山西大眾電子信息產業集團有限公司 黃新峰 劉曉宏
理論上講,物體在該點的運動速度與雷達測距的數據有一定的內在關系,也就是說,通過雷達測距數據的微分方程可以求出物體在某一點的運行速度,但是在實際使用中要想得到準確無誤的速度,對測量的距離要求精度非常高。實際測量中由于系統、環境、目標的特征以及許多不確定的因素的影響,導致測量出來的結果誤差比較大,我們把這些誤差歸結為系統誤差和隨機誤差①。本文采用自由節點樣條函數的方法計算實際物體的運行規律,并建立擬合函數,對距離方程再求導,求出物體的運行速度。
定義1:考慮[a,b]區間上,給定區間內任意m個tj,稱為自由節點,分布在區間[a,b]內,并且滿足關系a=t0<t1<t2<……<tm-1<tm=b,一個參數曲線S:[a,b]→R,如果S∈Cn-1(a,b),稱為n次樣條,并且在限制到每個子區間時,S[ti,ti+1]∈∏n,i=0,1……m-2,m-1,換句話說,在每一個子區間[ti,ti+1] i=0,1……m-1上,S和一個n次多項式相同,這個n次多項式:

為[a,b]上的具有m個內點的n次多項式樣條函數。
定義2:考慮區間[a,b],假設測量信號y(t),Sm(t,Tm)的特征是指樣條節點數m及樣條節點Tj∈Am,(記Am={T1,T2,……Tm})使得:

其中ε( t )為隨機誤差。
理論上不等式(2)總是可以通過樣條節點數m的足夠大來達到,由上述定義可以建立如下離散數據模型:

為了找見一個理想的逼近函數,建立一個可以實現的算法,考慮如下模型:


方程(4)的參數估計可歸為如下方程的最優化問題,即求參數,使得:


考慮下面的非線性函數:

由定理1和2可知只需考慮方程(6)的優化即可②,利用②中的方法可以將方程(6)轉化成一個無約束優化問題:

為了定量的給出y( t ),假設y( t )包括真實信號f(t)與某周期性誤差B(t)與隨機誤差ε( t ),定義:

則可以預料如下可能出現的逼近過程③:

猜想到樣條節點數m及自由樣條節點(tj:j=1,2,3,……m)與頻率之間存在一種怎樣的內在的聯系,即隨著樣條節點數的增加,被函數逼近的頻率會趨于穩定,也就是說,存在某個使得殘差中只剩下隨機誤差。
本文采用自由節點的樣條函數的擬合逼近的方法。樣條函數可以根據物體的實際運動來調整自由節點的分布。通過上述分析,在最小二乘準則下,采用非線性優化方法求出樣條函數的最優節點分布,并且該逼近函數適應對象的運動規律,對該逼近函數求導即可求出對象的運動速度。
引文
①王正明,易東云.測量數據建模與參數估計[M].長沙:國防科技大學出版社,1997.
②王正明,易東云,周海銀.彈道跟蹤數據的校準與評估[M].長沙:國防科技大學出版社,1999.
③郭軍海.基于最優節點樣條逼近的觀測數據平滑方法[J].中國空間科學技術,2000,20(3):43-48.
④郭文勝,宮志華,董立濤,陳烽.雷達測距擬合微分求速方法研究[J].現代雷達,2010,32(8):33-38.