基于实时质量控制ECEF‑GLS系统误差自适应配准方法与流程

本发明属于系统误差配准技术领域，适用于在多目标跟踪的同时需要进行系统误差配准的系统。

背景技术：

雷达组网所能带来的巨大效益已经得到了世界各国的公认，然而在多雷达组网跟踪系统的实际应用中，由于系统误差的存在会导致不同雷达跟踪航迹关联融合失败，导致同一目标产生多条航迹，形成歧义。系统误差是目前制约目标跟踪精度提高的主要因素之一，传统的系统误差估计技术认为系统误差是复杂、慢变、非随机变化的，在相对较长的一段时间内可看作是未知的“恒定值”，对系统误差的估计多是根据设备测量物理机理构造一定的系统误差估计模型，在数据预处理阶段进行修正，这样的系统误差修正模型往往不准确，导致系统误差残余较大，影响多目标跟踪和预测精度；如何充分利用目标运动先验信息和测量信息，设计系统误差实时检测和配准方法，不仅是实现目标高精度实时跟踪的关键所在，也是系统内各部雷达信息有效融合必须要解决的难点问题。

技术实现要素：

本发明的目的在于提供一种基于实时质量控制ECEF-GLS系统误差自适应配准方法。旨在通过系统误差的自适应在线估计和消除，来提高组网雷达系统航迹关联正确率和目标跟踪精度，改善系统性能。

本发明所述的基于实时质量控制ECEF-GLS系统误差自适应配准方法，是在地心地固坐标系下(Earth Centered Earth Fixed coordinate-ECEF)利用广义最小二乘(Generalized Least Square-GLS)算法进行系统误差自适应估计，具体包括以下技术措施：将待估计的系统误差看作是状态向量，获得前后时刻系统误差估计之间的状态转移方程，在此基础上利用ECEF-GLS算法由测量数据获得系统误差自适应估计的量测方程，并建立基于实时质量控制ECEF-GLS系统误差自适应估计公式系，通过滤波技术对估计的系统误差进行实施质量控制，利用迭代循环加快系统误差自适应估计的收敛速度，实现系统误差的自适应配准。

本发明可在目标跟踪的同时实现对组网系统中雷达系统误差的自适应估计和消除，提高雷达多目标跟踪精度和航迹关联正确率，扩展系统的时间和覆盖范围，改善组网系统的多雷达信息融合效果和性能。

附图说明

图1是基于实时质量控制ECEF-GLS系统误差自适应配准方法流程图。

具体实施方式

本发明的具体实施方式分以下几个步骤：

(1)在地心地固坐标系下(Earth Centered Earth Fixed coordinate-ECEF)利用广义最小二乘(Generalized Least Square-GLS)算法进行系统误差估计，需要利用两部雷达的数据，这里将两部雷达前后时刻系统误差的变化用状态方程建模为：

β(k+1)＝F(k)β(k) (1)

其中：F(k)为6×6的单位阵，β(k)＝[Δr_A,Δθ_A,Δη_A,Δr_B,Δθ_B,Δη_B]'为k时刻由两部雷达系统误差所构成的列向量；

(2)将两部雷达在局部坐标系下获得的k时刻的目标位置转换到ECEF坐标系下，

其中：(x_As,y_As,z_As)和(x_Bs,y_Bs,z_Bs)分别为雷达A和B自身在ECEF坐标下的坐标位置，(x′_Al(k),y′_Al(k),z′_Al(k))和(x′_Bl(k),y′_Bl(k),z′_Bl(k))分别为目标在雷达A和雷达B局部坐标系中的坐标，T_A和T_B分别为雷达站A、B的地理坐标(B_As,L_As,H_As)(B_Bs,L_Bs,H_Bs)向ECEF坐标系转换的旋转矩阵，这里B_is表示大地纬度，L_is表示大地经度，H_is表示基于参考椭球体的高度，i＝A、B，即

由式(2)、(3)可得ECEF坐标系下两部雷达对应同一目标的位置差为

对于同一目标[Δx_k,Δy_k,Δz_k]′＝[0,0,0]′＝0，将式(5)进行一阶的泰勒级数展开，并忽略高阶项可得

0≈f(Ψ′(k),β′)+ζ(k)(β-β′)+κ(k)[Ψ(k)-Ψ′(k)] (6)

其中：Ψ′(k)为雷达A和雷达B在第k次采样时刻对目标的测量值，包含系统误差和随机量测误差，Ψ(k)表示只考虑系统误差不考虑随机量测误差时雷达A和B对目标的测量值，则表示由随机量测噪声导致的误差，β′为系统偏差的初始估计值，而

ζ(k)＝[T_A×L_A(k)-T_B×L_B(k)] (7)

式中

这里r_i(k)、θ_i(k)、η_i(k)分别为k时刻雷达i(i＝A,B)对目标的测量值。

而

κ(k)＝[T_A×J_A(k)-Τ_B×J_B(k)] (9)

式中

设则由式(6)可得

ζ(k)β′-f(Ψ′(k),β′)＝ζ(k)β+κ(k)(Ψ(k)-Ψ′(k)) (11)

定义

Y(k)＝ζ(k)β′-f(Ψ′(k),β′) (12)

则式(11)表示的雷达测量数据和系统误差之间的关系可用量测方程建模为：

Y(k)＝ζ(k)β(k)+ξ(k) (13)

式中ξ(k)表示由量测噪声导致的误差。

(3)在没有任何先验信息条件下，系统误差估计初始状态值取为系统误差估计的初始协方差阵P_β(k|k)为6×6的对角阵，对角线上元素的取值根据目标类型、雷达测量精度和工程经验确定和调整；

(4)在确定了系统误差估计的初始值和初始协方差阵P_β(k|k)后，可得系统误差自适应估计滤波模型如下：

系统误差估计的一步预测为

协方差的一步预测

P_β(k+1|k)＝F(k)P_β(k|k)F′(k) (15)

新息协方差

S_β(k+1)＝ζ(k+1)P_β(k+1|k)ζ′(k+1)+R_ξ(k+1) (16)

其中：R_ξ(k+1)为由量测噪声导致的误差的方差，

R_ξ(k+1)＝κ(k+1)Σ_Ψκ′(k+1) (17)

而

这里和分别表示雷达A和雷达B径向距离、方位角和俯仰角测量误差的方差；

增益

状态更新方程

协方差更新方程

其中：I为6×6的单位阵。