一种雷达跟踪状态下预测目标RCS的方法

摘要

本发明公开了一种雷达跟踪状态下预测目标RCS的方法，包括：步骤1，设定目标雷达截面积RCS的预测滤波器的阶数为M，步骤2，雷达接收目标自n-M+1时刻至n时刻的回波s_i；并且记录自n-M+1时刻至n时刻目标的距离，第n个跟踪时刻目标的速度，以及自n-M+1时刻至n时刻目标速度与目标距离的夹角，步骤3，求得在自n-M+1时刻至n时刻的目标复幅度的估计值，步骤4，得到目标在第n+1时刻的目标速度与目标距离的夹角预测值，步骤5，求得目标RCS值的自相关矩阵和目标RCS值的互相关列向量，步骤6，求得目标RCS的预测滤波器系数，步骤7，得到在第n+1时刻的目标RCS的预测值。

主权项

一种雷达跟踪状态下预测目标RCS的方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，设定目标的雷达截面积RCS的预测滤波器的阶数M的取值范围为1至tan(2arcsin(c/(4fd)))r/(v_maxT_r)之间的整数，其中，tan(·)表示正切函数，arcsin(·)表示反正弦函数，c表示光速，f表示雷达的载频，d表示目标长度的平均值，r表示目标距离的平均值，v_max表示目标的最大速度，T_r表示脉冲重复间隔；步骤2，雷达接收目标自n‑M+1时刻至n时刻的回波s_i；并且记录自n‑M+1时刻至n时刻目标的距离r_i，第n个跟踪时刻目标的速度v_n，以及自n‑M+1时刻至n时刻目标速度与目标距离的夹角α_i，i＝n‑M+1,n‑M+2,…,n，M为预测滤波器的阶数，n为自然数；步骤3，根据目标自n‑M+1时刻至n时刻的目标回波s_i和目标距离r_i，求得在自n‑M+1时刻至n时刻的目标复幅度的估计值η_i＝s_i×(r_i/r₁)²，r_i表示第i时刻目标的距离，r₁为第1个时刻目标的距离，i＝n‑M+1,n‑M+2,…,n，M为预测滤波器的阶数；×表示乘积；步骤4，根据目标在第n时刻的目标距离r_n、第n时刻的目标的速度v_n、第n时刻的目标速度与目标距离的夹角α_n，所述目标速度与目标距离的夹角为目标速度方向与目标到雷达的矢量方向所成的夹角，按照下式得到目标在第n+1时刻的目标速度与目标距离夹角的预测值${\hat{\alpha }}_{n+1}=\pi -arccos\left(\frac{T_r{v}_n-r_{n}cos\left({\alpha }_n\right)}{\sqrt{r_n^2+{\left(T_r{v}_n\right)}^2-2T_r{v}_n{r}_{n}cos\left({\alpha }_n\right)}}\right)$其中，arccos(·)表示反余弦函数，cos(·)表示余弦函数，T_r表示脉冲重复间隔；步骤5，根据自n‑M+1时刻至n时刻的目标速度与目标距离的夹角α_i，i＝n‑M+1,n‑M+2,…,n，求得目标RCS值的自相关矩阵R，自相关矩阵R是一个M行M列矩阵，自相关矩阵R形式为：其中，ρ(·)表示相关系数函数，相关系数函数的表达式为：$\rho \left(u_1\right)=jinc\left(\frac{4fdsin(u_1/2)}{c}\right)$式中，u₁表示相关系数函数的输入变量，f表示雷达的载频，d表示目标长度的平均值，c表示光速，jinc(·)表示jinc函数，jinc函数定义为：$jinc\left(u_2\right)=\frac{2\times J_1\left({\mathrm{\pi u}}_2\right)}{{\mathrm{\pi u}}_2}$其中，J₁(·)表示第一类一阶贝塞尔函数，u₂为jinc函数的输入变量；根据自n‑M+1时刻至n时刻目标速度与目标距离的夹角α_i和第n+1时刻目标速度与目标距离夹角的预测值i＝n‑M+1,n‑M+2,…,n，求得目标RCS值的互相关列向量P，互相关向量P是一个M维的列向量，互相关向量P具体形式为：P＝[‑ρ(α_n+1‑α_n) ‑ρ(α_n+1‑α_n‑1) … ‑ρ(α_n+1‑α_n‑M+1)]^T其中，[·]^T表示转置，ρ(·)表示相关系数函数；步骤6，根据自相关矩阵R和互相关列向量P，求得目标RCS的预测滤波器系数W＝R^‑1P，预测滤波器系数W的表达式为：W＝[w₁,…,w_k,…,w_M]^T其中，w_k为预测滤波器系数W的第k个元素，k＝1,2,…,M；M表示预测滤波器的阶数；(·)^‑1表示矩阵求逆运算；步骤7，根据预测滤波器系数W以及自n‑M+1时刻至n时刻目标复幅度的估计值η_i，i＝n‑M+1,n‑M+2,…,n，得到在第n+1时刻的目标复幅度的预测值求取第n+1时刻目标RCS的预测值其中，Σ表示求和运算，k＝1,2,…,M，w_k为预测滤波器系数W的第k个元素，(·)^*表示取共轭。