CN111679269B - 一种基于变分的多雷达融合航迹状态估计方法 - Google Patents
一种基于变分的多雷达融合航迹状态估计方法 Download PDFInfo
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Abstract
本发明涉及一种基于变分的多雷达融合航迹状态估计方法，属于多传感器目标跟踪与数据融合领域。本发明为了克服雷达情报处理系统在融合航迹时常在多个原始航迹间来回摇摆，呈锯齿状，影响航迹质量，以及常规方法易出现转弯“鼓包”甚至跟踪失败现象的问题，通过对多雷达的观测信息进行统一管理，构建包含目标运动速度变换曲线的变分模型，并给出了变分模型的快速求解方式，求解的运动速度曲线用于所有观测雷达的航迹外推，最后对目标状态估计值进行估计更新。本发明最大程度上考虑了观测信息的相关性，降低航迹相对偏差和目标突然机动对目标估计的不利影响，提高了目标运动速度和融合位置估计的精度，提高了航迹质量，获得了对目标的可靠跟踪。
Description
技术领域
本发明属于多传感器目标跟踪与数据融合技术领域，具体涉及一种基于变分的多雷达融合航迹状态估计方法。
背景技术
目前各级雷达情报处理系统普遍采用分布式处理架构，即各雷达装备分别进行目标探测和航迹跟踪，产生单雷达原始航迹，然后送至上级融合处理中心，由中心完成各原始航迹的关联和融合，并最终生成组网融合航迹。这种架构中上下级系统松耦合，通信量少，便于工程实现。
因探测周期不同、开机时刻不一致等，各雷达对目标的探测时刻难以同步，融合中心需对各原始航迹进行时间配准(航迹外推至同一时刻)，再加权平均得到融合航迹点。但由于雷达探测精度不一，网络时延不同，探测环境易受电磁、气象、季节等因素影响，以及装备使用过程中逐渐累积的标校误差等因素，探测数据中系统偏差和随机误差并存，原始航迹间存在较大差异，时间配准步骤中难以有效利用其他航迹的观测信息，融合航迹常在多个原始航迹间来回摇摆，呈锯齿状，严重影响航迹质量。此外，常规方法也难以对强机动目标进行稳健跟踪，易出现转弯“鼓包”甚至跟踪失败现象。
发明内容
(一)要解决的技术问题
本发明要解决的技术问题是如何提供一种基于变分的多雷达融合航迹状态估计方法，以克服现有的雷达情报处理系统在融合航迹时常在多个原始航迹间来回摇摆，呈锯齿状，影响航迹质量，以及常规方法易出现转弯“鼓包”甚至跟踪失败现象的问题。
(二)技术方案
为了解决上述技术问题，本发明提出一种基于变分的多雷达融合航迹状态估计方法，该方法包括如下步骤：
步骤1：创建观测数据队列；
步骤2：向所述队列中添加实时观测数据；
步骤3：建立并求解目标X轴上的运动速度的变分模型；
步骤4：X轴上的原始航迹位置外推；
步骤5：X轴上的融合航迹位置估计；
步骤6：按照与步骤3-5相同的方式，计算Y、Z轴上的位置估计。
进一步地，对每批融合航迹，在起批之初都创建一个动态更新的观测队列，用以保存其最新N秒时间内各原始雷达的观测移动记录。
进一步地，N为20-60。
进一步地，所述步骤2具体包括：一旦相应的原始航迹进行了位置更新，都向队列中添加记录(tk,1,tk,2,dk,x,dk,y,dk,z)，其中，k>0表示在其队列中的索引编号，tk,2、tk,1分别是雷达最新航迹点和上一个航迹点的记录时刻，dk,x,dk,y,dk,z分别为该段时间内目标在X、Y、Z轴上的移动距离。
进一步地，所述步骤3中建立目标X轴上的运动速度的变分模型具体包括：具体包括：设当前融合航迹的状态估计时刻为tc，为求目标X轴上的运动速度曲线Vx，可选取最近N秒时间内的队列数据，建立变分模型：
式(1)中，等号右侧第一项为正则项，使Vx尽量平滑，等号右侧第二项为保真项，使得Vx趋同于观测到的数据记录，使得上式代价最小的Vx即为最终解；表示差分，λ∈[0,1]为正则项加权因子，αk为第k条观测记录的加权系数，与雷达装备的探测性能密切相关，
进一步地，所述λ值越小，表示模型对目标的机动适应能力越强，但取值过小，可能会导致过拟合现象。
进一步地，所述步骤3中求解目标X轴上的运动速度的变分模型具体包括：使用迭代法求解所述变分模型，先生成初始值然后逐渐更新生成/> 使得求解结果越来越精确，具体过程如下：
(1)取为观测记录的加权：
(2)根据多项式分解，计算下一步的理论调整步长
式中，n为大于0的整数；
(3)更新
式中，β为防止过拟合而设置的更新步长因子，0<β<1；
(4)不断重复步骤(2)和步骤(3)，直到趋于稳定，则最终的/>即为所求的Vx(t)。
进一步地，所述步骤4具体包括：对相应的M路原始航迹进行外推，预测其在当前时刻tc的位置：
式中，1≤m≤M,tlast、分别是第m路原始航迹中最后的观测时刻和观测位置。
进一步地，所述步骤5具体包括：根据所述步骤4的各原始航迹外推结果，加权得到融合航迹的位置估计：
式中，∑mγm＝1,γm为加权系数,与雷达装备的探测性能密切相关。
进一步地，所述步骤6具体包括：按照与所述步骤3-5相同的方式，计算融合航迹在Y轴、Z轴上的位置估计
(三)有益效果
本发明提出一种基于变分的多雷达融合航迹状态估计方法，通过对多雷达的观测信息进行统一管理，构建包含目标运动速度变换曲线的变分模型，并给出了变分模型的快速求解方式，求解的运动速度曲线用于所有观测雷达的航迹外推，最后对目标状态估计值进行估计更新。本发明最大程度上考虑了观测信息的相关性，降低航迹相对偏差和目标突然机动对目标估计的不利影响，提高了目标运动速度和融合位置估计的精度，提高了航迹质量，获得了对目标的可靠跟踪。
附图说明
图1为本发明的基于变分的多雷达融合航迹状态估计方法流程图。
具体实施方式
为使本发明的目的、内容和优点更加清楚，下面结合附图和实施例，对本发明的具体实施方式作进一步详细描述。
本发明提出一种基于变分的多雷达融合航迹状态估计方法，包括如下步骤：
步骤1：创建观测数据队列
对每批融合航迹，在起批之初都创建一个动态更新的观测队列，用以保存其最新N秒时间内各原始雷达的观测移动记录。N一般可取20—60；
步骤2：向队列中添加实时观测数据
一旦相应的原始航迹进行了位置更新，都向队列中添加记录(tk,1,tk,2,dk,x,dk,y,dk,z)，其中，k>0表示在其队列中的索引编号，tk,2、tk,1分别是雷达最新航迹点和上一个航迹点的记录时刻，dk,x,dk,y,dk,z分别为该段时间内目标在X、Y、Z轴上的移动距离，坐标系可采用直角坐标或经纬度坐标。
需要说明的是，雷达测量误差主要包含技术限制所致的固有随机误差和因装备老化、天线失校等因素引起的系统偏差，系统偏差均值不为零，但在不同方位距离上可能存在较大差异，在目标飞行过程中，目标航迹的系统偏差呈缓慢变化，本发明中队列数据采用移动距离，而非位置数据本身，能有效消除系统偏差对融合估计的不利干扰。
步骤3：建立并求解目标运动速度的变分模型
设当前融合航迹的状态估计时刻为tc，为求目标X轴上的运动速度曲线Vx，可选取最近N秒时间内的队列数据，建立变分模型：
式中，式中第一项为正则项，使Vx尽量平滑，第二项为保真项，使得Vx趋同于观测到的数据记录，使得上式代价最小的Vx即为最终解。表示差分，λ∈[0,1]为正则项加权因子，值越小，表示模型对目标的机动适应能力越强，但取值过小，可能会导致过拟合现象。对一般飞行目标，可取值默认0.8，αk为第k条观测记录的加权系数，与雷达装备的探测性能密切相关，/>
本发明使用迭代法求解，先生成初始值然后逐渐更新生成/> 等，使得求解结果越来越精确，过程取下：
(1)取为观测记录的加权：
(2)根据多项式分解，计算下一步的理论调整步长
式中，n为大于0的整数；
(3)更新
式中，β为防止过拟合而设置的更新步长因子，0<β<1，本发明默认取值0.4；
(4)不断重复步骤(2)和步骤(3)，直到趋于稳定，则最终的/>即为所求的Vx(t)。
步骤4：原始航迹位置外推
对相应的M路原始航迹进行外推，预测其在当前时刻tc的位置：
式中，1≤m≤M,tlast、分别是第m路原始航迹中最后的观测时刻和观测位置。
步骤5：融合航迹位置估计
根据各原始航迹外推结果，加权得到融合航迹的位置估计：
式中，∑mγm＝1,γm为加权系数,与雷达装备的探测性能密切相关，可参考公式1中的αk取值。
步骤6：计算Y、Z轴上的位置估计
按照与步骤3—5相同的方式，计算融合航迹在Y轴、Z轴上的位置估计
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明技术原理的前提下，还可以做出若干改进和变形，这些改进和变形也应视为本发明的保护范围。
Claims (7)
1.一种基于变分的多雷达融合航迹状态估计方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：
步骤1：创建观测数据队列；
步骤2：向所述队列中添加实时观测数据；
步骤3：建立并求解目标X轴上的运动速度的变分模型；
步骤4：X轴上的原始航迹位置外推；
步骤5：X轴上的融合航迹位置估计；
步骤6：按照与步骤3-5相同的方式，计算Y、Z轴上的位置估计；
其中，
所述步骤1具体包括：对每批融合航迹，在起批之初都创建一个动态更新的观测队列，用以保存其最新N秒时间内各原始雷达的观测移动记录；
所述步骤2具体包括：一旦相应的原始航迹进行了位置更新，都向队列中添加记录(tk,1,tk,2,dk,x,dk,y,dk,z)，其中，k>0表示在其队列中的索引编号，tk,2、tk,1分别是雷达最新航迹点和上一个航迹点的记录时刻，dk,x,dk,y,dk,z分别为该段时间内目标在X、Y、Z轴上的移动距离；
所述步骤3中建立目标X轴上的运动速度的变分模型具体包括：设当前融合航迹的状态估计时刻为tc，为求目标X轴上的运动速度曲线Vx，可选取最近N秒时间内的队列数据，建立变分模型：
式(1)中，等号右侧第一项为正则项，使Vx尽量平滑，等号右侧第二项为保真项，使得Vx趋同于观测到的数据记录，使得上式代价最小的Vx即为最终解；表示差分，λ∈[0,1]为正则项加权因子，αk为第k条观测记录的加权系数，与雷达装备的探测性能密切相关，
2.如权利要求1所述的基于变分的多雷达融合航迹状态估计方法，其特征在于，N为20-60。
3.如权利要求1所述的基于变分的多雷达融合航迹状态估计方法，其特征在于，所述λ值越小，表示模型对目标的机动适应能力越强。
4.如权利要求1所述的基于变分的多雷达融合航迹状态估计方法，其特征在于，所述步骤3中求解目标X轴上的运动速度的变分模型具体包括：使用迭代法求解所述变分模型，先生成初始值然后逐渐更新生成/> 使得求解结果越来越精确，具体过程如下：
(1)取为观测记录的加权：
(2)根据多项式分解，计算下一步的理论调整步长
式中，n是迭代次数，为大于0的整数；
(3)更新
式中，β为防止过拟合而设置的更新步长因子，0<β<1；
(4)不断重复步骤(2)和步骤(3)，直到趋于稳定，则最终的/>即为所求的Vx(t)。
5.如权利要求3或4所述的基于变分的多雷达融合航迹状态估计方法，其特征在于，所述步骤4具体包括：对相应的M路原始航迹进行外推，预测其在当前时刻tc的位置：
式中，1≤m≤M,tlast、分别是第m路原始航迹中最后的观测时刻和观测位置。
6.如权利要求5所述的基于变分的多雷达融合航迹状态估计方法，其特征在于，所述步骤5具体包括：根据所述步骤4的各原始航迹外推结果，加权得到融合航迹的位置估计：
式中，∑mγm＝1,γm为加权系数,与雷达装备的探测性能密切相关。
7.如权利要求6所述的基于变分的多雷达融合航迹状态估计方法，其特征在于，所述步骤6具体包括：按照与所述步骤3-5相同的方式，计算融合航迹在Y轴、Z轴上的位置估计
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| PB01 | Publication | ||
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| GR01 | Patent grant | ||
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