[发明专利]一种基于三维特征值空间的自适应目标指示数据估计方法

说明书

本发明提供了一种基于三维特征值空间的自适应目标指示数据估计方法，首先建立三维特征值空间，然后基于历史数据学习进行三维特征值空间优化，最后基于特征值空间估计目标指示数据。本发明针对不同飞行阶段的动力学特点和空间位置特点，提取相应的特征值，形成特征值空间并匹配相应的数据处理模型，提高数据处理模型的自适应能力，同时本发明通过对历史数据的学习，自主优化数据处理模型参数，提高目标指示数据精度。

技术领域

本发明属于测控通信系统，涉及一种自适应目标指示数据估计方法，适用于飞行器测控数据处理，预估飞行器的实时空间位置信息，即目标指示数据。

背景技术

在各类飞行器试验中，各类测控设备对飞行器进行跟踪并产生测控数据，测控数据处理中心采用一定的数据处理模型对测控数据进行实时处理，估计未来某一时刻飞行器的目标指示数据，用于指挥显示和引导，其精度的高低对试验成败具有重要意义。提高目标指示数据精度的关键在于数据处理模型，而数据处理模型优化的关键在于模型参数。

现行的技术方案是：由于试验中不同飞行器的飞行速度不一致，为保证目标指示数据精度满足要求，需要在试验前根据试验关键阶段的飞行器速度，对数据处理模型的相关参数进行调整。现有技术存在的缺陷是：(1)参数在试验前设定后，整个试验过程采用同一套模型参数，没有考虑飞行器的种类和试验全程的所有阶段，由于飞行器种类不一致，每个飞行阶段的速度也不一致，仅用一套模型会使得目标指示数据的总体精度受到影响；(2)针对不同飞行器，需要在试验前人为进行参数修改，主观经验成分太多，容易影响目标指示数据的精度，且人工操作易引入其他不安全因素；(3)未考虑飞行高度对模型参数的影响，因为飞行器处于不同高度时，空气密度、自然风、中高空风、温度、湿度都不一致，这些因素都会引起跟踪和跟踪数据的不稳定性，从而引起目标指示数据异常抖动。

发明内容

为了克服现有技术的不足，本发明提供一种基于三维特征值空间的自适应目标指示数据估计方法，针对不同飞行阶段的动力学特点和空间位置特点，提取相应的特征值，形成特征值空间并匹配相应的数据处理模型，提高数据处理模型的自适应能力，同时本发明通过对历史数据的学习，自主优化数据处理模型参数，提高目标指示数据精度。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案包括以下步骤：

步骤1，建立三维特征值空间，包括速度、高度、模型三个维度，步骤如下：

1.1)将目标速度划分为若干区间类型，表示为速度类集合是同属于第s类速度的若干速度值集合；

1.2)将目标高度划分为若干区间类型，表示为高度类集合是同属于第r类高度的若干高度值集合；

1.3)以最小二乘估计模型为数据处理模型，模型的阶数和批处理量(ψ,Γ)在同一个高度类和速度类内不变；

1.4)建立三维特征值空间

步骤2，基于历史数据学习进行三维特征值空间优化，步骤如下：

2.1)由某时刻i的目标空间位置信息(x_i,y_i,z_i)进行坐标变换得到该时刻的特征值向量(V_s,H_r)；由特征值空间中映射得到(V_s,H_r)对应的数据处理模型(ψ_sr,Γ_sr)；

2.2)根据批处理量Γ_sr，从已接收数据中采集最近的Γ_sr帧数据做最小二乘估计，计算时刻i的空间位置信息估计值