張欣
摘 要:本文主要研究雷達目標跟蹤的轉(zhuǎn)換坐標卡爾曼濾波算法,通過深入分析利用卡爾曼濾波算法(CMKF)進行雷達目標跟蹤,同時我們通過采取統(tǒng)計的方法來解決轉(zhuǎn)換測量誤差的問題,從而有效的促進卡爾曼濾波算法的精準性。筆者認為采用仿真的方法和卡爾曼濾波算法(EKF)才能夠順利的完成雷達目標跟蹤,這對于當前計算發(fā)展意義重大。
關(guān)鍵詞:轉(zhuǎn)換坐標;卡爾曼濾波算法;雷達目標跟蹤
我們在研究雷達目標跟蹤過程中可以發(fā)現(xiàn),要將雷達目標跟蹤的問題解決好,是一個非常值得我們關(guān)注的環(huán)節(jié)。對于如何進行科學化的跟蹤,還需要不斷地進行分析研究,找到一些具體的方法才是關(guān)鍵的任務所在。當我們通過濾波處理后形成一種新的運行軌跡時,就會發(fā)現(xiàn)雷達的性能好壞直接影響到我們所要進行科學化跟蹤的效果,通常情況下,雷達的具體跟蹤效果主要來自其自身性能的高低。因為雷達主要的任務在于通過跟蹤環(huán)節(jié)工作來達到人們所預期的目標。對于雷達跟蹤的收斂速度而言,主要在于經(jīng)過一系列的濾波精度來進行實際的操作,從而形成一種科學化的跟蹤模式。我們通過大量的研究目標跟蹤的轉(zhuǎn)換坐標卡爾曼濾波算法,可以逐漸掌握一些先進的技術(shù),從而為整個雷達跟蹤發(fā)展起到積極的推動作用。
1 雷達信號檢測與目標跟蹤
我們進行研究的雷達信號檢測,主要在于利用它可以迅速地掌握一些目標的情況,隨時將目標進行科學化的監(jiān)測。這樣做主要在于經(jīng)過一系列的目標跟蹤后,我們可以將具體的目標給予科學化的監(jiān)視,從而保障其跟蹤任務的完成。這種雷達信號檢測和目標跟蹤是有一定的聯(lián)系的,主要在于通過雷達的檢測可以為目標跟蹤提供科學化的信息,從而避免出現(xiàn)一些假目標的誤導。這對于雷達目標跟蹤的轉(zhuǎn)換坐標卡爾曼濾波算法也會起到積極作用。
2 卡爾曼濾波在雷達跟蹤上的具體應用
2.1 研究題目 假設有一個二坐標雷達對一平面上運動目標的進行觀察,目標在t=0~400s沿y軸作恒速直線運功,運動速度為-15m/s,目標的起點為(2000m,10000m),雷達掃描周期為2秒,x和y獨立地進行觀察,觀察噪聲的標準差均為100m。試建立雷達對目標的跟蹤算法,并進行仿真分析,給出仿真結(jié)果,畫出目標真實軌跡、對目標的觀察和濾波曲線。
2.2 算法研究 考慮利用卡爾曼濾波算法對目標的運動狀態(tài)進行估計。由于目標在二維平面內(nèi)做勻速運動,因此這里只考慮勻速運動情況。
2.2.1 跟蹤算法 由于目標沿y軸做勻速直線運動,取狀態(tài)變量
2.2.3 仿真分析 利用MATLAB對前面建立的模型進行仿真,結(jié)果如下。
圖 2.1 是目標運動的真實軌跡和觀測軌跡曲線。其中,真實軌跡顯示目標在x=2000米處沿y軸方向做勻速直線運動,而觀測軌跡是目標運動的真實軌跡加上方差和隨機測量噪聲得到的。從圖中可以看出,觀測軌跡圍繞真實軌跡作上下浮動。
圖2.2是單次濾波和100次濾波后的數(shù)據(jù)曲線。從圖中可以看出,濾波剛開始時誤差較大,之后濾波誤差逐漸降低,估計值逐步逼近真實軌跡。而隨著濾波次數(shù)增加,濾波后的結(jié)果更為接近真實軌跡。
圖2.3、圖2.4分別是x和y方向濾波估計誤差均值及誤差標準差曲線。從圖上可以看出,濾波開始時誤差較大,隨著采樣次數(shù)的增加,誤差逐漸減小,誤差的標準差也具有相同特性。另外,可以看到由于在y方向上有速度分量,因此y方向的估計誤差均值比x方向的估計誤差均值波動要大一些。
3 結(jié)束語
我們當前通過研究分析轉(zhuǎn)換坐標卡爾曼濾波算法后,將其最佳的適應狀態(tài)給予測算,從而形成一定的科學化發(fā)展規(guī)劃,這是進一步研究的重點。本文主要根據(jù)實際研究的成果,通過對卡爾曼濾波器的研究,我們會逐步掌握一些科學的計算方法。這對于實際的轉(zhuǎn)換測量而言意義重大。
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