发明名称 基于粒子滤波的机载PD雷达解距离模糊方法
摘要 本发明公开了基于粒子滤波的机载PD雷达解距离模糊法,属于雷达数据处理领域。基于余数定理的解距离模糊方法无法在脉冲重复频率对应距离单元数两两不互质条件下解距离模糊,并且在实际应用中解距离模糊结果受测量误差和计算误差影响较大。本发明提出的基于粒子滤波的机载PD雷达解距离模糊即立足于解决此类问题。本发明具有结构简单,计算快速,易于硬件实现,同时克服了基于余数定理解距离模糊方法的应用局限性,并且可以避免实际应用中测量误差对基于余数定理解距离模糊方法正确解模糊的影响,对非线性非高斯系统具有较强的适应性,因此具有较强的工程应用价值和推广前景。
申请公布号 CN102819013A 申请公布日期 2012.12.12
申请号 CN201210059018.X 申请日期 2012.02.28
申请人 中国人民解放军海军航空工程学院 发明人 王国宏;谭顺成;贾舒宜;于洪波;关成斌;王娜;曹倩;陈中华
分类号 G01S7/41(2006.01)I;G01S13/08(2006.01)I 主分类号 G01S7/41(2006.01)I
代理机构 代理人
主权项 1.基于粒子滤波的机载PD雷达解距离模糊方法,其特征包括以下步骤:步骤1:变量初始化K是总仿真时间;T是雷达扫描周期;M是雷达发射脉冲重复频率个数;N是滤波器采用的粒子数;R<sub>max</sub>是雷达最大探测距离;T<sub>1</sub>,T<sub>2</sub>,...,T<sub>M</sub>是脉冲重复周期;R<sub>1</sub>,R<sub>2</sub>,...,R<sub>M</sub>是各脉冲重复频率测量的最大不模糊距离;v<sub>min</sub>和v<sub>max</sub>是目标可能的最小和最大速度;F<sub>k</sub>,H<sub>k</sub>和Γ<sub>k</sub>分别是目标状态转移矩阵和雷达量测矩阵以及过程噪声控制项矩阵;步骤2:粒子集初始化(1)粒子距离初始化<maths num="0001"><![CDATA[<math><mrow><msubsup><mi>r</mi><mi>k</mi><mi>i</mi></msubsup><mo>=</mo><msub><mi>R</mi><mi>max</mi></msub><mo>&times;</mo><mi>rand</mi><mrow><mo>(</mo><mn>1</mn><mo>)</mo></mrow><mo>,</mo><mi>i</mi><mo>=</mo><mn>1,2</mn><mo>.</mo><mo>.</mo><mo>.</mo><mo>,</mo><mi>N</mi></mrow></math>]]></maths>rand(1)表示按照均匀分布产生一个[0,1]区间上的随机数;(2)粒子速度初始化<maths num="0002"><![CDATA[<math><mrow><msubsup><mi>v</mi><mi>k</mi><mi>i</mi></msubsup><mo>=</mo><msub><mi>v</mi><mi>min</mi></msub><mo>+</mo><mrow><mo>(</mo><msub><mi>v</mi><mi>max</mi></msub><mo>-</mo><msub><mi>v</mi><mi>min</mi></msub><mo>)</mo></mrow><mo>&times;</mo><mi>rand</mi><mrow><mo>(</mo><mn>1</mn><mo>)</mo></mrow><mo>,</mo><mi>i</mi><mo>=</mo><mn>1,2</mn><mo>,</mo><mo>.</mo><mo>.</mo><mo>.</mo><mo>,</mo><mi>N</mi></mrow></math>]]></maths>(3)粒子权重初始化<maths num="0003"><![CDATA[<math><mrow><msubsup><mi>w</mi><mi>k</mi><mi>i</mi></msubsup><mo>=</mo><mfrac><mn>1</mn><mi>N</mi></mfrac><mo>,</mo><mi>i</mi><mo>=</mo><mn>1,2</mn><mo>,</mo><mo>.</mo><mo>.</mo><mo>.</mo><mo>,</mo><mi>N</mi></mrow></math>]]></maths>(4)令<maths num="0004"><![CDATA[<math><mrow><msubsup><mi>x</mi><mi>k</mi><mi>i</mi></msubsup><mo>=</mo><msup><mrow><mo>[</mo><msubsup><mi>v</mi><mi>k</mi><mi>i</mi></msubsup><mo>,</mo><msubsup><mi>w</mi><mi>k</mi><mi>i</mi></msubsup><mo>]</mo></mrow><mi>T</mi></msup><mo>,</mo><mi>i</mi><mo>=</mo><mn>1,2</mn><mo>,</mo><mo>.</mo><mo>.</mo><mo>.</mo><mo>,</mo><mi>N</mi></mrow></math>]]></maths>得到初始粒子集<img file="FSA00000681986800015.GIF" wi="288" he="86" />步骤3:令k=k+1,获得k时刻的雷达量测(1)设置雷达的工作状态,使雷达依次交替采用某个PRF工作Ind<sub>k</sub>=mod(k,M)+1其中Ind<sub>k</sub>表示雷达在k时刻采用的PRF的索引号,mod(x,y)表示x/y的余数;(2)将雷达接收到的信号进行A/D变换,得到k时刻目标的模糊量测z<sub>k</sub>,送雷达数据处理计算机;步骤4:状态预测对k-1时刻的粒子集进行一步预测<maths num="0005"><![CDATA[<math><mrow><msubsup><mi>x</mi><mrow><mi>k</mi><mo>|</mo><mi>k</mi><mo>-</mo><mn>1</mn></mrow><mi>i</mi></msubsup><mo>=</mo><msub><mi>F</mi><mi>k</mi></msub><msubsup><mi>x</mi><mrow><mi>k</mi><mo>-</mo><mn>1</mn></mrow><mi>i</mi></msubsup><mo>+</mo><msub><mi>&Gamma;</mi><mi>k</mi></msub><msub><mi>u</mi><mi>k</mi></msub><mo>,</mo><mi>i</mi><mo>=</mo><mn>1,2</mn><mo>,</mo><mo>.</mo><mo>.</mo><mo>.</mo><mo>,</mo><mi>N</mi></mrow></math>]]></maths>得到预测粒子集<img file="FSA00000681986800022.GIF" wi="343" he="84" />其中F<sub>k</sub>为状态转移矩阵,Γ<sub>k</sub>为过程噪声控制项矩阵,u<sub>k</sub>加速度过程噪声;步骤5:权重更新(1)根据量测方程<maths num="0006"><![CDATA[<math><mrow><msubsup><mi>z</mi><mrow><mi>k</mi><mo>|</mo><mi>k</mi><mo>-</mo><mn>1</mn></mrow><mi>i</mi></msubsup><mo>=</mo><msub><mi>H</mi><mi>k</mi></msub><msubsup><mi>x</mi><mrow><mi>k</mi><mo>-</mo><mn>1</mn></mrow><mi>i</mi></msubsup><mo>,</mo><mi>i</mi><mo>=</mo><mn>1,2</mn><mo>,</mo><mo>.</mo><mo>.</mo><mo>.</mo><mo>,</mo><mi>N</mi></mrow></math>]]></maths>得到预测量测预测粒子集<img file="FSA00000681986800024.GIF" wi="197" he="85" />其中H<sub>k</sub>为量测矩阵;(2)预测量测粒子集距离模糊化<maths num="0007"><![CDATA[<math><mrow><msubsup><mi>r</mi><mrow><mi>k</mi><mo>|</mo><mi>k</mi><mo>-</mo><mn>1</mn></mrow><mrow><mi>Amb</mi><mo>,</mo><mi>i</mi></mrow></msubsup><mo>=</mo><mi>mod</mi><mrow><mo>(</mo><msubsup><mi>r</mi><mrow><mi>k</mi><mo>|</mo><mi>k</mi><mo>-</mo><mn>1</mn></mrow><mi>i</mi></msubsup><mo>,</mo><msub><mi>R</mi><mrow><mi>k</mi><mo>,</mo><mi>max</mi></mrow></msub><mo>)</mo></mrow><mo>,</mo><mi>i</mi><mo>=</mo><mn>1,2</mn><mo>,</mo><mo>.</mo><mo>.</mo><mo>.</mo><mo>,</mo><mi>N</mi></mrow></math>]]></maths>其中R<sub>k,max</sub>表示k时刻雷达所采用PRF对应的最大不模糊距离;(3)令<maths num="0008"><![CDATA[<math><mrow><msubsup><mi>z</mi><mrow><mi>k</mi><mo>|</mo><mi>k</mi><mo>-</mo><mn>1</mn></mrow><mrow><mi>Amb</mi><mo>,</mo><mi>i</mi></mrow></msubsup><msup><mrow><mo>[</mo><msubsup><mi>r</mi><mrow><mi>k</mi><mo>|</mo><mi>k</mi><mo>-</mo><mn>1</mn></mrow><mrow><mi>Amb</mi><mo>,</mo><mi>i</mi></mrow></msubsup><msubsup><mi>f</mi><mrow><mi>k</mi><mo>|</mo><mi>k</mi><mo>-</mo><mn>1</mn></mrow><mi>i</mi></msubsup><mo>]</mo></mrow><mi>T</mi></msup><mo>,</mo><mi>i</mi><mo>=</mo><mn>1,2</mn><mo>,</mo><mo>.</mo><mo>.</mo><mo>.</mo><mo>,</mo><mi>N</mi></mrow></math>]]></maths>得到模糊量测预测粒子集<img file="FSA00000681986800027.GIF" wi="208" he="86" />(4)计算新息<maths num="0009"><![CDATA[<math><mrow><msubsup><mi>v</mi><mi>k</mi><mi>i</mi></msubsup><mo>=</mo><msub><mi>z</mi><mi>k</mi></msub><mo>-</mo><msubsup><mi>z</mi><mrow><mi>k</mi><mo>|</mo><mi>k</mi><mo>-</mo><mn>1</mn></mrow><mrow><mi>Amb</mi><mo>,</mo><mi>i</mi></mrow></msubsup><mo>,</mo><mi>i</mi><mo>=</mo><mn>1,2</mn><mo>,</mo><mo>.</mo><mo>.</mo><mo>.</mo><mo>,</mo><mi>N</mi></mrow></math>]]></maths>(5)更新粒子权重<maths num="0010"><![CDATA[<math><mrow><msubsup><mover><mi>w</mi><mo>~</mo></mover><mi>k</mi><mi>i</mi></msubsup><mo>=</mo><mfrac><mn>1</mn><msqrt><mn>2</mn><mi>&pi;</mi><mo>|</mo><msub><mi>R</mi><mi>k</mi></msub><mo>|</mo></msqrt></mfrac><mi>exp</mi><mrow><mo>(</mo><mo>-</mo><msup><mrow><mo>(</mo><msubsup><mi>v</mi><mi>k</mi><mi>i</mi></msubsup><mo>)</mo></mrow><mi>T</mi></msup><msubsup><mi>R</mi><mi>k</mi><mrow><mo>-</mo><mn>1</mn></mrow></msubsup><msubsup><mi>v</mi><mi>k</mi><mi>i</mi></msubsup><mo>)</mo></mrow><mo>,</mo><mi>i</mi><mo>=</mo><mn>1,2</mn><mo>,</mo><mo>.</mo><mo>.</mo><mo>.</mo><mo>,</mo><mi>N</mi></mrow></math>]]></maths>(6)权重归一化<maths num="0011"><![CDATA[<math><mrow><msubsup><mi>w</mi><mi>k</mi><mi>i</mi></msubsup><mo>=</mo><mfrac><msubsup><mover><mi>w</mi><mo>~</mo></mover><mi>k</mi><mi>i</mi></msubsup><mrow><munderover><mi>&Sigma;</mi><mrow><mi>j</mi><mo>=</mo><mn>1</mn></mrow><mi>N</mi></munderover><msubsup><mover><mi>w</mi><mo>~</mo></mover><mi>k</mi><mi>j</mi></msubsup></mrow></mfrac><mo>,</mo><mi>i</mi><mo>=</mo><mn>1,2</mn><mo>,</mo><mo>.</mo><mo>.</mo><mo>.</mo><mo>,</mo><mi>N</mi></mrow></math>]]></maths>步骤6:重采样对权重更新后的粒子集<img file="FSA000006819868000211.GIF" wi="254" he="84" />进行系统重采样<maths num="0012"><![CDATA[<math><mrow><msubsup><mrow><mo>{</mo><msubsup><mi>x</mi><mi>k</mi><mi>i</mi></msubsup><mo>,</mo><mrow><mo>(</mo><mn>1</mn><mo>/</mo><mi>N</mi><mo>)</mo></mrow><mo>}</mo></mrow><mrow><mi>i</mi><mo>=</mo><mn>1</mn></mrow><mi>N</mi></msubsup><mo>=</mo><mi>resample</mi><msubsup><mrow><mo>{</mo><msubsup><mi>x</mi><mrow><mi>k</mi><mo>|</mo><mi>k</mi><mo>-</mo><mn>1</mn></mrow><mi>i</mi></msubsup><mo>,</mo><msubsup><mi>w</mi><mi>k</mi><mi>i</mi></msubsup><mo>}</mo></mrow><mrow><mi>i</mi><mo>=</mo><mn>1</mn></mrow><mi>N</mi></msubsup></mrow></math>]]></maths>得到k时刻的粒子集<img file="FSA000006819868000213.GIF" wi="289" he="86" />步骤7:状态估计(1)目标状态估计<maths num="0013"><![CDATA[<math><mrow><msub><mover><mi>x</mi><mo>^</mo></mover><mi>k</mi></msub><mo>=</mo><mfrac><mn>1</mn><mi>N</mi></mfrac><munderover><mi>&Sigma;</mi><mrow><mi>i</mi><mo>=</mo><mn>1</mn></mrow><mi>N</mi></munderover><msubsup><mi>x</mi><mi>k</mi><mi>i</mi></msubsup></mrow></math>]]></maths>(2)PIN估计<maths num="0014"><![CDATA[<math><mrow><msub><mi>PEN</mi><mi>k</mi></msub><mo>=</mo><mi>round</mi><mrow><mo>(</mo><msub><mover><mi>r</mi><mo>^</mo></mover><mi>k</mi></msub><mo>/</mo><msub><mi>R</mi><mrow><mi>k</mi><mo>,</mo><mi>max</mi></mrow></msub><mo>)</mo></mrow></mrow></math>]]></maths>其中round(x)表示取与x最近的整数;步骤8:重复步骤3~步骤8,直至雷达关机。
地址 264001 山东省烟台市二马路188号科研部