地面雷達(dá)數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)設(shè)計(jì)
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2 點(diǎn)跡形成的算法設(shè)計(jì)
由于雷達(dá)波束在連續(xù)掃描時(shí)，波束波瓣有一定寬度，至少有好幾個(gè)脈沖連續(xù)掃到目標(biāo)，每個(gè)脈沖都對(duì)應(yīng)一個(gè)方位值，同一目標(biāo)被捕捉到多次，多次捕獲目標(biāo)時(shí)的方位值都不同，這就造成了方位角的分裂程度較大。因此需要把一次掃描中同一目標(biāo)的多個(gè)點(diǎn)跡凝聚成一個(gè)點(diǎn)跡。
先在距離上進(jìn)行凝聚，得到水平波瓣內(nèi)不同方位上的距離值；再在方位上凝聚，可獲得惟一方位估計(jì)值；然后把距離值進(jìn)行線性內(nèi)插獲得惟一的距離估計(jì)值。
(1)同一目標(biāo)在距離上的凝聚處理，需將在距離上連續(xù)或間隔一個(gè)量化單元的點(diǎn)跡按照式(1)求取質(zhì)心，將質(zhì)心作為目標(biāo)點(diǎn)跡的距離估計(jì)值：
式中：n為目標(biāo)的點(diǎn)跡個(gè)數(shù)；Ri，Vi分別為第i個(gè)目標(biāo)點(diǎn)跡的距離和回波幅度值。
(2)同一目標(biāo)在方位上的凝聚處理，需將在方位上相鄰的點(diǎn)跡按照式(2)求取質(zhì)心，將質(zhì)心作為目標(biāo)點(diǎn)跡的方位估計(jì)值，此值即目標(biāo)點(diǎn)跡的惟一估計(jì)值。
式中：n為目標(biāo)的點(diǎn)跡個(gè)數(shù)；Ai，Vi分別為第i個(gè)目標(biāo)點(diǎn)跡的方位和回波幅度值。
(3)用式(1)計(jì)算出目標(biāo)在各個(gè)方位上的距離值，并不是目標(biāo)點(diǎn)跡距離的惟一估計(jì)值，需要根據(jù)目標(biāo)方位估計(jì)值落入的位置來求距離惟一的估計(jì)值。設(shè)方位估計(jì)值在距離估計(jì)值的第i和i+1點(diǎn)之間，求距離惟一估計(jì)值的內(nèi)插公式為：
式中：Ro'為目標(biāo)點(diǎn)跡距離的惟一估計(jì)值；Ao為目標(biāo)點(diǎn)跡方位的惟一估計(jì)值；Ri+1，Ri，Ai+1，Ai分別為第i+1和i點(diǎn)跡的距離及方位值。此時(shí)即獲得惟一的距離、方位估計(jì)值。
3 航跡處理的算法設(shè)計(jì)
單一而雜亂的目標(biāo)點(diǎn)跡數(shù)據(jù)不利于操作員的判讀，需要通過對(duì)目標(biāo)點(diǎn)跡進(jìn)行處理和預(yù)測(cè)后形成該目標(biāo)航跡，通過相關(guān)和航跡質(zhì)量管理等處理，降低虛警，提高雷達(dá)的綜合檢測(cè)能力。航跡的處理包括航跡的起始、航跡的預(yù)測(cè)、目標(biāo)航跡和新目標(biāo)點(diǎn)跡的相關(guān)、航跡的形成、航跡的終止。
3．1 航跡的起始
航跡起始的快速要求與較高的成功概率是相互矛盾的，滑窗檢測(cè)法由于具有計(jì)算量小和可用蒙特卡洛法進(jìn)行分析的優(yōu)點(diǎn)，因而被許多系統(tǒng)采用。在航跡起始反應(yīng)時(shí)間小于系統(tǒng)指標(biāo)的要求下，可采用m／n邏輯滑窗檢測(cè)法，即在n次掃描中至少應(yīng)該有m次和該暫時(shí)航跡相關(guān)的目標(biāo)點(diǎn)跡，常用準(zhǔn)則如表1所示。本文引用地址：http://www.antipu.com.cn/article/202431.htm
3．2 航跡預(yù)測(cè)和濾波算法
航跡預(yù)測(cè)是在本次航跡濾波值的基礎(chǔ)上根據(jù)目標(biāo)運(yùn)動(dòng)模型來估計(jì)目標(biāo)未來的狀態(tài)，濾波用來估計(jì)目標(biāo)當(dāng)前的運(yùn)動(dòng)參數(shù)(方位、距離、速度、運(yùn)動(dòng)方向、加速度等)，把本次互聯(lián)的目標(biāo)點(diǎn)跡和預(yù)測(cè)航跡估計(jì)合并進(jìn)行處理，以形成新的目標(biāo)運(yùn)動(dòng)參數(shù)。
常用的濾波算法有最小二乘法、α—β濾波和Kal-man濾波算法。Kalman濾波是根據(jù)最小均方誤差準(zhǔn)則建立起來的估計(jì)方法，適用于有限觀測(cè)間隔的非平穩(wěn)過程。在目標(biāo)機(jī)動(dòng)運(yùn)動(dòng)時(shí)，Kalman濾波的性能就要優(yōu)于其他濾波方法，基于Kalman濾波的各種自適應(yīng)濾波與預(yù)測(cè)方法，包括重啟濾波增益序列、增大輸入噪聲方差、增加目標(biāo)狀態(tài)維數(shù)、在跟蹤濾波器之間切換等。
評(píng)論