張滿



【摘 要】雷達目標的航跡處理是空管自動化系統的一個核心功能,航跡濾波是航跡處理過程中的重要技術,是實現平滑、穩定航跡的關鍵,航跡濾波算法直接影響著系統目標航跡的準確性和可靠性,本文以航跡濾波原理為切入點,介紹了兩種廣泛應用于空管自動化系統中的航跡濾波算法,最后分析仿真了一種改進的多模型交互式航跡濾波算法。
【關鍵詞】航跡濾波;目標跟蹤;卡爾曼濾波;多模型交互式算法
0 前言
航跡濾波也可以稱之為目標跟蹤處理,是空管自動化系統中雷達航跡處理的一個關鍵性技術,主要功能是對目標運動軌跡進行平滑濾波計算,形成目標航跡,實現對目標的跟蹤預測,它的原理是通過目標的探測信息實時計算目標當前的位置、速度等參數,然后與系統上一次目標估算值作比較并調整系統參數,推算出雷達下一個掃描周期目標的位置狀態信息[1]。航跡濾波算法的質量影響著目標航跡計算和預測的精度,高效的航跡濾波算法是有效解決目標跳變,實現穩定、平滑航跡輸出的關鍵。本文介紹了航跡濾波原理和目前廣泛應用的兩種航跡濾波算法,在此基礎上探討了一種改進的算法,并對算法仿真結果進行了分析。
1 航跡處理與航跡濾波原理
空管自動化系統的一個核心功能就是進行雷達航跡處理,自動化系統將雷達前端捕獲到的目標點跡進行時時濾波跟蹤生成航跡,然后進行目標航跡的融合計算,接著關聯航跡信息并輸出顯示(圖1)。
在航跡處理的過程中,目標狀態濾波跟蹤就是在某個閾值內對目標運動軌跡狀態進行平滑計算,是一種自適應濾波原理,濾波的效果直接影響著航跡質量和整個系統的精確性與可靠性,同時系統也可以通過精確的濾波跟蹤去除假目標干擾。
圖2是航跡濾波基本原理框圖,目標的初始狀態向量X包括了位置、速度、加速度動態特性,系統量測量Z為包含疊加噪聲V向量的線性組合,d為殘差向量。在整個過程中系統首先根據殘差向量d的變化進行機動檢測和辨識,其次按照特定算法調整濾波器增益與協方差矩陣并更新目標的機動特性,最后系統估計出目標的運動狀態輸出預測值,從而實現目標跟蹤功能。
目標跟蹤處理過程涉及兩個部分:1)預測與自適應濾波,系統通過殘差變化調整參數估計當前和未來時刻目標的運動狀態,包括位置,速度等;2)機動目標模型,機動目標模型是指描述目標運動狀態變化規律的數學模型,常用的目標模型CV與CA(常速與常加速模型),半馬爾科夫模型,以及機動目標“當前”模型等[2]。
5 結束語
本文首先介紹了空管自動化系統中雷達航跡處理過程以及航跡濾波算法的原理,然后介紹了目前空管自動化系統中常用的兩種航跡濾波算法,接著分析了一種改進的多模型濾波算法,最后通過MATLAB系統仿真,且對仿真結果進行了分析,為工程應用提供了一定的理論參考。
【參考文獻】
[1]丁寶華,黃慧.雷達跟蹤濾波技術研究[J].數字技術與應用,2013(1):70-72.
[2]秦勤.交管雷達改進目標跟蹤算法的研究[D].大連海事大學,2006.
[3]盧海進,徐琳.自適應α-β濾波算法的研究和應用[J].大眾科技,2012(2):73-75.
[4]Blom H A P Bar-Shalom Y.The interacting multiple model algorithm for systems with M arkovian switching coefficient[J].IEEE Trans On Automatic Control,1988, 33: 780-783.
[責任編輯:楊玉潔]