基于改进的UPF雷达组网数据融合方法

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1、第29卷第6期2010年12Jj飞行器测控学报JournalofSpacecraftTT&CTechnologyV01．29No．6I)ec．20lO基于改进的UPF雷达组网数据融合方法。詹武平，肖同林(63620部队·甘肃鼍州·732750)摘要：传统粒子滤波方法(PF)中．粒子权值仅参考当前观测值。由于观测随机误差的影响，降低了粒子权值的准确性。本文提出一种新的粒子权值确定方法．利用目标运动方程向后外推目标状态．综合利用外推的目标状态以及历史观测数据．降低了观测随机误差的影响，改进了粒子权值的准确性。从而提高了粒子滤波性能。采用改进的

2、枉子滤波方法处理多雷达测量数据。仿真结果表明。改进的粒子滤波方法可以很好地实现多雷达测量数据的融合处理，提高了目标外弹道定位精度．可以应用在飞行器跟踪测量的数据融合处理中。关键词：雷达；数据融合；目标跟踪；粒子滤波中图分类号：V557文献标识码：A文章编号：1674—5620(2010)06—0039—05TheImprovedUPFfortheDataFusionofRadarsNetMeasuringZHANWuping，XIAOTonglin(PI．AUnit63620．Lanzhou．GansuProvince732750)Abs

3、tract：Instandardparticlefiltering(PF)algorithm．theparticlesweightsonlydependonthecurrentmeasuringinformation。SOthetrackinginterferencereducestheprecisionofparticlesweights．ThispaperproposesanovelcomputationmethodOfparticlesweightsbasedonthecurrentdataandhistorymeasurement

4、．Basedonthetargetmovingequations．thetargethistorypositionscanbededuced．Thebetterprecisionofparticlesweightscanbeex—tractedfromthehistoryobservationsanddeducedpositions．Thepaperprovidesanewmethodforthedatafusionofradarsnetmeasuring．Simulationresultsshowthatthefilteringperf

5、ormanceoftheimprovedUPFissuperiortOthatofothermethodssuchastheEKF．Keywords：Radar；DataFusion；TargetTracking；ParticleFiltering(PF)U5I舌由于雷达可以全天候全天时主动跟踪飞行目标．空间H标的外弹道主要采用雷达进．行跟踪测鼍。采用多部雷达组成测馈网络．利j}I数据融合处理方法。可以充分发挥测量系统的组网威力，显著提高目标外弹道跟踪测量精度。卡尔曼滤波是20世纪60年代美围科学家提出的一种滤波方法．是一种理想的运动目标

6、实时跟踪方法。文献[1—3]对卡尔曼滤波理论以及应用作了详尽介绍。该方法应用于线性系统时有很多优点．可以根据噪声的具体情况自动得到最f扛的滤波增益．可以跟踪测世过程的变化，广泛应j}jJ二线性系统的滤波处理中。由于测控领域中的各种系统具有非线性．一般采用扩展Kalman滤波(EKF)方法。而EKF方法应用于非线性系统时，由于采用线性化逼近非线性函数。数据处理精度会下降。近年来，一些新的非线性滤波方法得到重视和推广，其中粒子滤波(Parti—cleFiltering)方法得到广泛关注。粒子滤波法利用预测与更新2个基本步骤实现对目标运动状态的

7、估计，先利用目标运动方程与蒙特卡罗仿真技术预测目标的运动状态。再利用重采样技术对目标状态进行更新。得到目标运动状态参数的估计。PF方法直接利用目标运动方程与观测方程．不需要对系统的非线性方程进行近似逼近。因此PF比EKF能更好地处理日标运动方程与观测方程的非线性，具有更高的滤波稳健性，在目标跟踪测量方面得到广泛应用。见文献[3—8]。-收稿日期：2010—05—26l修回日期l2010—07—13第一作者简介l詹武平(1970一)．男．硕士．高级工程师．主要研究航天洲控敷据处理方法lE—mail—wpzhan@163．corn40飞行器测

8、控学报第29卷本文先介绍通常的粒子滤波方法，针对空间目标运动特点，提出了一种改进的UPF方法融合处理多雷达测量数据，提高了雷达组网测量数据的处理精度。利用本文改进的UPF方法进行了仿真计算，计