雷達(dá)技術(shù)論文(2)
雷達(dá)技術(shù)論文
雷達(dá)技術(shù)論文篇二
雷達(dá)跟蹤濾波技術(shù)研究
摘要:本文介紹了雷達(dá)數(shù)據(jù)處理技術(shù)中跟蹤濾波算法的基本原理,以在混合坐標(biāo)系下的α-β濾波模型為研究對(duì)象,選取了典型的三維目標(biāo)進(jìn)行數(shù)據(jù)建模,驗(yàn)證了該跟蹤濾波算法的精度滿足雷達(dá)數(shù)據(jù)處理的跟蹤要求。
關(guān)鍵詞:雷達(dá)數(shù)據(jù)處理 跟蹤濾波 仿真
中圖分類號(hào):TN953 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A 文章編號(hào):1007-9416(2013)01-0070-03
1 雷達(dá)數(shù)據(jù)處理技術(shù)概述
雷達(dá)數(shù)據(jù)處理技術(shù)最早可追溯至19世紀(jì)初高斯提出的最小二乘法,其運(yùn)用最小二乘法開創(chuàng)了用數(shù)學(xué)方法處理觀測(cè)和實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的科學(xué)領(lǐng)域。之后對(duì)這種方法進(jìn)行了不斷的修改和完善,成為了現(xiàn)代濾波理論的基礎(chǔ)。在現(xiàn)代雷達(dá)系統(tǒng)中,信號(hào)處理的檢測(cè)解決的是有無(wú)目標(biāo)存在的問題,而數(shù)據(jù)處理則是在目標(biāo)已經(jīng)存在的前提下,給出其參數(shù)估計(jì)。
作為雷達(dá)信號(hào)處理的后續(xù)處理過(guò)程,雷達(dá)數(shù)據(jù)處理將數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)技術(shù)與現(xiàn)代濾波理論有機(jī)結(jié)合用于消除由雜波剩余等造成的虛假檢測(cè),改善雷達(dá)信號(hào)處理性能;根據(jù)雷達(dá)的測(cè)量值利用參數(shù)估值理論從大量雷達(dá)回波點(diǎn)跡中提取捕獲目標(biāo)點(diǎn)跡,進(jìn)行點(diǎn)跡與點(diǎn)跡關(guān)聯(lián),進(jìn)行目標(biāo)航跡的建立及管理,確定目標(biāo)的位置、速度、機(jī)動(dòng)情況等參數(shù);進(jìn)行點(diǎn)跡與航跡關(guān)聯(lián)、跟蹤濾波、航跡維持,形成綜合目標(biāo)態(tài)勢(shì):進(jìn)行目標(biāo)航跡預(yù)測(cè)外推,調(diào)度系統(tǒng)資源對(duì)多目標(biāo)進(jìn)行跟蹤監(jiān)視,形成連續(xù)的目標(biāo)航跡數(shù)據(jù),向火控和武器系統(tǒng)輸出高數(shù)據(jù)率目標(biāo)指示信息。
2 跟蹤濾波算法
跟蹤濾波是雷達(dá)數(shù)據(jù)處理技術(shù)的重要組成部分,其主要功能是根據(jù)目標(biāo)的實(shí)際測(cè)量信息實(shí)時(shí)估計(jì)目標(biāo)當(dāng)前的位置、速度等參數(shù),并外推出下一次天線掃描周期目標(biāo)出現(xiàn)的位置信息。該外推信息在跟蹤雷達(dá)中用于檢驗(yàn)下一拍測(cè)量信息的合理性;在搜索雷達(dá)中用于航跡的相關(guān)處理。常見的跟蹤濾波器有α-β濾波器、Kalman濾波器等,根據(jù)不同的計(jì)算資源、需處理的目標(biāo)數(shù)量、目標(biāo)的不同動(dòng)態(tài)特性、雷達(dá)精度要求等條件可選擇不同的跟蹤濾波器。
與Kalman濾波器相比,α-β濾波器的優(yōu)點(diǎn)是算法較簡(jiǎn)單、計(jì)算工作量較小、容易實(shí)現(xiàn)。在本文應(yīng)用中選用α-β濾波器,其對(duì)跟蹤目標(biāo)進(jìn)行最佳線性無(wú)偏估計(jì),并按航跡質(zhì)量和預(yù)測(cè)誤差改變?yōu)V波器的參數(shù),實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)濾波。在混合坐標(biāo)系下建立數(shù)學(xué)模型如下:
濾波方程:
其中:k為雷達(dá)的觀測(cè)次數(shù)
表示濾波值;
表示外推值;
表示雷達(dá)測(cè)量值;
和表示和的一階導(dǎo)數(shù);
和為k時(shí)刻濾波器位置和速度的增益;
濾波的外推方程:
、的獲取采用工程上常用的經(jīng)驗(yàn)公式:
其中,r為信噪比,C為大于零的常數(shù)。
3 典型航跡仿真
根據(jù)跟蹤濾波算法建立的數(shù)學(xué)模型,選取幾種典型的雷達(dá)模擬航跡在Matlab工具中進(jìn)行仿真,進(jìn)一步分析該濾波算法的精度。
選取的典型模擬航跡有:水平勻速直線運(yùn)動(dòng)目標(biāo)、水平蛇形機(jī)動(dòng)目標(biāo)、高度方向上躍起俯沖運(yùn)動(dòng)目標(biāo)。將得到的目標(biāo)模擬航跡數(shù)據(jù),通過(guò)直球坐標(biāo)轉(zhuǎn)換后在距離R、方位角A、俯仰角E上的數(shù)據(jù)中加入測(cè)量噪聲作為濾波器的輸入,測(cè)量噪聲的標(biāo)準(zhǔn)差分別為距離40米、方位角0.04弧度、俯仰角0.01弧度。
3.1 水平勻速直線運(yùn)動(dòng)目標(biāo)仿真分析
選取水平勻速直線運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的參數(shù)為:起始位置為(x0,y0,z0)=(60km,60km,8km),X、Y方向的速度均為500m/s,加速度為0,航路捷徑為0,采樣周期為2s。
水平勻速直線運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的俯仰角濾波曲線如圖1、距離和方位角濾波曲線如圖2、距離方位角俯仰角的誤差標(biāo)準(zhǔn)差曲線圖3。其中圖3中的藍(lán)色曲線為測(cè)量值與真實(shí)值之差,紅色曲線為濾波值與真實(shí)值之差,從中可以看出,濾波效果明顯,距離誤差峰值、方位角誤差峰值、俯仰角誤差峰值基本減小了一半以上。
3.2 水平蛇形機(jī)動(dòng)目標(biāo)仿真分析
選取水平蛇形機(jī)動(dòng)目標(biāo)的參數(shù)為:起始位置為(x0,y0,z0)=(30km,30km,2km),轉(zhuǎn)彎時(shí)角速度為0.1rad/s^2(相當(dāng)于機(jī)動(dòng)13g),半徑為3000m,采樣周期為2s。
水平蛇形機(jī)動(dòng)是水平機(jī)動(dòng)的一種,一般發(fā)生在近程和低空,而且比水平機(jī)動(dòng)的機(jī)動(dòng)性更大。水平蛇形機(jī)動(dòng)目標(biāo)的俯仰角濾波曲線如圖4、距離和方位角濾波曲線如圖5、距離方位角俯仰角的誤差標(biāo)準(zhǔn)差曲線圖6。從圖6中看出,由于水平蛇形機(jī)動(dòng)目標(biāo)的機(jī)動(dòng)更大,距離濾波誤差較大,對(duì)方位和俯仰的濾波效果明顯。
3.3 高度方向上躍起俯沖運(yùn)動(dòng)目標(biāo)仿真分析
選取高度方向上躍起俯沖運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的參數(shù)為:初始位置為(x0,y0,z0)=(8km,8km,1km),利用峰峰高度2000,跨度100的正弦曲線模擬目標(biāo)運(yùn)動(dòng)軌跡,最大機(jī)動(dòng)約為10.5g。
高度方向上躍起俯沖運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的俯仰角濾波曲線如圖7、距離和方位角濾波曲線如圖8、距離方位角俯仰角的誤差標(biāo)準(zhǔn)差曲線圖9。由于目標(biāo)作高度方向上的躍起俯沖運(yùn)動(dòng),水平不機(jī)動(dòng),故在圖7~9中距離和方位的濾波效果接近于水平勻速運(yùn)動(dòng)的目標(biāo)。目標(biāo)高度上機(jī)動(dòng)和目標(biāo)水平面上機(jī)動(dòng)時(shí),濾波算法對(duì)俯仰角濾波的效果都可以達(dá)到令人比較滿意的效果。
3.4 典型目標(biāo)的誤差分析
運(yùn)用蒙特卡洛方法,對(duì)上述典型目標(biāo)各進(jìn)行了50次仿真,將得到的誤差標(biāo)準(zhǔn)差平均值整理得到表1。從中可以看出進(jìn)入穩(wěn)定跟蹤后,濾波得到的距離值的誤差標(biāo)準(zhǔn)差基本在20左右,方位角的誤差標(biāo)準(zhǔn)差基本在0.015左右,俯仰角的誤差標(biāo)準(zhǔn)差基本在0.0035左右。仿真結(jié)果證明,采用上述跟蹤濾波算法的精度在可接受范圍之內(nèi),滿足數(shù)據(jù)處理的跟蹤要求。
4 結(jié)語(yǔ)
本文介紹了雷達(dá)數(shù)據(jù)處理技術(shù)中跟蹤濾波算法的基本原理,在跟蹤濾波算法中選用α-β濾波器建立其在混合坐標(biāo)系下的數(shù)學(xué)模型,用于實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)濾波;選取了典型的雷達(dá)目標(biāo)模擬航跡在Matlab工具中進(jìn)行仿真分析,驗(yàn)證了該跟蹤濾波算法的精度在可接受范圍之內(nèi),滿足雷達(dá)數(shù)據(jù)處理的跟蹤要求。
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