一种方向突变机动目标的跟踪方法
【技术领域】
[0001] 本发明属于机动目标跟踪技术领域，涉及一种方向突变机动目标的跟踪方法，该 方法利用多基地雷达，通过基于具有不同矢量角的运动矢量的IMMQnteractive multiple models，交互多模型）方法实现了对方向突变机动目标的稳健跟踪。
【背景技术】
[0002] 利用多基地雷达进行机动目标的跟踪是战场侦察的一个重要发展方向。在现代战 争中，多基地雷达使用两个或以上的分离基地，使发射站与接收站分开设置。其中接收站是 无源的，可以处在极为隐蔽的地方，且不发射电磁波，因此反辐射导弹只能追踪和攻击发射 站，而不至于摧毁接收站。同时，发射站位于后方，也可使用多个发射天线，即使部分天线损 坏也不会对系统工作造成大的影响。此外，多基地雷达抗干扰能力强，可以很好地侦察隐身 装备和人员。多基地雷达接收的多路信息通过适当的处理，可充分利用冗余信息，大大提高 对目标的跟踪能力。
[0003] 进行目标跟踪时，通常目标不会一直保持匀速直线运动，在运动过程中常会出现 速度方向发生改变但速度大小变化不大、类似于分段匀速运动的方向突变机动（本发明特 别研究这类运动情况，后面简称为方向突变机动）。如特种兵作战中的战术之字形折线跑 动，该情形会在战场侦察及特种作战中经常出现，以往的跟踪方法均不能实现对此类运动 的较好跟踪。对这类运动情况的研究目前世界范围内基本为空白，但在近距离战场雷达侦 察环境中是真实存在的，具有迫切的实战需求。目前对这种机动方式的跟踪研究较多的是 基于视频的跟踪或者是合作目标（携带传感器）的自主式跟踪。
【发明内容】
[0004] 与现有的跟踪方法不同，本发明将针对非合作目标基于多基地雷达的观测数据， 采用具有不同矢量角的运动矢量的IMM方法，实现对方向突变机动目标的稳健跟踪。
[0005] 本发明的技术方案是，其特征在于，在任意k时刻，对比该时刻与k+Ι时刻各个接 收站观测的多普勒频率，若在两个时刻所有接收站观测的多普勒频率均没有出现正负号变 化，说明k+Ι时刻目标没有发生方向突变机动，则利用最大似然估计法估计出的目标速度 矢量进行跟踪（具体方法流程参见文献：魏崇毓，徐善驾，王东进.多基地雷达最大似然 估计法目标定位与测速[J].应用科学学报，2000, 18(2) :117-121.);否则，说明k+Ι时刻 目标发生了方向突变机动，则设定跟踪过程的循环次数为D，角度插值系数为r (初始值设 为1且0 < r < 1)，然后跟踪过程包括以下步骤：
[0006] 第一步，设置N个具有不同矢量角的运动矢量并设定其初始概率。
[0007] 设置N个具有不同矢量角的运动矢量，N为大于1的奇数，取值根据实际情况确定。 每个运动矢量的模的大小与k时刻的目标速度矢量相同，第η个运动矢量的矢量角与k时 刻的目标速度矢量的矢量角之间的差值为
η = 1，2,…，N。其中，角 度差值的正/负号表示运动矢量按逆/顺时针与目标速度相差一个角度，例如当η = 1，r =1时，-π /2表示该运动矢量相对k时刻的目标速度矢量按顺时针相差π /2度；当η = N，r = 1时，π/2表示按逆时针相差-π/2度。同时，在k时刻设定这N个运动矢量的初始 概率分别为〇,〇，…，1，…，〇,〇,其中概率为1的运动矢量与k时刻的目标速度矢量方向相 同。
[0008] 第二步，估计每个运动矢量的当前概率，输出k+Ι时刻的目标速度矢量。
[0009] 将目标在k时刻的目标速度矢量与N个运动矢量的初始概率作为输入，并将N个 运动矢量作为IMM方法的滤波器，利用IMM方法估计每个运动矢量的当前概率。
[0010] 在未达到指定的循环次数D前，用N个运动矢量中当前概率最大的运动矢量作为 第一步中k时刻的目标速度矢量，减小角度插值系数r的值，然后返回第一步重新循环此跟 踪过程。直至达到指定的循环次数D，将N个运动矢量中当前概率最大的运动矢量作为k+1 时刻的目标速度矢量输出。
[0011] 经过上述步骤，可以在任意时刻完成对方向突变机动目标的稳健跟踪，使输出的 新的目标速度矢量较为接近真实的速度方向。
[0012] 采用本发明可以达到以下技术效果：
[0013] 本发明可以自适应目标运动方向的变化。所提发明设置了 N个具有不同矢量角 的运动矢量来估计目标方向突变机动后的运动状态，以更加准确地描述目标的真实运动情 况，在方向突变机动发生时对目标速度矢量方向进行调整修正，使输出的目标速度矢量更 接近真实的速度方向。该发明能够适应目标的方向突变机动，可以获得比现有跟踪方法更 好的跟踪性能。
【附图说明】
[0014] 图1是本发明的实现流程图；
[0015] 图2是现有跟踪方法的仿真实验结果；
[0016] 图3是利用本发明进行仿真实验的结果；
[0017] 图4是本发明中涉及的运动矢量的方向跟踪调整示意图。
【具体实施方式】
[0018] 图1是本发明的实现流程图。当目标没有发生方向突变机动时，则利用最大似然 估计法估计出的目标速度矢量进行跟踪，该过程不再在流程图中赘述；当目标发生方向突 变机动时，【具体实施方式】包括以下步骤：
[0019] 第一步，设置N个具有不同矢量角的运动矢量并设定其初始概率。
[0020] 设置N个具有不同矢量角的运动矢量，N为大于1的奇数，取值根据实际情况确 定（为了保证跟踪精度，通常取N多5,后面取N =5的情况进行解释说明）。每个运动矢 量的模的大小与k时刻的目标速度矢量相同，且分别与k时刻的目标速度矢量相差一定角 度。因为角度插值系数r的初始值为1，所以第一次循环时角度相差分别为0, 31/4,-31/4， π /2，- π /2。这些运动矢量说明发生方向突变机动后的目标速度矢量将由上述运动矢量中 的某一个表示或与之最为接近。
[0021] 每个运动矢量都有一个当前概率来表征目标速度矢量方向与此运动矢量方向最 为接近的可能性。在k时刻设定0, JT /4, - JT /4, JT /2, - JT /2这5个运动矢量的初始概率 分别为 1，〇,〇,〇, 0。
[0022] 第二步，估计每个运动矢量的当前概率，输出k+Ι时刻的目标速度矢量。
[0023] 将目标在k时刻估计出的目标速度矢量与5个运动矢量的初始概率作为输入，并 将5个运动矢量作为IMM方法的滤波器，利用IMM方法估计每个运动矢量的当前概率。在 IMM方法中，控制各运动矢量之间转换的马尔可夫链的转移概率这个参数通常根据设计者 的经验设定（该参数在k时刻到k+Ι时刻这段时间的跟踪过程中不变，在上述跟踪过程结 束后，可以通过跟踪的蒙特卡洛仿真结果来调整参数值，以便更好地进行下一次方向突变 机动的跟踪）。在本发明所示的仿真结果中，对5个运动矢量设定的转移概率矩阵，在k时 刻到k+Ι时刻一直为：
[0025] 在未达到指定的循环次数前，将5个运动矢量中当前概率最大的运动矢量作为第 一步