDA0002259515690000106
开方得到标准差平均值
Figure BDA0002259515690000107
Figure BDA0002259515690000108
B4、将上述步骤1)中M个数字望远镜观测数据中每个时刻对应的方位角和高低角分别与步骤B3所得到的平均值进行比较,若某个时刻tk所对应的方位角θk与其估计值偏离大于等于所述平均值
Figure BDA0002259515690000109
的3-5倍,表示该方位角θk偏离过大,则令θk=(θk-1k+1)/2;若某个时刻tg所对应的高低角
Figure BDA00022595156900001010
与其估计值偏离大于等于所述平均值
Figure BDA00022595156900001011
的3-5倍,表示该高低角
Figure BDA00022595156900001012
偏离过大,则令
Figure BDA00022595156900001013
k=1,2,…n,g=1,2,…n。

Claims (4)

1.基于多观察哨数字望远镜的运动目标一致性判断方法,其特征在于:将M个数字望远镜两两遍历组合进行运动目标一致性判断;M大于等于2;两个数字望远镜的运动目标一致性判断方法如下:
1)从两个数字望远镜获取的观测数据中提取运动目标的机型S和架次N并进行对比,若机型S和架次N中有一项不同,则表示所述两个数字望远镜观测的运动目标不是同一批目标;若机型S和架次N都相同,则进入步骤2);
2)判断两个数字望远镜的目标方向线是否共面,若不共面,则表示两个数字望远镜观测的运动目标不是同一批目标;若共面,则进入步骤3);所述目标方向线是指数字望远镜与其所观测目标的连线;
3)判断运动目标是否是小航路捷径目标,若是,则进入步骤4);若否,则进入步骤5);
判断运动目标是否是小航路捷径目标的方法为:
利用N个观测点估计目标运动规律,N的取值与目标速度和观测采样周期有关,建议值5-10,若N个观测点方位角满足:θi+N-1i∈(θlu),θi为第i个观测点的方位角,θi+N-1为第i+N-1个观测点的方位角,θl为下限值,θu为上限值,则认为运动目标为小航路捷径目标,否则,为非小航路捷径目标;
4)利用运动目标高低角的变化规律分别计算两个数字望远镜对应目标的运动参数c,然后将得到的两个运动参数c作差并取绝对值,若该绝对值小于等于设定的偏差,则相应的运动目标是同一批目标;若该绝对值大于设定的偏差,则相应的目标不是同一批目标;
所述运动目标高低角
Figure FDA0003404015820000011
的变化规律为:
Figure FDA0003404015820000012
式中:t为运动目标观测的时间变量;{c,d,tx}为高低角变化规律参数,与目标的状态和运动轨迹有关,可基于观测数据进行非线性函数参数估计获取;tx为目标飞行至航路捷径处所对应的时刻;当目标做水平匀速直线运动,{c,d,tx}为常数;
估计目标高低角变化规律参数{c,d,tx}的方法具体为:
首先构造函数
Figure FDA0003404015820000021
然后利用LM算法,通过已知高低角观测数据搜索使得函数
Figure FDA0003404015820000022
最小化的参数组{c,d,tx},即得运动目标的高低角变化规律参数;
Figure FDA0003404015820000023
其中:
Figure FDA0003404015820000024
为搜索求取的特定参数最优高低角变化规律函数,
Figure FDA0003404015820000025
为运动目标高低角观测值;
5)利用运动目标方位角的变化规律分别计算所述两个数字望远镜对应的目标运动参数a,然后将得到的两个目标运动参数a作差并取绝对值,若该绝对值小于等于设定的偏差,则相应的运动目标是同一批目标;若该绝对值大于设定的偏差,则相应的目标不是同一批目标;
所述运动目标方位角θ的变化规律为:
θ=arctan[a(t-tx)]+θx
式中:
t为运动目标时间变量;{a,θx,tx}为方位角变化规律参数,与目标的状态和运动轨迹有关,可基于观测数据进行非线性函数参数估计获取;tx为目标飞行至航路捷径处所对应的时刻;θx为目标航路捷径处所对应的方位角参数;当目标做水平匀速直线运动,{a,θx,tx}为常数;
目标的方位角变化规律参数{a,θx,tx}的具体估计方法为:
首先构造函数eθ,然后利用列文伯格-马夸尔特算法,通过已知方位角观测数据搜索使得函数eθ最小化的参数组{a,θx,tx},即得运动目标的运动规律参数;
Figure FDA0003404015820000031
其中:
θ(t)为所要搜索求取的特定参数最优方位角变化规律函数;θ为运动目标方位角观测值。
2.根据权利要求1所述的基于多观察哨数字望远镜的运动目标一致性判断方法,其特征在于,步骤5)中,除了利用目标方位角的变化规律分别计算两个数字望远镜对应的目标运动参数a之外,可以再利用目标高低角的变化规律分别计算两个数字望远镜对应的目标参数a;然后对每个数字望远镜,将通过目标方位角的变化规律计算得到的目标运动参数a与通过目标高低角的变化规律计算得到的目标运动参数a求平均值,以该平均值作为后续参与差值计算的目标运动参数a。
3.根据权利要求1或2所述的基于多观察哨数字望远镜的运动目标一致性判断方法,其特征在于,在步骤1)之前,对各数字望远镜的观测数据分别进行预处理:
A、剔除观测数据中的重复数据,并插值:
将t1时刻的观测数据记为
Figure FDA0003404015820000032
t2时刻的观测数据记为
Figure FDA0003404015820000033
…,tn时刻的观测数据记为
Figure FDA0003404015820000034
若ti时刻与tj时刻,θi=θj
Figure FDA0003404015820000035
则令
Figure FDA0003404015820000036
所述i≠j,i=1,2,…n,j=1,2,…n;
B、剔除观测数据中偏离过大的数据,并插值:
B1、利用数字望远镜多次连续观测任意运动目标,获取相应的观测数据;
B2、对多次连续观测获取的观测数据,分别计算观测数据与运动目标方位角、高低角估计值偏离的方差
Figure FDA0003404015820000037
Figure FDA0003404015820000038
B3、计算步骤B2所得所有观测角度数据与运动目标角度估计值偏离的方差的平均值
Figure FDA0003404015820000041
Figure FDA0003404015820000042
开方得到标准差平均值
Figure FDA0003404015820000043
Figure FDA0003404015820000044
B4、将所述步骤1)中M个数字望远镜观测数据中每个时刻对应的方位角和高低角分别与步骤B3所得到的标准差平均值
Figure FDA0003404015820000045
Figure FDA0003404015820000046
进行比较,若某个时刻tk所对应的方位角θk与其估计值偏离大于等于所述标准差平均值
Figure FDA0003404015820000047
的3-5倍,表示该方位角θk偏离过大,则令
Figure FDA0003404015820000048
若某个时刻tg所对应的高低角
Figure FDA0003404015820000049
与其估计值偏离大于等于所述标准差平均值
Figure FDA00034040158200000410
的3-5倍,表示该高低角
Figure FDA00034040158200000411
偏离过大,则令
Figure FDA00034040158200000412
k=1,2,…n,g=1,2,…n。
4.根据权利要求3所述的基于多观察哨数字望远镜的运动目标一致性判断方法,其特征在于:
步骤B2中,根据以下公式计算观测数据与运动目标方位角、高低角估计值偏离的方差:
Figure FDA00034040158200000413
Figure FDA00034040158200000414
其中:
Figure FDA00034040158200000415
为ti时刻的方位角观测值;
Figure FDA00034040158200000416
为ti时刻方位角估计值;
Figure FDA00034040158200000417
为ti时刻高低角观测值;
Figure FDA00034040158200000418
为ti时刻高低角估计值。
CN201911066465.6A 2019-11-04 2019-11-04 基于多观察哨数字望远镜的运动目标一致性判断方法 Active CN110672116B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201911066465.6A CN110672116B (zh) 2019-11-04 2019-11-04 基于多观察哨数字望远镜的运动目标一致性判断方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201911066465.6A CN110672116B (zh) 2019-11-04 2019-11-04 基于多观察哨数字望远镜的运动目标一致性判断方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN110672116A CN110672116A (zh) 2020-01-10
CN110672116B true CN110672116B (zh) 2022-03-01

Family

ID=69085788

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201911066465.6A Active CN110672116B (zh) 2019-11-04 2019-11-04 基于多观察哨数字望远镜的运动目标一致性判断方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN110672116B (zh)

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106777489A (zh) * 2016-11-22 2017-05-31 中国人民解放军陆军军官学院 无人机载光电稳定转台跟踪态建模仿真方法
CN107229037A (zh) * 2017-06-01 2017-10-03 西南电子技术研究所(中国电子科技集团公司第十研究所) 移动平台传感器量测数据扩维空间配准方法
CN108279703A (zh) * 2018-01-26 2018-07-13 河南工程学院 一种用于非合作机动目标拦截的轨道控制方法
CN109541584A (zh) * 2018-12-29 2019-03-29 中国人民解放军空军工程大学 一种基于智能终端的低空飞行器侦察预警系统及方法
CN109752023A (zh) * 2018-12-20 2019-05-14 北京恒星箭翔科技有限公司 一种目标运动状态快速估计方法

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103985127B (zh) * 2014-05-20 2016-11-23 成都信息工程学院 一种密集恒星背景的弱小目标检测方法及装置

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106777489A (zh) * 2016-11-22 2017-05-31 中国人民解放军陆军军官学院 无人机载光电稳定转台跟踪态建模仿真方法
CN107229037A (zh) * 2017-06-01 2017-10-03 西南电子技术研究所(中国电子科技集团公司第十研究所) 移动平台传感器量测数据扩维空间配准方法
CN108279703A (zh) * 2018-01-26 2018-07-13 河南工程学院 一种用于非合作机动目标拦截的轨道控制方法
CN109752023A (zh) * 2018-12-20 2019-05-14 北京恒星箭翔科技有限公司 一种目标运动状态快速估计方法
CN109541584A (zh) * 2018-12-29 2019-03-29 中国人民解放军空军工程大学 一种基于智能终端的低空飞行器侦察预警系统及方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
3D Pseudolinear Target Motion Analysis From Angle Measurements;Kutluyıl Doğançay;《IEEE TRANSACTIONS ON SIGNAL PROCESSING, 》;20150315;第63卷(第6期);第1570-1580页 *
基于测角信息的机动目标轨迹预测研究;陈海霞等;《光电技术应用》;20090831;第24卷(第4期);第6-10页 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN110672116A (zh) 2020-01-10

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN108362281B (zh) 一种长基线水下潜艇匹配导航方法及系统
CN106646450B (zh) 基于距离分步聚类的雷达航迹抗差关联方法
CN114526745B (zh) 一种紧耦合激光雷达和惯性里程计的建图方法及系统
CN111781608A (zh) 一种基于fmcw激光雷达的运动目标检测方法及系统
CN112051568B (zh) 一种两坐标雷达的俯仰测角方法
CN110081881A (zh) 一种基于无人机多传感器信息融合技术的着舰引导方法
CN110672115B (zh) 基于多观察哨数字望远镜的运动目标航迹获取方法
CN108535713A (zh) 一种雷达和ais联合跟踪与信息融合方法
CN110032201A (zh) 一种基于卡尔曼滤波的imu机载视觉姿态融合的方法
CN104199022A (zh) 一种基于目标模态估计的临近空间高超声速目标跟踪方法
Mueller et al. GIS-based topological robot localization through LIDAR crossroad detection
CN111929676B (zh) 一种基于密度聚类的x波段雷达目标检测与跟踪方法
CN109737968B (zh) 基于二维LiDAR和智能手机的室内融合定位方法
CN115061139A (zh) 一种面向智能驾驶车辆的多传感器融合方法及系统
CN110738275A (zh) 基于ut-phd的多传感器序贯融合跟踪方法
CN107607904B (zh) 一种基于测角信息的多目标同一性识别方法
CN103792515A (zh) 一种异平台2维雷达与红外传感器量测数据合成方法
CN108732564A (zh) 一种双雷达修正序贯高斯混合概率假设密度滤波方法
CN110646792B (zh) 一种基于观察哨数字望远镜的雷达搜索窗口设置方法
CN112432653B (zh) 基于点线特征的单目视觉惯性里程计方法
CN102830391B (zh) 一种红外搜索与跟踪系统准确性指标计算方法
CN110672116B (zh) 基于多观察哨数字望远镜的运动目标一致性判断方法
CN115082712B (zh) 一种基于雷视融合的目标检测方法、装置和可读存储介质
CN116862832A (zh) 一种基于三维实景模型的作业人员定位方法
CN110672118B (zh) 基于单观察哨数字望远镜的运动目标航迹获取方法

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