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多平臺(tái)對(duì)單目標(biāo)的被動(dòng)跟蹤系統(tǒng)研究

2014-04-26 06:09:24劉曉鋒
艦船電子對(duì)抗 2014年2期
關(guān)鍵詞:卡爾曼濾波模型

劉曉鋒

(中國電子科技集團(tuán)公司第20研究所,西安 710068)

0 引 言

對(duì)目標(biāo)跟蹤一般分為主動(dòng)式和被動(dòng)式兩種,主動(dòng)跟蹤利用傳感平臺(tái)向目標(biāo)區(qū)域發(fā)射電磁信號(hào)并接收目標(biāo)反射的回波信號(hào),從而獲取目標(biāo)的參數(shù)信息。被動(dòng)跟蹤是通過接收目標(biāo)輻射源信號(hào)對(duì)目標(biāo)進(jìn)行跟蹤。主動(dòng)跟蹤具有全天候、高精度等優(yōu)點(diǎn),它廣泛應(yīng)用在國防、交通等領(lǐng)域。但平臺(tái)在主動(dòng)跟蹤中容易被敵方偵察,研究具備隱身能力的探測系統(tǒng)成為需求。而被動(dòng)目標(biāo)跟蹤技術(shù)具有隱蔽性強(qiáng)、能反電子偵察、抗電子干擾等優(yōu)點(diǎn)[1],其合乎現(xiàn)代作戰(zhàn)的要求,因此被動(dòng)目標(biāo)跟蹤技術(shù)成為國內(nèi)外學(xué)者研究的熱點(diǎn)。文獻(xiàn)[2]提出基于量測確定的定位線的空間幾何關(guān)系和卡爾曼濾波法對(duì)目標(biāo)進(jìn)行被動(dòng)跟蹤,但過分依賴目標(biāo)與平臺(tái)的幾何關(guān)系,若平臺(tái)機(jī)動(dòng)性強(qiáng),則這種幾何關(guān)系變得更加復(fù)雜,容易導(dǎo)致定位跟蹤失敗。文獻(xiàn)[3]給出機(jī)載單平臺(tái)對(duì)機(jī)動(dòng)目標(biāo)定位與跟蹤方法,但其依靠平臺(tái)的運(yùn)動(dòng),定位跟蹤實(shí)時(shí)性不強(qiáng)。而多平臺(tái)對(duì)目標(biāo)定位跟蹤具有實(shí)時(shí)性、高精度和可靠性,從而能滿足現(xiàn)代一體化戰(zhàn)爭的需求。

1 單目標(biāo)被動(dòng)跟蹤系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

多平臺(tái)對(duì)單目標(biāo)被動(dòng)跟蹤系統(tǒng)可分為偽線性模型系統(tǒng)和非線性模型系統(tǒng)。前者首先將觀測方程轉(zhuǎn)換成偽線性,其次利用線性相關(guān)技術(shù)從而估算出目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)信息。文中建立基于純方位信息的偽線性量測方程,利用最小二乘法得到目標(biāo)位置的粗估計(jì)值,然后將其作為卡爾曼濾波的輸入進(jìn)行結(jié)果平滑處理,具體系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖1所示。

圖1 偽線性模型跟蹤系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

非線性模型系統(tǒng)結(jié)構(gòu)可分為集中式和分布式兩種。集中式處理結(jié)構(gòu),可以利用傳感器的原始量測數(shù)據(jù),沒有任何信息的損失,因而融合跟蹤的結(jié)果是最優(yōu)的[4]。為了便于對(duì)偽線性模型系統(tǒng)和非線性模型系統(tǒng)進(jìn)行對(duì)比研究,文中提及的非線性模型系統(tǒng)指集中式結(jié)構(gòu),它將純方位量測送給處理中心,然后采用并行濾波(量測擴(kuò)維)技術(shù)解算出目標(biāo)運(yùn)動(dòng)狀態(tài)。并行濾波可以選用非線性濾波技術(shù),例如擴(kuò)展卡爾曼濾波(EKF)、無跡卡爾曼濾波(UKF)等,文中非線性濾波指EKF。非線性模型跟蹤系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖2所示。

圖2 非線性模型跟蹤系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

2 偽線性模型系統(tǒng)

2.1 目標(biāo)位置粗估計(jì)

被動(dòng)跟蹤示意圖如圖3所示。設(shè)觀測平臺(tái)的位置為Si(xi,yi),i=1,2,…,N,為平臺(tái)的個(gè)數(shù);θi為觀測平 臺(tái) 對(duì) 目 標(biāo) 量 測 的 方 位 角;T(xt,yt) 為 目標(biāo)所在航跡上的位置值。方位角θi的真實(shí)值可表示成:

式(1)可轉(zhuǎn)換為:

圖3 被動(dòng)跟蹤示意圖

將式(2)寫成矩陣形式:

若Δθi為方位角量測噪聲,則真實(shí)的方位角θi=i-Δθi。當(dāng)Δθi為相互獨(dú)立的高斯白噪聲時(shí),式(3)是偽線性形式,若只考慮向量F的噪聲干擾,利用最小二乘法可求得目標(biāo)位置估計(jì)值:

目標(biāo)位置估計(jì)的協(xié)方差陣為:

式中:W為量測誤差方差,由于文中AX=F是偽線性的形式,可取W為單位矩陣。

2.2 線性卡爾曼濾波

前面利用觀測平臺(tái)對(duì)目標(biāo)的方位角量測數(shù)據(jù),依據(jù)靜態(tài)估計(jì)理論最小二乘法估計(jì)出某時(shí)刻目標(biāo)的位置值。本節(jié)采用卡爾曼濾波對(duì)估計(jì)的結(jié)果進(jìn)一步處理,從而可以提高精度。

設(shè)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的狀態(tài)方程為:

量測方程表示為:

式中:Xk為k時(shí)刻運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的狀態(tài)向量;Φk為狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣;Zk為量測值;Hk為量測矩陣;ωk和νk分別為狀態(tài)噪聲和觀測噪聲且假定兩者為互不相關(guān)的零均值高斯白噪聲,其協(xié)方差矩陣分別為Qk和Rk。對(duì)于上述系統(tǒng),線性卡爾曼濾波方程表示如下。狀態(tài)的一步預(yù)測及預(yù)測協(xié)方差:

卡爾曼濾波增益:

在獲取新的量測Zk后,濾波更新值及協(xié)方差陣:

本文假定目標(biāo)作勻速運(yùn)動(dòng),采樣周期為T,目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)為X= (x,vx,y,vy)T,這時(shí)狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣為:

將最小二乘法的位置估計(jì)值XLS(k)作為卡爾曼濾波中的量測值Zk,估計(jì)協(xié)方差陣PLS(k)為量測噪聲矩陣Rk,這時(shí):

將上述量代入卡爾曼濾波方程,可得到處理后的目標(biāo)位置。

3 非線性模型系統(tǒng)

設(shè)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的狀態(tài)方程:

式中:νk為均值為0、方差為σ2的高斯白噪聲。

將系統(tǒng)線性化處理后,得到擴(kuò)展卡爾曼濾波的更新值及估計(jì)誤差的協(xié)方差陣為:

其中,擴(kuò)展卡爾曼濾波的增益為:

式中:Rk為量測噪聲協(xié)方差矩陣。

4 仿真結(jié)果及分析

為驗(yàn)證文中所論述的被動(dòng)跟蹤系統(tǒng)的精度性能,利用Matlab工具設(shè)計(jì)了仿真試驗(yàn)。仿真場景參數(shù):設(shè)2個(gè)觀測平臺(tái)所在的位置分別為(-5km,0)和(5km,0),目標(biāo)以(-10km,10km)為初始位置沿著x軸勻速運(yùn)動(dòng),速度為200m/s。2個(gè)觀測平臺(tái)方位角量測噪聲均為零均值的高斯白噪聲,其標(biāo)準(zhǔn)差分別為0.2°、0.3°,方位角采樣周期為1s,蒙特卡羅次數(shù)為100次。

在此場景下,觀測平臺(tái)S1、S2位置及運(yùn)動(dòng)目標(biāo)航跡如圖4所示,對(duì)目標(biāo)被動(dòng)跟蹤精度如圖5所示。

本文選取均方根誤差(RMSE)作為被動(dòng)跟蹤精度評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)。

圖4 觀測平臺(tái)位置與目標(biāo)運(yùn)動(dòng)航跡

圖5 跟蹤誤差比較

由圖5可知:非線性系統(tǒng)對(duì)目標(biāo)的跟蹤精度性能比偽線性系統(tǒng)好,而在偽線性系統(tǒng)中,對(duì)最小二乘的輸出結(jié)果進(jìn)行線性卡爾曼濾波后,很明顯提高了目標(biāo)跟蹤精度。

5 結(jié)束語

本文針對(duì)多平臺(tái)對(duì)單目標(biāo)的被動(dòng)跟蹤系統(tǒng),給出偽線性和非線性2種系統(tǒng)結(jié)構(gòu)。偽線性跟蹤系統(tǒng)對(duì)方位角量測采用最小二乘-卡爾曼濾波相結(jié)合的算法進(jìn)行處理,而非線性系統(tǒng)則基于并行濾波技術(shù)對(duì)量測數(shù)據(jù)處理,并在Matlab上進(jìn)行計(jì)算機(jī)仿真試驗(yàn)。仿真結(jié)果表明,基于EKF的非線性并行濾波技術(shù)對(duì)目標(biāo)跟蹤精度最高,具有較強(qiáng)的工程應(yīng)用價(jià)值。

[1] 孫仲康,郭福成,馮道旺.單站無源定位跟蹤技術(shù)[M].北京:國防工業(yè)出版社,2008.

[2] 邱玲,沈振康.三維純角度被動(dòng)跟蹤定位的最小二乘-卡爾曼濾波算法[J].紅外與激光工程,2001,30(2):83-87.

[3] 周振,王更辰.機(jī)載單站對(duì)機(jī)動(dòng)目標(biāo)無源定位與跟蹤[J].電光與控制,2008,15(3):60-63.

[4] 韓崇昭,朱紅艷,段戰(zhàn)勝.多源信息融合[M].北京:清華大學(xué)出版社,2006.

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