ES2334983T3 - Sistema y metodo para la asociacion de datos de dominio de medicion en aplicaciones de localizacion coherente pasiva. - Google Patents
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Abstract
Método para asociar un informe de detección que tiene mediciones (306) con un seguimiento de línea, en el que dicho informe de detección se correlaciona con una señal objetivo (130) transmitida desde una fuente (110, 112, 114) de oportunidad, reflejada desde un objetivo (150) y detectada por un sistema (100) de localización coherente pasiva, que comprende: estimar (500), por medio de una función (308) de estimación de estado, un nuevo vector de estado de seguimiento de línea y actualizar los estados para extender los seguimientos de línea existentes a partir de dichas mediciones usando un conjunto de filtros de Kalman, en el que dichas mediciones se derivan al menos parcialmente comparando dicha señal (130) reflejada con una transmisión (140) de referencia a partir de dicha fuente (110, 112, 114) de oportunidad; inicializar (800), por medio de una función (314) de inicialización de seguimiento de línea, dicho nuevo seguimiento de línea para un informe de detección no asociado; fusionar (600), por medio de una función (310) de fusión de seguimiento de línea, dicho nuevo seguimiento de línea con otro seguimiento de línea asociado con dicho objetivo cuando se satisface un criterio de fusión; terminar (700), por medio de una función (312) de terminación de seguimiento de línea, un seguimiento de línea caducado cuando se satisface un criterio de terminación, y emitir (320), por medio de un bloque (320) de salida, dichos seguimientos de línea.
Description
Sistema y método para la asociación de datos de
dominio de medición en aplicaciones de localización coherente
pasiva.
La presente invención se refiere a un método y
sistema de radar de localización coherente pasiva ("PCL" -
"passive coherent location"), y más particularmente, a un
sistema y método para la asociación de datos de dominio de medición,
también denominado seguimiento de línea, para aplicaciones de radar
de PCL.
Los sistemas de radar de PCL pueden
representarse mediante un sistema de radar multiestático. Un sistema
de radar multiestático tiene muchos receptores que están separados
de uno o más transmisores. La señal radiada desde un transmisor
llega a un receptor a través de dos trayectorias separadas. Una
trayectoria puede ser una trayectoria directa desde el transmisor
hasta el receptor, y la otra trayectoria puede ser una trayectoria
objetivo que incluye una trayectoria indirecta desde el transmisor
hasta un objetivo hasta el receptor. Las mediciones pueden incluir
una longitud de trayectoria total, o tiempo de tránsito, de la señal
de trayectoria objetivo, el ángulo de llegada de la señal de
trayectoria objetivo y la frecuencia de las señales de trayectoria
objetivo y directa. Puede detectarse una diferencia en la frecuencia
según un efecto Doppler si el objetivo está en movimiento.
El conocimiento de la señal transmitida es
deseable en el receptor si debe extraerse información a partir de
la señal de trayectoria objetivo. Se desea la frecuencia transmitida
para determinar el desplazamiento de frecuencia Doppler. También se
desea una referencia de fase o de tiempo si debe determinarse la
longitud de trayectoria dispersada total. La referencia de
frecuencia puede obtenerse a partir de la señal directa. La
referencia de tiempo también puede obtenerse a partir la señal
directa siempre que se conozca la distancia entre el transmisor y el
receptor.
Los sistemas de radar multiestáticos pueden ser
capaces de determinar la presencia de un objetivo dentro de la
cobertura del radar, la ubicación de la posición del objetivo y una
componente de velocidad, o efecto Doppler, con respecto al radar.
El procedimiento de localización de la posición del objetivo puede
incluir una medición de una distancia y el ángulo de llegada. La
determinación de medición de la distancia con respecto al sitio de
recepción puede requerir tanto el ángulo de llegada en el sitio de
recepción como la distancia entre transmisor y receptor. Si la
señal directa está disponible, puede usarse como señal de referencia
para extraer el desplazamiento de frecuencia
Doppler.
Doppler.
En sistemas de radar PCL, los transmisores
pueden conocerse como iluminadores. Los iluminadores pueden ser
fuentes de oportunidades de banda ancha que incluyen transmisores
y/o repetidores de radiodifusión de frecuencia modulada ("FM")
comerciales, transmisores y/o repetidores de radiodifusión de
televisión de alta definición ("HDTV") comerciales, y
similares. Existen técnicas eficaces para el procesamiento previo a
la detección de señales de banda ancha y la mitigación de
interferencias en el mismo canal. Enfoques conocidos incluyen una
red de antenas usadas para recibir la fuente de oportunidad que va a
aprovecharse, tal como el iluminador primario, y cualquier otra
señal en el mismo canal presente en el entorno.
Las diferentes señales y sus datos de medición
deben asociarse con el objetivo apropiado. Si no existe la
asociación con el objetivo, entonces puede tener que implementarse
un nuevo seguimiento para el objetivo. Por el contrario, deben
eliminarse seguimientos antiguos del sistema si ya no se reciben
actualizaciones. Una asociación de datos de medición más eficaz y
conveniente puede mejorar el seguimiento del objetivo en sistemas de
PCL.
El documento de HOWLAND P. E.: "TARGET
TRACKING USING TELEVISION-BASED BISTATIC RADAR"
IEE PROCEEDINGS: RADAR, SONAR & NAVIGATION, INSTITUTION OF
ELECTRICAL ENGINEERS, GB, vol. 146, n.º 3, junio de 1999, páginas
166-174, XP000847804 ISSN:
1350-2395, se refiere a un transmisor de televisión
no cooperativo como el iluminador para un sistema de radar
biestático que permite detectar y realizar un seguimiento de
objetivos aerotransportados usando sólo la portadora de imágenes o
sonido de la radiodifusión de televisión.
El documento US 5.798.942 se refiere a un
sistema de seguimiento de múltiples objetivos de N mejores hipótesis
viables para detectar y realizar un seguimiento con precisión de un
gran número de objetos poco separados en un entorno de objetivo
denso en tiempo real.
En consecuencia, la presente invención se
refiere a aplicaciones de PCL y procesamiento de señal, y se define
por las reivindicaciones adjuntas.
\newpage
En la descripción siguiente se expondrán
características y ventajas adicionales de la invención, y en parte
resultarán evidentes a partir de la descripción, o pueden aprenderse
mediante la práctica de la invención. Los objetivos y otras
ventajas de la invención se realizarán y obtendrán mediante la
estructura indicada particularmente en la descripción escrita y las
reivindicaciones de la misma así como en los dibujos adjuntos.
Debe entenderse que tanto la descripción general
anterior como la siguiente descripción detallada son a modo de
ejemplo y explicativo y se pretende que proporcionen una explicación
adicional de la invención según se reivindica.
Los dibujos adjuntos, que se incluyen para
proporcionar un entendimiento adicional de la invención y se
incorporan en y constituyen parte de esta memoria descriptiva,
ilustran realizaciones de la presente invención y junto con la
descripción sirven para explicar los principios de la invención. En
los dibujos:
la figura 1 ilustra un diagrama de bloques de un
sistema de radar, un objetivo y transmisores según una realización
de la presente invención;
la figura 2 ilustra un diagrama de bloques de un
sistema de localización coherente pasiva según una realización de la
presente invención;
la figura 3 ilustra un diagrama de bloques de un
subsistema de procesamiento de seguimiento de línea para la
asociación de datos de dominio de medición según una realización de
la presente invención;
la figura 4 ilustra un diagrama de flujo para
procesar seguimientos de línea según una realización de la presente
invención;
la figura 5A ilustra un diagrama de flujo para
estimar estados de seguimiento de línea según una realización de la
presente invención;
la figura 5B ilustra un diagrama de flujo para
la asociación de detección al estimar estados de seguimiento de
línea según una realización de la presente invención;
la figura 6 ilustra un diagrama de flujo para
fusionar seguimientos de línea según una realización de la presente
invención;
la figura 7 ilustra un diagrama de flujo para
terminar seguimientos de línea según una realización de la presente
invención;
la figura 8A ilustra un diagrama de flujo para
inicializar seguimientos de línea según una realización de la
presente invención;
la figura 8B ilustra un diagrama de flujo para
inicializar seguimientos de línea con un procedimiento de detección
automática según una realización de la presente invención; y
la figura 8C ilustra un diagrama de flujo para
realizar operaciones de célula con células en las rejillas de
detección automática según una realización de la presente
invención.
Ahora se hará referencia con detalle a las
realizaciones preferidas de la presente invención, cuyos ejemplos se
ilustran en los dibujos adjuntos.
La figura 1 representa un diagrama de bloques de
un sistema de radar, un objetivo y transmisores según una
realización de la presente invención. El sistema 10 de detección de
radar incluye un sistema 100 de PCL, uno o más objetivos 150 de
interés y una pluralidad de transmisores 110, 112 y 114. El sistema
100 de PCL representa una familia de sensores de vigilancia de
objetivo de área amplia multiestáticos. El sistema 100 de PCL
aprovecha la energía electromagnética de onda continua ("OC"),
a menudo a partir de fuentes de oportunidad que pueden funcionar
para otros fines. Las fuentes de oportunidad pueden incluir
estaciones de radiodifusión de televisión y estaciones de radio FM.
Preferiblemente, el sistema 100 de PCL puede recibir transmisiones
desde una pluralidad de transmisores no controlados, también
conocidos como fuentes 110, 112 y 114 de oportunidad. Más
preferiblemente, los transmisores 110, 112 y 114 pueden ser fuentes
de oportunidad de banda ancha que incluyen transmisores y/o
repetidores de radiodifusión de FM comerciales y transmisores y/o
repetidores de radiodifusión de TV HDTV comerciales. Sin embargo,
los transmisores 110, 112 y 114 no se limitan a estas fuentes de
oportunidad y pueden incluir cualquier dispositivo, sistema o medio
para transmitir señales no controladas.
Los transmisores 110, 112 y 114 pueden
transmitir transmisiones de energía electromagnética de banda ancha
en todas direcciones. Algunas de estas transmisiones se reflejan por
uno o más objetivos 150 de interés y se reciben por el sistema 100
de PCL. Por ejemplo, la transmisión reflejada 130 puede reflejarse
por el objetivo 150 y recibirse por el sistema 100 de PCL. Además,
con respecto al transmisor 114, se recibe la transmisión 140 de
referencia directamente por el sistema 100 de PCL. El sistema 100 de
PCL puede comparar la transmisión 140 de referencia y la
transmisión reflejada 130 para determinar información de posición
sobre uno o más objetivos 150 de interés. La transmisión 140 de
referencia también puede conocerse como señal de trayectoria
directa. La transmisión reflejada 130 también puede conocerse como
señal de trayectoria objetivo. La información de posición puede
incluir cualquier información relativa a una posición del objetivo
150, incluyendo ubicación, velocidad y aceleración a partir de la
determinación de una diferencia de tiempo de llegada ("TDOA"),
una diferencia de frecuencia de llegada ("FDOA") y un ángulo de
llegada ("AOA").
La figura 2 representa un diagrama de bloques de
un sistema de localización coherente pasiva según una realización
de la presente invención. El sistema 100 de PCL puede incluir un
subsistema 200 de antena, un subsistema 220 convertidor de
analógico a digital ("ADC"), un subsistema 240 de procesamiento
y un dispositivo 260 de salida. El subsistema 200 de antena recibe
transmisiones de energía electromagnética, incluyendo la transmisión
reflejada 130 y la transmisión 140 de referencia de la figura 1,
con al menos una antena. Preferiblemente, el subsistema 200 de
antena es una red de antenas. El subsistema 220 de ADC recibe las
salidas de señal del subsistema 200 de antena y emite muestras
digitales de las señales en su entrada muestreando las señales a una
tasa de muestreo y formando una forma de onda digital usando la
magnitud para la señal analógica en cada intervalo de muestreo. El
subsistema 240 de procesamiento recibe la salida del subsistema 220
de conjunto y procesa las señales para los datos de medición, el
seguimiento, las actualizaciones de objetivo y similares. El
dispositivo 260 de salida recibe el resultado de procesamiento y
visualiza la salida del subsistema 240 de procesamiento.
La figura 3 representa un diagrama de bloques de
un subsistema 300 de procesamiento de seguimiento de línea para la
asociación de datos de dominio de medición según una realización de
la presente invención. El subsistema 300 de procesamiento de
seguimiento de línea puede incorporarse en el subsistema 240 de
procesamiento de la figura 2. Alternativamente, el subsistema 300
de procesamiento de seguimiento de línea puede incorporarse en el
subsistema 220 de ADC. El subsistema 300 de procesamiento de
seguimiento de línea es responsable de identificar cadenas de
detecciones a lo largo de múltiples intervalos de procesamiento
coherente ("CPI") y producir seguimientos de espacio de
medición de objetivos, tales como el objetivo 150 de la figura 1. A
medida que los objetivos se mueven en el espacio, pueden reflejarse
y recibirse muchas señales por el sistema 100 de PCL. Puede
realizarse un seguimiento de estas señales diferentes para
garantizar que se correlacionan con el objetivo correcto, y que se
actualizan los seguimientos existentes para los objetivos
detectados. El subsistema 300 de procesamiento de seguimiento de
línea busca facilitar esa acción recibiendo informes de detección de
la función de procesamiento de señal y emitiendo seguimientos de
línea cualificados a una función de seguimiento de objetivo y
asociación de seguimiento de línea con el subsistema 240 de
procesamiento.
Cada ciclo de procesamiento puede comenzar
introduciendo un bloque 306 de entrada en el subsistema 300 de
procesamiento de seguimiento de línea a partir de una función de
detección y extracción de características. El bloque 306 de entrada
puede incluir un encabezamiento de bloque de datos de entrada que
identifica el transmisor, el número de informes en el bloque, la
etiqueta de tiempo del bloque y otros parámetros. El bloque 306 de
entrada también comprende informes de detección generados por la
función de detección y extracción de características. Los informes
de detección individuales pueden contener mediciones así como las
varianzas respectivas para las mediciones. Estas mediciones pueden
incluir retardo (FM), efecto Doppler (FM), frecuencia relativa (TV),
ángulo de llegada, potencia de señal, el tipo de informe y
similares. El "tipo de informe" puede ser enlace conocido,
iluminador no resuelto, portadora de televisión y similares. Otros
valores o mediciones de entrada pueden ser umbral mínimo de ruido
para cada informe de detección, iluminador y receptor, o enlace,
identificación, identificación de antena y similares.
Las varianzas y mediciones de informe de
detección pueden convertirse, si se necesita, en las cantidades
deseadas en el subsistema 300 de procesamiento de seguimiento de
línea. La medición de retardo puede ser la diferencia de tiempo de
llegada ("TDOA") en segundos entre la señal de trayectoria
directa y la señal objetivo. La medición de retardo puede
convertirse en un alcance biestático en metros. La medición Doppler
puede ser la diferencia de frecuencia de llegada ("FDOA") en
hercios ("Hz") entre la señal de trayectoria directa y la señal
objetivo. La medición Doppler puede convertirse en tasa de alcance
biestático en metros/seg.
Otras cantidades de medición pueden no
modificarse. Tal como se trató anteriormente, el ángulo de llegada
("AOA") puede ser el ángulo en radianes entre el objetivo y el
plano normal a la red de antenas lineales dentro del subsistema 200
de antena. La medición de potencia de señal puede ser la potencia de
la señal objetivo tomando como referencia los terminales de antena
objetivo, y puede medirse en dBm.
El subsistema 300 de procesamiento de
seguimiento de línea también incluye funciones de procesamiento. Las
funciones de procesamiento realizan el procesamiento de alto nivel
para las funciones de seguimiento. La función 308 de estimación de
estado recibe los datos de medición del bloque 306 de entrada y
propaga los seguimientos existentes en el tiempo hasta el tiempo de
medición actual. Esta acción permite sincronizar los seguimientos
con los datos dentro del bloque 306 de entrada. La función 308 de
estimación de estado también estima los estados actualizados para
los seguimientos en extensión.
La función 310 de fusión de seguimiento de línea
fusiona seguimientos de línea comparables que se extienden a partir
del mismo objetivo. La función 312 de terminación de seguimiento de
línea termina los seguimientos caducados. La función 314 de
inicialización de seguimiento de línea inicia nuevos seguimientos
para objetivos usando determinados informes de detección no
asociados. Los datos 316 de configuración pueden proporcionar
información de configuración pertinente sobre el sistema 100 de PCL,
o iluminadores conocidos, o transmisores, que permite a las
funciones 308-314 procesar y asociar los datos de
medición de los informes de detección dentro del bloque 306 de
entrada.
El subsistema 300 de procesamiento de
seguimiento de línea emite el bloque 320 de registros de seguimiento
de línea a la función de seguimiento de objetivo del seguidor 322
de objetivo. Preferiblemente, las mediciones sin procesar de los
informes de detección a los que se realiza un seguimiento junto con
sus varianzas de medición y parámetros de seguimiento de línea
pueden retransmitirse al seguidor 322 de objetivo. Los valores
filtrados o suavizados de estas mediciones pueden no
retransmitirse. Las escalas de medición de seguimiento de línea
pueden indicar si el seguimiento que va a retransmitirse al seguidor
322 de objetivo es específico de la aplicación, y es una función de
los atributos de seguimiento medidos, filtrados y derivados.
Los siguientes datos pueden incluirse en el
bloque 320 de salida. Los datos pueden generarse tras el
procesamiento de cada intervalo de datos. Los datos dentro del
bloque 320 de salida pueden comprender el número de detecciones
pico para cada iluminador, o transmisor. Los datos también pueden
comprender el número de haces procesados para cada iluminador. Los
datos también pueden comprender el tiempo asociado de la
actualización actual, las frecuencias portadoras para cada
iluminador y el promedio de ancho de banda RMS de la señal de
referencia para cada iluminador.
Los datos de salida también pueden comprender
una cifra de ruido del sistema para cada haz procesado para cada
iluminador. Además, los datos emitidos también pueden comprender el
número de seguimientos de línea existentes actualizados, el número
de seguimientos de línea interrumpidos y el número de nuevos
seguimientos de línea para los datos de medición recibidos en el
bloque 306 de entrada.
El bloque 320 de salida también puede incluir
informes de detección que se correlacionan con seguimientos de línea
pico. Los informes de detección pueden contener los siguientes
datos:
La figura 4 representa un diagrama de flujo para
procesar seguimientos de línea según una realización de la presente
invención. La figura 4 indica las diversas funciones que pueden
asociarse con los algoritmos de procesamiento de seguimiento de
línea, tal como se da a conocer a continuación. Las etapas
representadas en la figura 4 dan a conocer los algoritmos de
procesamiento de seguimiento de línea en una secuencia de
implementación preferida. La etapa 500 se ejecuta estimando un
vector de estado de seguimiento de línea usando una estimación de
estado con filtro de Kalman lineal. La etapa 600 se ejecuta
fusionando seguimientos de línea asociados con el mismo objetivo.
La etapa 700 se ejecuta terminando aquellos seguimientos de línea
que cumplen determinadas condiciones. La etapa 800 se ejecuta
inicializando los seguimientos de línea seleccionados para
retransmitirse al seguidor 322 de objetivo. La etapa 800 se ejecuta
realizando un seguimiento de una portadora de televisión
("TV"), si es aplicable.
La figura 5A representa un diagrama de flujo
para estimar estados de seguimiento de línea según una realización
de la presente invención. La estimación de estado de seguimiento de
línea puede usar filtros de Kalman separados para realizar un
seguimiento de datos de alcance y datos de ángulo de llegada en el
espacio de medición. Además, pueden usarse suavizadores sencillos
para realizar un seguimiento de portadoras de TV y estimar la
potencia de señal. La etapa 502 se ejecuta iniciando el
procedimiento dado a conocer en la figura 4 por la etapa 500. Sin
embargo, la etapa 500 no se limita a las realizaciones dadas a
conocer con referencia a las figuras 5A y 5B.
La etapa 504 se ejecuta determinando qué tipo de
iluminador está aprovechándose. Si el iluminador es una estación de
FM, entonces el sistema 100 de PCL puede asociar las señales de FM
reflejadas desde el objetivo. Si el iluminador es una estación de
TV, entonces el sistema 100 de PCL puede asociar las señales de
televisión reflejadas desde el objetivo. La etapa 506 se ejecuta
usando filtros de Kalman de FM. Para los iluminadores de FM, los
vectores de estado para los filtros de Kalman de alcance y ángulo de
llegada pueden venir dados por 3 respectivamente.
En los vectores, r_{b} puede ser el alcance
biestático diferencial en metros, puede ser la tasa de alcance
biestático en metros/seg y \theta puede ser el ángulo de llegada
en radianes. La relación entre los estados de alcance biestático y
tasa de alcance, por una parte, y las cantidades medidas
fundamentales, t_{d} ("TDOA"), o "retardo", medido en
segundos, y f_{d} ("FDOA"), o efecto Doppler, medido en
hercios, por otra, pueden venir dadas por
donde c es la velocidad de la luz
en el vacío, o 299792458 metros/seg, y \lambda = c/f_{c} es la
longitud de onda en metros de la frecuencia portadora del
iluminador, o del
centro.
\vskip1.000000\baselineskip
La etapa 508 se ejecuta usando filtros de Kalman
de TV. Para iluminadores de TV, el vector de estado de ángulo de
llegada puede ser idéntico al caso de FM, pero el filtro de alcance
se sustituye por un filtro de frecuencia. Puede desearse la
sustitución porque el iluminador asociado con el seguimiento de
línea de frecuencia puede ser ambiguo en este punto del
procesamiento. Por tanto, construir un efecto Doppler a partir del
seguimiento de línea de frecuencia y su seguimiento de línea de
portadora asociado puede ser incierto. Para tratar este asunto,
puede posponerse la construcción del efecto Doppler de manera que el
filtro trate sólo el seguimiento de frecuencia. Los vectores de
estado para los filtros de frecuencia y ángulo pueden venir dados
por 5 respectivamente, donde f_{r} = f - f_{LO}
es la frecuencia relativa con respecto a la frecuencia LO de
ajuste. Tras haber identificado la portadora asociada con este
seguimiento de línea de frecuencia, la relación entre la tasa de
alcance biestático y la frecuencia relativa dada a conocer
anteriormente puede venir dada por 6 donde
f_{c} es la frecuencia portadora y \lambda_{c} es la
longitud de onda de portadora.
Para señales o bien de FM o bien de TV, el
filtro de ángulo puede estar presente si hay datos de ángulo
disponibles a partir del detector. Aunque el filtro de ángulo es un
filtro separado, está acoplado al filtro o bien de alcance o bien
de frecuencia en varios puntos a través de las funciones de
procesamiento de seguimiento de línea, tales como la función de
inicio y de terminación de seguimiento de línea, la función de
fusión de seguimiento de línea y en el control por puertas y el
cálculo de factores de mérito ("FOM") y puntuaciones en la
función de procedimiento de asociación.
La etapa 510 se ejecuta propagando las
estimaciones de estado para todos los seguimientos de línea hacia el
intervalo de tiempo actual usando
donde:
\overline{X}_{k}, \overline{P}_{k} = vector
y covarianza de estado propagado en el tiempo t_{k}
X_{k}, P_{k} = vector y covarianza de estado
filtrado en el tiempo t_{k}
\Deltat_{k-1} = t_{k} -
t_{k-1} = (tiempo actual - último tiempo de
Kalman)
\Phi_{k-1} = matriz de
transición de estado desde el tiempo t_{k-1} hasta
t_{k}
Q_{k-1} = matriz de ruido de
procedimiento a lo largo de la etapa desde t_{k-1}
hasta t_{k}
para los filtros de alcance,
frecuencia y ángulo de
llegada.
\newpage
Por facilidad de la notación, X puede
representar cualquiera de los tres tipos de filtro dados a conocer
con referencia a las etapas 506 y 508.
El filtro usado para realizar el seguimiento de
la potencia de señal en el subsistema 300 de procesamiento de
seguimiento de línea es un filtro exponencial dado a conocer tal
como sigue, donde p_{s,k} son las mediciones de potencia de señal
filtradas en dBm en el tiempo t_{k}:
donde
t_{m} = medición de tiempo previo presente
para el seguimiento de línea
\tau = constante de tiempo para el filtro de
suavizado
\vskip1.000000\baselineskip
Para los parámetros configurables,
12 en unidades de m/s^{5/2}, son las sigmas de
ruido del procedimiento para la tasa-tasa de alcance
biestático y aceleración de alcance cruzado, respectivamente. Los
parámetros pueden usare en las respectivas matrices de ruido de
procedimiento, Q, anteriores. El parámetro R_{RT} en la matriz Q
de ángulo de llegada puede ser el alcance estimado desde el receptor
hasta el objetivo y puede venir dado por:
donde:
R_{RI} es el alcance en metros desde el
receptor hasta el iluminador,
r_{b} es el alcance biestático a partir del
estado de seguimiento de línea,
\gamma es el ángulo (radianes) medido en el
receptor entre la orientación del iluminador y el ángulo de llegada
a partir del estado de seguimiento de línea.
\vskip1.000000\baselineskip
Para el caso de TV, la Q para el filtro de
frecuencia se deriva de la Q de tasa-tasa de alcance
según
y el parámetro R_{RT} en el
filtro de ángulo se fija mediante un parámetro de configuración,
R_{RTTV}.
\vskip1.000000\baselineskip
La etapa 512 se ejecuta asociando nuevos
informes de detección con seguimientos de línea existentes. Este
procedimiento se da a conocer con mayor detalle con referencia a la
figura 5B. La etapa 516 se ejecuta actualizando los estados de
filtro. Para seguimientos de línea que se asociaron con
actualizaciones de detección en el intervalo actual, o
procedimiento, se actualizan los filtros de Kalman asociados con el
seguimiento de línea usando las mediciones del informe de detección
como
donde:
K_{k} = matriz de ganancia de Kalman en el
tiempo t_{k}
Z_{k} = nuevo vector de medición en el tiempo
t_{k}
R_{k} = matriz de covarianza de medición
H = matriz de medición
\sigma^{2}_{fd} = varianza de medición de
retardo de tiempo
\sigma^{2}_{fd} = varianza de medición de
efecto Doppler,
y con expresiones similares para el filtro de
ángulo. La etapa 516 se ejecuta volviendo a las funciones de
procesamiento de seguimiento de línea.
\vskip1.000000\baselineskip
La figura 5B representa un diagrama de flujo
para la asociación de detección al estimar estados de seguimiento
de línea según una realización de la presente invención. La etapa
530 se ejecuta iniciando el procedimiento dado a conocer en la
figura 5 por la etapa 512. Sin embargo, la etapa 512 no se limita a
las realizaciones dadas a conocer con referencia a la figura 5B.
Pueden asociarse nuevos informes de detección con seguimientos de
línea existentes. Puede calcularse un factor de mérito ("FOM")
para cada par informe de detección-seguimiento de
línea y usarse para eliminar combinaciones improbables. Puede
determinarse una puntuación calculada para cada par que permanecen
para identificar los pares que constituyen la asociación final. Los
informes de detección que tienen razones señal a ruido por encima de
un umbral configurado pueden participar en la función de
asociación.
La etapa 532 se ejecuta identificando la lista
de posibles informes de detección para su asociación comparando la
SNR de detección con un umbral configurado para cada seguimiento de
línea propagado. La ecuación para comparar la SNR de detección
puede ser SNR_{i} \geq \gamma_{LTE}; i = 1,...,Q donde
\gamma_{LTE} = umbral de extensión de seguimiento de línea.
La etapa 534 se ejecuta calculando los errores
residuales de medición apropiados para cada medición en el informe
de detección y calculando las varianzas residuales aproximadas
correspondientes. Los cálculos pueden realizarse usando las
siguientes ecuaciones. Obsérvese que una señal FM puede tener un
alcance biestático, una tasa de alcance biestático y una medición
de ángulo, mientras que una señal de TV puede tener una medición de
frecuencia relativa. Ambos tipos de señales pueden tener una
medición de potencia de señal.
Las siguientes ecuaciones pueden usarse para
calcular los errores residuales de medición apropiados para cada
medición:
\vskip1.000000\baselineskip
Las siguientes ecuaciones pueden usarse para
calcular las varianzas residuales aproximadas correspondientes:
\vskip1.000000\baselineskip
donde los superíndices (m) se
refieren a las mediciones del informe de detección y r_{b},
r_{b}, f_{r} y \theta, y sus varianzas, pueden tomarse a
partir de las matrices de covarianza y los estados de filtro de
Kalman previstos en el tiempo de medición actual,
t_{k}.
\vskip1.000000\baselineskip
La etapa 536 se ejecuta seleccionando como
candidatos de informe de detección a seguimiento de línea los pares
cuyos errores residuales pasan todas las puertas. Por ejemplo, la
siguiente relación debe ser cierta para un seguimiento de línea FM
con una medición de ángulo:
\vskip1.000000\baselineskip
La etapa 538 se ejecuta calculando el/los FOM
apropiado(s) y aplicando las puertas. Los FOM para la prueba
de puertas pueden elegirse a partir del siguiente grupo: un
FOM(r_{b}, \theta) espacial en 2-D y un
FOM(r_{b}) de tasa de alcance en 1-D para
iluminadores FM con datos de ángulo; un FOM(f_{r}) de
frecuencia en 1-D y FOM(\theta) de ángulo
para iluminadores de TV. Estos FOM pueden definirse tal como
sigue:
\newpage
con definiciones similares para los
demás FOM en 1-D. Los FOM deben pasar los umbrales
correspondientes, disponibles en los datos 316 de configuración de
la figura 3, para poder elegir el informe de detección para su
posterior procesamiento de asociación. Las puertas para los diversos
FOM pueden ser tal como
sigue:
FOM(r_{b}, \theta) <
\eta_{espacial}
FOM(r_{b}) < \eta_{dop}
FOM(f_{r}) < \eta_{fr}
FOM(\theta) < \eta_{\theta}
\vskip1.000000\baselineskip
Si se satisfacen los umbrales apropiados, el
informe de detección es un candidato para su asociación con el
seguimiento de línea que está sometiéndose a prueba y puede
calcularse y usarse su puntuación en un procesamiento de asociación
posterior. Por ejemplo, la puntuación para una señal FM con un
ángulo puede venir dada por la siguiente ecuación:
donde A es una entrada externa
inicialmente fijada a 1,0. Para una señal de TV con un ángulo, la
puntuación puede venir dada por la siguiente
ecuación:
Si no se facilita ningún ángulo, el
procedimiento puede eliminar los términos de ángulo correspondientes
de las expresiones anteriores.
Donde 24 \hskip0,5cm y
\hskip0,5cm SNR^{\text{*}} = 10^{1x14}
\hskip0,5cm25
\vskip1.000000\baselineskip
La etapa 540 se ejecuta asignando los informes
de detección en orden ascendente. Realizando asignaciones en orden
ascendente, se eliminan las combinaciones con puntuaciones
superiores que usan informes de detección o seguimientos de línea
recién asignados. Los informes de detección asignados se usan en el
procedimiento de actualización de estado de filtro dado a conocer en
la etapa 514. La etapa 542 se ejecuta fijando el vector de estado
filtrado para seguimientos de línea que no reciben informes de
detección asignados. Específicamente, la matriz de covarianza y el
vector de estado filtrado se fija igual a los propagados, o
26 La etapa 544 se ejecuta volviendo a las funciones
de estimación de seguimiento de línea.
\newpage
La figura 6 representa un diagrama de flujo para
fusionar seguimientos de línea según una realización de la presente
invención. Puede desearse un procedimiento de fusión de seguimiento
de línea para combinar múltiples seguimientos de línea que tienen
informes de detección que posiblemente se originan de un objetivo
individual. Las acciones de fusión pueden tener lugar tras haber
realizado la actualización de filtro de Kalman de la etapa 514 para
la actualización de intervalo actual. El elemento de función de
fusión de seguimiento de línea, tal como la función 310 de fusión
de seguimiento de línea, puede activarse mediante el conmutador de
configuración LT_{fusión}. La etapa 602 se ejecuta iniciando el
procedimiento de fusión de seguimiento de línea dado a conocer por
la etapa 600 en la figura 4. Sin embargo, la etapa 600 no se limita
a las realizaciones dadas a conocer con referencia a la figura
6.
La etapa 604 se ejecuta determinando una lista
de seguimientos de línea en la actualización de intervalo actual.
La lista de seguimientos de línea puede facilitarse como {LT_{i}
i= 1, ..., L}. La etapa 606 se ejecuta calculando cada error
residual de medición disponible para cada par de seguimiento de
línea posible en la lista {LT_{i}, LT_{j}}, donde i \neq j.
El error residual de medición disponible puede calcularse a partir
de la siguiente ecuación:
donde z(i) representa
cualquier medición para
LT(i).
\vskip1.000000\baselineskip
La etapa 608 se ejecuta determinando si se
satisfacen los criterios para fusionar seguimientos de línea. Si
todas las diferencias de medición son inferiores a sus puertas
correspondientes, entonces se satisface el criterio de fusión. Por
ejemplo, para señales FM, si
donde 29 pueden ser
las puertas de fusión configurables para el retardo, el efecto
Doppler y el ángulo de llegada, respectivamente, entonces puede
satisfacerse el criterio de fusión. Por tanto, la etapa 610 se
ejecuta eliminando un seguimiento de línea de la lista de
seguimientos de línea activos. Preferiblemente, se elimina el más
reciente de los dos seguimientos de línea. Si los dos seguimientos
de línea tienen el mismo tiempo, entonces puede eliminarse el
seguimiento de línea con la menor SNR inicial. Puede implementarse
un procesamiento análogo para señales de TV a partir de
iluminadores de TV. La etapa 612 se ejecuta volviendo a la funciones
de procesamiento de seguimiento de
línea.
\vskip1.000000\baselineskip
La figura 7 representa un diagrama de flujo para
terminar seguimientos de línea según una realización de la presente
invención. La etapa 702 se ejecuta iniciando el procedimiento de
terminación de seguimiento de línea dado a conocer por la etapa 700
en la figura 4. Sin embargo, la etapa 700 no se limita a las
realizaciones dadas a conocer con referencia a la figura 7.
La etapa 704 se ejecuta determinando si existe
un criterio de terminación. La terminación de seguimiento de línea
puede producirse por los siguientes criterios. En primer lugar, no
se ha actualizado el seguimiento de línea durante t_{inactivo}
segundos. En segundo lugar, no se ha actualizado el seguimiento de
línea durante U_{faltas} oportunidades de actualización de
intervalo consecutivas. En tercer lugar, la
tasa-tasa de alcance filtrada del seguimiento de
línea en la actualización de intervalo actual supera
\ddot{r}_{b,max}. En cuarto lugar, las mediciones de efecto
Doppler asociado con el seguimiento de línea han sido inferiores a
f_{d_{ZDE}} durante más de U_{ZDE} actualizaciones de filtro
consecutivas. Puede aplicarse un procesamiento análogo para f_{r}
que está cerca de cualquiera de las portadoras. Puede usarse el
mismo parámetro configurable. En quinto lugar, el seguimiento de
línea tiene menos actualizaciones de filtro que U_{maduro} y la
razón de oportunidades de actualización de seguimiento con respecto
a actualizaciones de seguimiento por encima de \gamma_{M\_N} es
superior a \rho_{escaso}. Los últimos criterios sólo pueden
aplicarse en los casos en los que la función 314 de inicialización
de seguimiento de línea realiza M de N detecciones, tal como se da
a conocer a continuación.
La etapa 706 termina el seguimiento de línea
identificado mediante los criterios anteriores. La terminación de
seguimiento de línea elimina seguimientos de línea antiguos o
caducados de la memoria y libera recursos de procesamiento. La etapa
708 se ejecuta volviendo a las funciones de procesamiento de
seguimiento de línea.
La figura 8A representa un diagrama de flujo
para inicializar seguimientos de línea según una realización de la
presente invención. Pueden existir dos procedimientos para
inicializar seguimientos de línea. Un procedimiento intenta
encontrar ecos objetivo en regiones definidas de la superficie de
detección integrando la energía encontrada en las regiones a lo
largo de varios intervalos y realizando un seguimiento maduro. Otro
procedimiento inicia seguimientos de línea inmaduros a partir de
una detección inicial por encima de un umbral especificado y
requiere un determinado número y tipo de asociaciones en posteriores
intervalos para reclamar la madurez.
La etapa 802 se ejecuta iniciando el
procedimiento de inicialización de seguimiento de línea dado a
conocer por la etapa 800 en la figura 4. Sin embargo, la etapa 800
no se limita a las realizaciones dadas a conocer con referencia a
las figuras 8A, 8B y 8C. La etapa 804 se ejecuta determinando el
parámetro de configuración para que se use el procedimiento en la
inicialización de seguimientos de línea. Puede usarse un parámetro
de configuración, M_{LTI}, para controlar la inicialización de
seguimiento de línea. Preferiblemente, el parámetro de
configuración representará uno de los dos procedimientos dados a
conocer anteriormente. La etapa 806 se ejecuta determinando si el
procedimiento de detección automática está indicado por el parámetro
de configuración. Si es así, entonces la etapa 808 se ejecuta
realizando un procedimiento de detección automática. El
procedimiento de detección automática proporciona una detección
inicial de posibles objetivos acumulando energías de eco objetivo a
lo largo de un periodo de tiempo en células de detección
predefinidas. El procedimiento de detección automática se da a
conocer con más detalle con referencia a la figura 8B.
Si la etapa 806 es negativa, entonces la etapa
810 se ejecuta realizando el procedimiento de detección de "M a
partir de N". En este procedimiento puede implementarse un
detector de "M a partir de N". El detector de M a partir de N
puede usar el criterio de terminación, dado a conocer con referencia
a la figura 7, para controlar qué seguimientos de línea se vuelven
en última instancia seguimientos maduros. Pueden iniciarse nuevos
seguimientos de línea en detecciones pico sin asignar que tienen una
SNR superior a \gamma_{LTI} y un efecto Doppler absoluto
superior a f_{d_{ZDE}}.
La etapa 812 se ejecuta inicializando el estado
de filtro. Independientemente del procedimiento usado para detectar
inicialmente un objetivo, puede realizarse la inicialización de los
filtros de Kalman de seguimiento de línea. El número de nuevos
seguimientos de línea en cada tiempo de actualización de intervalo
puede limitarse por el parámetro configurable, L. Puede
inicializarse una única identificación de seguimiento de línea y los
filtros de seguimiento siguientes para las primeras L detecciones,
u objetivos, ordenados por SNR decreciente.
Para el filtro de alcance biestático para una
señal FM, la matriz de covarianza y el vector de estado filtrado
pueden inicializarse como
\vskip1.000000\baselineskip
Para una señal de TV, la matriz de covarianza
para el filtro de frecuencia puede inicializarse como
\vskip1.000000\baselineskip
Para el filtro de tasa de ángulo de llegada, la
covarianza y el vector de estado filtrado pueden inicializarse como
32
\vskip1.000000\baselineskip
El filtro de frecuencia puede inicializarse de
manera análoga.
La etapa 814 se ejecuta volviendo a las
funciones de procesamiento de seguimiento de línea.
La figura 8B representa un diagrama de flujo
para inicializar seguimientos de línea con un procedimiento de
detección automática según una realización de la presente invención.
Tal como se dio a conocer anteriormente, el procedimiento de
detección automática proporciona una detección inicial de posibles
objetivos acumulando energías de eco objetivo a lo largo del tiempo
en células de detección predefinidas. Las detecciones pico que no
están asociadas con un seguimiento de línea activo en la
actualización de intervalo actual pueden enviarse al procedimiento
de detección automática.
\newpage
La etapa 820 se ejecuta iniciando el
procedimiento de detección automática dado a conocer por la etapa
808 en la figura 4. Sin embargo, la etapa 808 no se limita a las
realizaciones dadas a conocer con referencia a las figuras 8B y 8C.
La etapa 822 se ejecuta calculando el factor de envejecimiento para
las energías de célula. El factor de envejecimiento puede
calcularse como 33 donde \Deltat = la diferencia de
tiempo entre intervalos y \tau_{auto\_det} = la constante de
tiempo de filtro de detección automática. La etapa 824 se ejecuta
definiendo M y K. M puede ser el número predefinido de células de
Doppler en las rejillas de detección automática. K puede ser el
número predefinido de células con retardo.
La etapa 826 se ejecuta haciendo envejecer las
energías en cada célula. Las energías pueden hacerse envejecer en
cada célula mediante las siguientes ecuaciones:
La etapa 828 se ejecuta determinando si una
detección pico en el intervalo actual está asociada con un
seguimiento de línea. Si no es así, entonces la etapa 830 se
ejecuta calculando el índice de células con retardo y efecto
Doppler para la rejilla 1 de detección automática como
35 donde NINT es la función entera más próxima,
t_{d} y f_{d} son los valores de retardo y de efecto Doppler de
la detección pico en metros y metros/segundo, \delta_{t_{d}} y
\delta_{f_{d}} son los anchos de célula de las rejillas de
detección automática de retardo y efecto Doppler.
La etapa 832 se ejecuta marcando la detección
pico como una asociada con la célula en la rejilla 1 si su SNR es
superior a la asociada actualmente para este intervalo. Si es así,
se vuelve a la etapa 830. De lo contrario, se continúa a etapa 834.
La etapa 834 se ejecuta calculando el índice de células con retardo
y efecto Doppler para la rejilla 2 de detección automática como
36 La etapa 836 se ejecuta marcando la detección
pico como la asociada con la célula en la rejilla 2 si su SNR es
superior a la asociada actualmente para este intervalo. La etapa
838 se ejecuta determinando si está completa la lista de
detecciones. Si no es así, entonces se vuelve a la etapa 830. Si es
así, entonces se va a la etapa 840. Además, si la etapa 828 es
afirmativa, entonces la etapa 840 se ejecuta realizando operaciones
de célula para cada célula en cada rejilla de detección automática
generada anteriormente. La figura 8C da a conocer este procedimiento
con más detalle a continuación. La etapa 842 se ejecuta volviendo a
la inicialización de los seguimientos de línea.
La figura 8C representa un diagrama de flujo
para realizar operaciones de célula sobre células en las rejillas
de detección automática según una realización de la presente
invención. La etapa 850 se ejecuta iniciando el procedimiento de
operaciones de célula dado a conocer por la etapa 840 en la figura
4. Sin embargo, la etapa 840 no se limita a las realizaciones dadas
a conocer con referencia a la figura 8C. La etapa 852 se ejecuta
fijando la SNR pico para cada célula. La SNR_{pico} puede ser la
SNR del pico asociado con la célula para el intervalo actual, si
está presente. La etapa 854 se ejecuta calculando el aumento de
energía de la célula. El aumento de energía puede calcularse
como
\xi_{m,k} = (1-\alpha)SNR_{pico}. El aumento máximo puede limitarse por la propiedad si \xi_{m,k} > \xi_{max}, entonces \xi_{m,k} = \xi_{max}, donde \xi_{max} = el aumento de energía máximo en un célula para un intervalo.
\xi_{m,k} = (1-\alpha)SNR_{pico}. El aumento máximo puede limitarse por la propiedad si \xi_{m,k} > \xi_{max}, entonces \xi_{m,k} = \xi_{max}, donde \xi_{max} = el aumento de energía máximo en un célula para un intervalo.
La etapa 856 se ejecuta actualizando la energía
de célula mediante \chi(m,k) = \chi(m, k)+
\xi_{m,k}. La etapa 858 se ejecuta determinando nuevas
detecciones objetivo. Las nuevas detecciones objetivo pueden
determinarse comparando la energía de célula frente al umbral de
inicio de seguimiento de línea. Si \chi(m,k) >
\gamma_{auto\_det}, entonces puede iniciarse un nuevo
seguimiento de línea y la energía en la célula puede llevarse a
cero, o \chi(m, k) = 0,0, donde \gamma_{auto\_det} =
el umbral de inicialización de seguimiento de línea. La etapa 860 se
ejecuta volviendo al procedimiento de detección automática.
Haciendo referencia de nuevo a la figura 3, la
etapa 900 da a conocer el seguimiento de portadora para señales de
TV asociadas con un iluminador de TV. Puede identificarse un flujo
de informes de detección con la señal portadora de vídeo de la
señal de TV. Estos informes se han etiquetado como tales en el
procesamiento de detección porque se han originado en el haz de
referencia para el iluminador de TV y su frecuencia relativa medida
ha caído dentro de la ventana especificada para la portadora. Si no
se desea un seguimiento de portadora, ningún informe de detección
puede etiquetarse como tal, y el seguimiento de portadora puede
permanecer en su valor inicializado, o una entrada configurable.
\newpage
Para cada portadora, puede definirse un filtro
de suavizado como
donde
f_{c,0} = (entrada de configuración)
t_{m} = medición de tiempo previa presente
para el seguimiento de portadora
\tau_{c}= constante de tiempo del filtro de
suavizado
\vskip1.000000\baselineskip
La medición seleccionada es la medición cuya SNR
supera el umbral de seguimiento de portadora, está dentro de la
ventana de búsqueda de portadora y tiene un error residual de
medición mínimo.
Por tanto, según las realizaciones dadas a
conocer, se da a conocer un sistema y método para la asociación de
datos de dominio de medición. Otro nombre para el sistema y método
puede ser el seguimiento de línea. Las realizaciones dadas a
conocer reciben informes de detección como entrada y asocian los
informes de detección con seguimientos de línea existentes, crean
nuevos seguimientos de línea o terminan seguimientos de línea según
los datos dentro de los informes de detección. Los informes de
detección contienen datos para señales reflejadas a partir de
posibles objetivos a los que se está realizando un seguimiento por
el sistema de PCL. Los métodos, procedimientos y algoritmos dados a
conocer mejoran el seguimiento de línea y emiten datos de
seguimiento de línea hacia la función de seguimiento objetivo. Por
tanto, pueden identificarse objetivos y realizarse un seguimiento de
los mismos de una manera más eficaz.
Claims (21)
1. Método para asociar un informe de detección
que tiene mediciones (306) con un seguimiento de línea, en el que
dicho informe de detección se correlaciona con una señal objetivo
(130) transmitida desde una fuente (110, 112, 114) de oportunidad,
reflejada desde un objetivo (150) y detectada por un sistema (100)
de localización coherente pasiva, que comprende:
- estimar (500), por medio de una función (308) de estimación de estado, un nuevo vector de estado de seguimiento de línea y actualizar los estados para extender los seguimientos de línea existentes a partir de dichas mediciones usando un conjunto de filtros de Kalman, en el que dichas mediciones se derivan al menos parcialmente comparando dicha señal (130) reflejada con una transmisión (140) de referencia a partir de dicha fuente (110, 112, 114) de oportunidad;
- inicializar (800), por medio de una función (314) de inicialización de seguimiento de línea, dicho nuevo seguimiento de línea para un informe de detección no asociado;
- fusionar (600), por medio de una función (310) de fusión de seguimiento de línea, dicho nuevo seguimiento de línea con otro seguimiento de línea asociado con dicho objetivo cuando se satisface un criterio de fusión;
- terminar (700), por medio de una función (312) de terminación de seguimiento de línea, un seguimiento de línea caducado cuando se satisface un criterio de terminación, y
- emitir (320), por medio de un bloque (320) de salida, dichos seguimientos de línea.
\vskip1.000000\baselineskip
2. Método según la reivindicación 1, que
comprende además seleccionar (506, 508) dicho conjunto de filtros de
Kalman.
3. Método según la reivindicación 1, en el que
dicho conjunto de filtros de Kalman incluye filtros de Kalman de
alcance y ángulo de llegada.
4. Método según la reivindicación 1, en el que
dicho conjunto de filtros de Kalman incluye filtros de Kalman de
frecuencia y ángulo de llegada.
5. Método según la reivindicación 1, en el que
dicha estimación incluye propagar (510) estimaciones de estado para
dicho seguimiento de línea.
6. Método según la reivindicación 1, que
comprende además determinar (504) si dicha señal es una señal
FM.
7. Método según la reivindicación 1, que
comprende además determinar (504) si dicha señal es una señal de
TV.
8. Método según la reivindicación 7, que
comprende además realizar (900) un seguimiento de una portadora de
dicha señal de TV.
9. Método según la reivindicación 1, que
comprende además actualizar (514) los estados de filtro de dichos
filtros de Kalman.
10. Método según la reivindicación 1, en el que
la etapa de estimar (500) comprende:
- determinar (504) un tipo de señal para dicha señal;
- convertir (506, 508) dichos datos de medición en datos de filtro según dicho tipo de señal;
- seleccionar (506, 508) un conjunto de filtros de Kalman para dichos datos de filtro según dicho tipo de señal;
- propagar (510) un seguimiento de línea existente en el tiempo hasta el tiempo de medición actual;
- identificar (532) un informe de detección para dicho seguimiento de línea nuevo o existente según dichos datos de medición, en el que dicha identificación (532) comprende comparar una razón señal a ruido de dicho informe de detección con un umbral configurado para dicho seguimiento de línea nuevo o existente;
- calcular (534) varianzas residuales y errores residuales de medición para dicho informe de detección según dichos filtros de Kalman; y
- seleccionar (536) dicho informe de detección para la asociación con dicho seguimiento de línea nuevo o existente según dichos errores residuales.
\vskip1.000000\baselineskip
11. Método según la reivindicación 10, que
comprende además inicializar (800) estados de filtro de seguimiento
de línea de dicho seguimiento de línea.
12. Método según la reivindicación 10, que
comprende además determinar (608) dicho criterio de fusión según
dichos errores residuales.
13. Método según la reivindicación 10, que
comprende además determinar (704) dicho criterio de terminación.
14. Subsistema (300) de procesamiento de
seguimiento de línea incluido dentro de un sistema (100) de
localización coherente pasiva, en el que dicho subsistema (300) de
procesamiento de seguimiento de línea está dispuesto para asociar
informes (306) de detección con un seguimiento de línea, en el que
dichos informes de detección se correlacionan con señales objetivo
transmitidas desde una fuente (110,112, 114) de oportunidad,
reflejadas desde un objetivo (150) y recibidas en dicho sistema
(100) de localización coherente pasiva, que comprende:
- medios (308) de estimación de estado para asociar nuevos informes de detección con seguimientos de línea existentes y para estimar estados de actualización para extender los seguimientos de línea en el que dichos nuevos informes de detección se derivan al menos parcialmente comparando dicha señal objetivo con una transmisión de referencia a partir de una fuente de oportunidad;
- medios (310) de fusión de seguimiento de línea para fusionar seguimientos de línea nuevos y existentes asociados con el mismo objetivo cuando se satisface un criterio de fusión;
- medios (312) de terminación de seguimiento de línea para terminar un seguimiento de línea caducado según un criterio especificado; y
- medios (314) de inicialización de seguimiento de línea para iniciar nuevos seguimientos de línea para informes de detección no asociados;
- datos (316) de configuración accesibles por dichos medios de estimación de estado, dichos medios de fusión de seguimiento de línea; dichos medios de terminación de seguimiento de línea y dichos medios de inicialización de seguimiento de línea; y
- un bloque (320) de salida mediante el cual se emiten dichos seguimientos de línea.
15. Sistema según la reivindicación 14, en el
que dichos medios de estimación de estado reciben un bloque de
entrada que comprende dichos informes de detección.
\vskip1.000000\baselineskip
16. Sistema según la reivindicación 15, en el
que dichos informes de detección comprenden mediciones.
17. Sistema según la reivindicación 16, en el
que dichos informes de detección comprenden varianzas para dichas
mediciones.
18. Sistema según la reivindicación 16, en el
que dichas mediciones se usan por dichos medios de estimación de
estado al asociar dichos informes de detección.
19. Sistema según la reivindicación 14, en el
que dichos medios de estimación de estado incluyen filtros de Kalman
para alcance, frecuencia y ángulo de llegada.
20. Sistema según la reivindicación 14, en el
que dicho bloque de salida comprende registros de seguimiento de
línea.
21. Sistema según la reivindicación 14, en el
que dicho bloque de salida comprende mediciones.
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