用于认知雷达的目标跟踪滤波算法研究.pdf

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1、2013年8月舰船电子对抗Aug．2013第36卷第4期SHIPBOARDELECTRONICCOUNTERMEASUREV01．36No．4用于认知雷达的目标跟踪滤波算法研究俞道滨1，吴彦鸿1，赵彬2(1．装备学院，北京101416；2．解放军63892部队，洛阳471003)捅要：认知雷达是下一代雷达发展的方向之一，在介绍了认知雷达的基础上，对其应用中跟踪滤波部分的实现算法进行了分析，比较了无迹卡尔曼、容积卡尔曼、平方根容积卡尔曼3种滤波算法，对容积卡尔曼和平方根容积卡尔曼的滤波算法进行了详细介绍，重点应用3种算法对线性运动、高斯噪声环境中

2、的目标进行了仿真验证，由仿真结果分析讨论得出适用于认知雷达的跟踪滤波算法。关键词：认知雷达；跟踪滤波；容积卡尔曼滤波；平方根容积卡尔曼滤波中图分类号：TN957．51文献标识码：A文章编号：CN32—1413(2013)04—0034—05ResearchintoTargetTrackingFilteringAlgorithmAppliedtoCognitiveRadarYUDao-binl，WUYan—hon91，ZHAOBin2(1．AcademyofEquipment，Beijing101416，China；2．Unit63892ofPL

3、A，Luoyang471003，China)Abstract：Cognitiveradarisoneofdevelopmentdirectionofthenextgenerationradar．Thispaperanalyzestherealizationalgorithmoftrackingfilteringinitsapplication，compares3kindsoffilte—ringalgorithms：unscentKalman，cubatureKalmanandsquare-rootcubatureKalmanfiltering

4、algo—rithms，introducesindetailthefilteringalgorithmofthelasttwo，focusesapplicationof3algo—rithmsonsimulatingandvalidatingtargetswithlinearmotioningaussnoiseenvironment，andthetrackingfiltersalgorithmadaptedtothecognitiveradarisgainedthroughanalysisanddiscussiontothesimulation

5、result．Keywords：cognitiveradar；trackingfiltering；cubatureKalmanfiltering；square-rootcubatureKal—manfiltering1认知雷达及跟踪滤波算法概述2006年，国际著名信号处理专家SimonHaykin首次提出了认知雷达的概念啪，并随后发表多篇文章‘拼1对认知雷达系统各部分的实现进行了说明。认知雷达将跟踪系统、波形发射系统以及目标场景视为一个闭环的整体，通过对波形的实时调节实现对目标的有效跟踪，提高了雷达的跟踪性能。认知雷达的整体结构如图1所示。b圆

6、嚣／^＼囱模薹羹北蓝悔址j上女L-“t4．j．LI—rr‘盘棚t吐，’^^打图1认知雷达的整体结构图在认知雷达的概念提出以后，许多研究者应用该思想提出了多种具体实现的方法，对认知雷达的收稿El期：2013—03—13第4期俞道滨等：用于认知雷达的目标跟踪滤波算法研究35波形设计、检测与跟踪算法、先验知识的应用、场景分析等各方面进行了深入的研究[6。7]。对于认知雷达的目标跟踪算法，应用Simon—Haykin在文献[4]中提到的算法，他的学生XueYanbo在有关认知雷达的第1篇博士论文[8]——认知雷达理论与仿真中，在接收端利用求容积卡尔曼滤

7、波器近似最优贝叶斯滤波器，针对直线运动、垂直降落和高维空间运动3种模型的目标跟踪进行了仿真，表明引入认知能力可以提高雷达的性能。对于跟踪机动目标的应用，文献[9]应用交互多模型建立运动模型，跟踪滤波也是采用容积卡尔曼的方法。文献[10]仅就目标跟踪算法仿真对比了3种非线性卡尔曼滤波方法，指出在实际应用中平方根容积卡尔曼滤波的优点。文献[11]在实际应用中无杂波和有杂波2种环境下对自适应目标跟踪算法进行了讨论。由于认知雷达的发展仍处于起步阶段，当前大部分的研究仍是针对理想的条件。假设在目标线性运动、环境为高斯噪声情况下，此时卡尔曼滤波就是最优的贝

8、叶斯滤波器，可以通过目前较为成熟的卡尔曼滤波来解决目标跟踪的问题。然而在大部分情况下会遇到的是离散时间非线性滤波的情况，此时卡尔曼滤波将不再适用，需要