海上舰船目标跟踪方法研究.pdf

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1、2017年8月第40卷第4期舰船电子对抗SHIPBOARDELECTRONICCOUNTERMEASUREAug．2017V01．40No．4海上舰船目标跟踪方法研究张志军1，阮怀林1，张克芳2(1．电子工程学院，安徽合肥230037；2．合肥康瑞电气自动化有限公司，安徽合肥230033)摘要：针对海上舰船目标跟踪问题，提出了一种基于无偏量测转换的线性递推回归投影滤波(PFLRR)算法，与扩展卡尔曼滤波(EKF)算法比较，该算法提高了滤波精确性、实时性、鲁棒性，同时减少了计算量。该算法为海上舰船目标跟踪提供了一种新的方法，仿真

2、结果验证了该算法的有效性。关键词：海上舰船目标；跟踪；无偏量测转换；线性递推回归中图分类号：TN953文献标识码：A文章编号：CN32—1413(2017)04—0001—03DOI：10．16426／j．cnki．icdzdk．2017．04．001ResearchintoSeaShipTargetTrackingMethodZHANGZhi—junl，RUANHuai—linl，ZHANGKe-fan92(1．ElectronicEngineeringInstitute，Hefei230037，China；2．HefeiK

3、angruiElectricAutomationCo．Ltd．，Hefei230033，China)Abstract：Aimmingattheseashiptargettrackingproblem，thispaperproposesanewmethod——projectionfilterofthelinearrecursiveregression(PFLRR)basedontheunbiasedconvertedmeas—urement．ComparedwiththealgorithmofexpandKalmanfilter

4、(EKF)，thePFLRRalgorithmim—provestheaccuracy，realtimecharacteristics，robustnessofthealgorithm，atthesametimereducesthecalculationamount．Thealgorithmprovidesanewmethodforshiptargettracking，andthesim—ulationresultsvalidatetheeffectivenessofthePFLRRalgorithm．Keywords：sea

5、shiptarget；tracking；unbiasedconvertedmeasurement；linearrecursiveregression0引言海面舰船目标具有体积庞大、运动速度慢等特点。为了实现对海上舰船目标的稳定和精确跟踪，需要估计目标速度、加速度等信息以对目标运动轨迹误差进行不断修正。通常通过数据处理的方法对目标的速度、加速度等信息进行估计[1吨]。在采用雷达等传感器对海上舰船目标跟踪时，由于量测是非线性的，工程实践中广泛采用的是扩展卡尔曼滤波算法，但是在观测误差比较大或初始估计误差比较大时，扩展卡尔曼滤波(E

6、KF)算法的性能严重下降，甚至会导致滤波器发散。虽然近年来涌现出非常多的非线性滤波算法，如无迹卡尔曼滤波(UKF)、粒子滤波(PF)、容积卡尔曼滤波(CKF)等[3’5]，但它们都是以增加算法的计算量为代价的。收稿日期：2016—09—22而另一方面，对于某些特定运动来说，比如匀速直线运动或匀加速度直线运动，可以采用线性回归的方式估计目标的状态。由于线性回归算法需要在直角坐标系进行处理，本文提出一种基于无偏量测转换的线性递推投影回归算法，在特定运动情况下，不仅具有优于扩展卡尔曼算法的性能，而且计算量更小。1无偏量测转换应用量测

7、转换方法将目标位置信息由极坐标系转换到直角坐标系是目标跟踪领域中一种常规的线性化方法[6。7]。在雷达跟踪系统中，对目标的观测一般是在极坐标系下进行的，量测信息为相对于观测点的径向距离、方位角、俯仰角等，而目标的动态模型通常是在直角坐标系下建立的。本文考虑二维平面内的海上舰船目标的跟踪问题。2舰船电子对抗第40卷在极坐标系中，设相对于目标的真实斜距r和方位角∞，则雷达的量测量包括斜距r。和方位角0。可表示为：链T"m=口r+-{-；㈩2式中：假设斜距测量误差≯和方位角量测误差0为相互独立的均值为零的高斯白噪声衙和d。分别为标准

8、差。将极坐标系下的量测通过式(2)转换成直角坐标系下的量测：』zm一¨。8如(2)ly。一r。sinOm根据0是均值为零的高斯白噪声，可得：A日一EEcos0]E[cOS2；]一半(3)El-sin0]==E[sinOcosO]==0A以。一E[cos20]建立无偏量测转换方