文档介绍：机动目标的多站无源定位延迟补偿算法
摘要:无源定位在目标跟踪领域的应用日益广泛,各测量站信息传输所带来的时间延迟对跟踪精度产生较大影响。基于卡尔曼滤波,设计了一种延迟补偿算法,对时间延迟所产生的跟踪误差进行补偿,以提高跟踪精度。同时,采用交互式多模型对目标的机动运动进行建模,以反映实际目标的运动特性。通过仿真验证了跟踪误差显著减小,证明了补偿算法的有效性。
关键词:无源定位:时间延迟:延迟补偿;IMM;EKF
中图分类号:;TN953 文献标识码:A 文章编号:1673-5048(2017)02-0038-05
0引言
现代战场电磁环境的日益复杂,以及反辐射导弹等攻击武器的日益发展,给主动雷达的战场生存能力造成极大考验。自身不发射辐射信号的无源定位技术也因此受到更多关注。相比单站系统,多站无源定位有较好的实时性、可靠性,然而多个测量站也随之带来通信传输问题。由于战场环境的影响,以及系统自身数据处理等多方面原因,造成量测数据在系统内部传输产生延迟,无法实时完成目标定位,影响跟踪精度。
文献在建立时间延迟预测模型的基础上,通过预测控制完成延迟补偿。文献通过扩展状态量的方法,将时间延迟带入状态方程,进行延迟补偿。文献采用当前统计模型描述目标运动,对量测数据的时间延迟进行补偿,并且没有考虑数据乱序带来的影响。在多站无源定位情况下,时间延迟无法建立相应模型进行预测,同时时间延迟对量测数据本身不产生影响,所造成误差来源是目标的估计位置与延迟后实际位置的差值。针对于此,本文设计了基于卡尔曼滤波的延迟补偿算法,对目标估计位置进行补偿,以降低时间延迟对跟踪精度的影响,并采用交互式多模型(IMM)算法来仿真目标的机动运动,以更准确地反映目标机动特性。
1多站无源定位的数学模型
多站无源定位方法主要有便于角度信息的测向定位法、利用到达时间差的时差定位法,以及利用频率差的频差定位法等。由于测向定位法具有所需测量站数目少、设备简单、应用范围广等特点,本文采用测向定位法。
设离散系统的目标运动状态方程为
X(k+1)=F(k)X(k)+G(k)W(k) (1)
Zi(k)=Hi(k)X(k)+V(k)
(i=1,2,……,N) (2)式中:X(k)∈Rn×1是
n维状态向量;F(k)∈Rn×n是状态转移矩阵;G(k)是噪声的转移矩阵;随机向量W(k)是高斯噪声;Zi(k)为第i个传感器的观测向量。
由每个测量站i获取的方位角θi、俯仰角φi,可以相应确定一条定位线,n个测量站就对应n条定位线。假如没有观测噪声产生,这n条定位线应与目标的位置相交于一点,但是由于观测噪声的存在,导致定位线的交点不唯一。采用最小二乘原理,选取与n条定位线距离的平方和最短的点作为目标的估计位置,如图2所示。
计算AX=B所得到的解,就是目标位置的最小二乘估计值。由此,最少需要两个测量站直接得到的角度量测数据,就可以由计算中心转换为目标的位置观测。
2时间延迟补偿算法
?C动目标建模
随着以高超声速飞行器为代表的高机动目标的出现,采用单一的运动模型来描述运动规律越来越不准确。IMM算法将多种运动模型有效结合在一起,共同描述目标的复杂运动规律。该算法能够