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一種用于MIMO雷達系統(tǒng)的自適應(yīng)g-h-k濾波跟蹤瞄準器

2016-12-19 00:38:08顧國華吳海兵黎明曦劉文琢
彈箭與制導(dǎo)學(xué)報 2016年4期
關(guān)鍵詞:系統(tǒng)

顧國華,吳海兵,黎明曦,劉文琢

(陸軍軍官學(xué)院,合肥 230031)

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一種用于MIMO雷達系統(tǒng)的自適應(yīng)g-h-k濾波跟蹤瞄準器

顧國華,吳海兵,黎明曦,劉文琢

(陸軍軍官學(xué)院,合肥 230031)

因傳統(tǒng)濾波跟蹤方法在精度和速度上難以兼得而不能滿足MIMO系統(tǒng)直接用于自動瞄準射擊系統(tǒng)應(yīng)對高速多目標捕獲跟蹤的需求。為此,文中提出一種適用于MIMO雷達系統(tǒng)的自適應(yīng)g-h-k濾波跟蹤瞄準器。其主要原理是針對多目標變加速運動,在構(gòu)建由位置增益、速度增益和加速度增益組成的變加速運動狀態(tài)模型的基礎(chǔ)上,提出并解算加加速度濾波方程,然后通過動態(tài)調(diào)節(jié)角度變量參數(shù),實現(xiàn)跟蹤誤差最小化。實踐表明,針對高機動運動目標,能很好解決MIMO雷達系統(tǒng)精度和收斂速度的矛盾問題。

MIMO;自適應(yīng);g-h-k濾波;跟蹤瞄準器

0 引言

多輸入多輸出(MIMO)雷達是一種新興的雷達技術(shù)系統(tǒng)[1],其發(fā)射端通常包括大發(fā)射天線、正交發(fā)射信號系統(tǒng)、全向輻射系統(tǒng)等部分,接收端通常由多信號接收天線、信號分選系統(tǒng)、聯(lián)合信號處理系統(tǒng)等組成。由于該型雷達通常采用遠高于物理陣列的觀測通道和自由度,并綜合利用陣列與分集技術(shù),在信號捕獲過程的多層中進行回波信號處理,因而具有捕捉速度快、信息儲存量大、抗毀能力強、分辨率高等突出優(yōu)勢,受到業(yè)內(nèi)廣泛關(guān)注,并紛紛展開研究。

然而,至目前為止,由于傳統(tǒng)濾波跟蹤方法(如卡爾曼濾波、中值濾波、滑動平均濾波、傳統(tǒng)g-h-k濾波)在精度和處理速度上很難兼得而無法滿足高速多目標跟蹤瞄準、多目標參數(shù)估算需求,因而,將MIMO雷達系統(tǒng)直接用于自動射擊系統(tǒng)和彈炮結(jié)合系統(tǒng)的相關(guān)研究甚少。文中旨在結(jié)合MIMO系統(tǒng)特點,探索一種普遍適用于MIMO雷達系統(tǒng)捕獲高速多目標的g-h-k濾波跟蹤方法及實現(xiàn)。

實踐表明,該方法能有效應(yīng)對高速多目標的跟蹤瞄準,跟蹤速度快、精度較高。為MIMO雷達在彈炮結(jié)合系統(tǒng)的深層次應(yīng)用提供一種新思路和支撐。

1 傳統(tǒng)g-h-k濾波方法的局限性

g-h-k濾波器[2]是一種遞推預(yù)測濾波器,其原理是通常對某段時間內(nèi)的前n次觀測值的位置、速度和加速度進行估算,并通過對Xs(n)的觀測值來預(yù)測下一時刻的評估值Xs(n+1),使得評估值與未來的真實

值Xs(n+1)的方差最小,使得Xs(n)而優(yōu)化。結(jié)合g-h-k濾波原理,現(xiàn)給出某種典型g-h-k跟蹤濾波器的Simulink仿真框圖如圖1所示。

圖1 某型g-h-k跟蹤濾波器仿真框圖

將框圖轉(zhuǎn)化為數(shù)學(xué)模型,可表示為:

xs(n)=xp(n)+A(x0(n)-xp(n))

處理過程中,需要確定A、B、C三個增益(參數(shù)),由于其系數(shù)相對固定。相較于卡爾曼濾波,其處理過程中,只需考慮上(前)一個數(shù)值,通過遞推預(yù)算實現(xiàn)在非平穩(wěn)狀態(tài)下的狀態(tài)預(yù)測估計,不需要存儲大量過去的數(shù)值信息,大大提高處理效率和有效性。因而,對于高速、多目標的跟蹤預(yù)測,g-h-k濾波器具有重要挖掘價值。

然而,具有高效的同時,自身的收斂性和精度的固有矛盾是影響g-h-k未能廣泛運用的重要因素。

2 改進的思路與模型

相較其它濾波器,g-h-k濾波,速度快,參數(shù)計算少,但需預(yù)設(shè)參數(shù)。然而預(yù)設(shè)的參數(shù)通常有最優(yōu)選取法和臨界阻尼選擇法,為增強g-h-k濾波的適用性和有效性,對其模型進行一定改進。

2.1 提出加加速度

傳統(tǒng)的g-h-k濾波考慮的是對勻加速運動的預(yù)測,而實際中高速運動目標的運動大都為變加速運動。為有效解決對變加速運動的推測,提出加加速度,并對傳統(tǒng)g-h-k濾波進行改進。

在文獻[4]的基礎(chǔ)上,提出自適應(yīng)g-h-k濾波轉(zhuǎn)換矩陣如下:

狀態(tài)濾波方程為:

速度濾波方程為:

至此,可實現(xiàn)對變加速運動的解算。

2.2 多目標跟蹤時誤差最小化解算方法

位置跟蹤誤差為:

為使位置跟蹤誤差最小,即使得:

取最小值,在運動目標的連續(xù)跟蹤過程中,不斷調(diào)整θ和φ,使其中一個相對于慣性坐標系無限趨于0,有利于使位置跟蹤誤差最小。

3 實現(xiàn)過程

將自適應(yīng)的g-h-k濾波模型放入DSP2812視頻處理板中實現(xiàn),其處理過程如圖2所示。

圖2 算法處理實現(xiàn)流程

4 仿真與分析

為檢驗?zāi)P透櫺Ч?設(shè)置目標按一定規(guī)律[5]運動,通過MIMO雷達獲取的初始數(shù)據(jù)如圖3所示,經(jīng)過傳統(tǒng)g-h-k濾波最佳選取法得到的波形如圖4所示,采用臨界阻尼選擇法解算得到的波形如圖5所示,采用文中自適應(yīng)g-h-k濾波方法得到的波形如圖6所示。

圖3 MIMO雷達獲取的初始數(shù)據(jù)

圖4 g-h-k濾波最佳選取法得到的波形

圖5 g-h-k臨界阻尼選擇法解算得到的波形

圖6 文中自適應(yīng)g-h-k濾波跟蹤得到的波形

仿真實驗中,分別采用3種方法對MIMO獲取的5 000個采樣數(shù)據(jù)進行仿真。通過比較分析,在5 000點采樣數(shù)據(jù)中,相對于初始數(shù)據(jù),采用臨界阻尼選擇法其跟蹤誤差為21.3%,采用最佳選取法的跟蹤誤差為16.2%,采用文中提出的自適應(yīng)g-h-k濾波其跟蹤誤差減小到9.7%。

此實驗只是某一簡單算例,對于機動復(fù)雜的多目標跟蹤瞄準時,自適應(yīng)g-h-k濾波方法能明顯改進濾波跟蹤效果,在解算過程中,其速度快,收斂效果好,精度更高,有效解決了MIMO雷達系統(tǒng)精度和收斂速度的矛盾問題。

[1] 王懷軍. MIMO雷達成像算法研究 [D]. 長沙: 國防科技大學(xué), 2010: 1-4.

[2] MAHAFZA R Bassem, ELSHERBENI Z Atef. 雷達系統(tǒng)設(shè)計Matlab仿真 [M], 朱國富, 黃曉濤, 黎向陽, 等,譯. 北京: 電子工業(yè)出版社, 2009.: 311-318.

[3] 黃鶴, 王小旭, 潘泉, 等. 基于參數(shù)辨識α-β-γ濾波的自適應(yīng)調(diào)整跟蹤窗算法 [J]. 中國慣性技術(shù)學(xué)報, 2011, 19(6): 733-738.

[4] 李樹軍, 李開瑞. 基于自適應(yīng)α-β濾波的目標跟蹤算法研究 [J]. 科學(xué)技術(shù)與工程, 2012, 12(34): 9367-9369.

[5] 荊曉鵬, 侯明善, 曲潤峰. 模糊自適應(yīng)α-β-γ濾波及其應(yīng)用 [J]. 彈箭與制導(dǎo)學(xué)報, 2004, 24(5): 504-506.

[6] 辛云宏, 楊萬海. 基于紅外輻射信息的IRST系統(tǒng)機動目標跟蹤算法 [J]. 紅外技術(shù), 2004, 26(3): 37-40.

Self-adaptive Tracking Sight Filter Based on g-h-k for MIMO Radar System

GU Guohua,WU Haibing,LI Mingxi,LIU Wenzuo

(Army Officer Academy, Hefei 230031, China)

It is still not mature enough as it is difficult to achieve both accuracy and processing speed by traditional filter tracking method, so the MIMO system could not meet the demand when directly used for target shooting system for high-speed and multi-target for automatic aiming and shooting system. Therefore, a method of self-adaptive filter based on g-h-k was proposed for MIMO radar in tracking and aiming. In view of multi-target change acceleration, the main principle is as follows:firstly, model the gain of location, velocity and acceleration, then propose and solve the jerk filtering equation, lastly, dynamically adjust the angle variable parameters to achieve a minimized tracking error. Practice shows that, for high maneuvering targets, the method can solve contradiction between accuracy and convergence rate for MIMO radar system well.

MIMO; self-adaptive; g-h-k filter; tracking sight

TP18;TN219

A

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