[发明专利]一种基于策略判决的自适应变结构雷达对海目标跟踪方法

权利要求书

1.一种基于策略判决的自适应变结构雷达对海目标跟踪方法，其特征在于：将网络上接收到的雷达点迹按方位、距离和时间三个维度存储到数据结构中，三维点迹存储的数据结构在方位上均匀划分为64个扇区，距离上划分为100m/单元，时间上以一个雷达扫描周期/单元；将已经存在的目标航迹按照位置信息进行分组，分组的原则以目标之间的距离为门限，该门限以对海目标跟踪的实际场景中雷达分辨率折算至目标间相互距离的1.5倍为准，以连通聚类的方式来筛选同一组的目标；对于同组内的目标，以组内目标数为矩阵的维度，组内目标的方位为行，距离为列，建立航迹的相对拓扑位置矩阵；然后对三维点迹存储结构的时间维做n/m的滑窗，计算在对应位置处点迹的出现概率，该对应位置指在目标周期间运动范围内，如果出现概率满足m/n，则认为当前周期内该位置的点迹有效，否则将其作为杂波剔除；对判断有效的点迹继续时间维上的判断，比较该位置上的有效点迹个数的变化，该位置指在目标周期间运动范围内，当有效点迹个数较前几个周期有所增加，并且位置上处于通常意义上的单目标雷达回波跨度时，认为点迹出现分裂，利用平均加权的方法将其合并；而后将航迹的相对拓扑位置矩阵、完成当前周期估计处理的点迹存储结构以及航迹目标的历史关联点迹和状态信息挑选出来存储在一起，生成单目标航迹的态势信息图；最后将态势信息图作为判决函数的输入，判决函数定义为：输入数据为单目标航迹的态势信息图，利用雷达航迹的相对拓扑位置矩阵确认目标当前为单目标跟踪状态或是多目标跟踪状态，若是单目标状态，则将目标当前的速度变化率，航向变化率，关联点迹类型作为三个维度生成目标当前的状态向量，将该状态向量与判决函数中利用离线数据生成的若干种典型状态的状态向量做相关性计算，根据相关性计算的结果选择相应的目标状态；若是多目标状态则首先根据目标及邻近目标当前的航向、航速生成目标及邻近目标的预测拓扑位置矩阵，在完成目标的状态相关性计算；判决函数的输出包含目标及邻近目标的预测拓扑位置矩阵、当前目标可能存在的点航迹关联策略和目标运动趋势的估计。

2.根据权1所述的一种基于策略判决的自适应变结构雷达对海目标稳定跟踪方法，其特征在于：根据判决函数的输出，改变目标跟踪结构，确定目标当前的关联波门，包含指向性波门，双波门；在通过关联波门获取雷达点迹后，根据目标及邻近目标的拓扑位置矩阵，进行目标点航迹关联分配，包括唯一分配方式，概率分配方式；完成关联分配之后，根据目标运动趋势的估计，确定当前目标的运动模型，包括CV、CA、CT及CS运动模型样式，并根据目标航迹当前的速度信息，改变目标跟踪的数据更新率，以减小雷达随机误差对慢速目标的影响，实现对海目标的跟踪。