[发明专利]一种雷达组网目标状态与系统误差联合估计算法

权利要求书

1.一种雷达组网目标状态与系统误差联合估计算法，其特征在于，包括如下步骤，

步骤一：根据机载雷达测量原理，结合机载平台的地理位置及姿态角，构建出含有系统误差、测量噪声以及目标状态的每部机载雷达量测数学模型；

步骤二：根据目标运动状态，联合每部机载雷达的系统误差，构建出每一时刻含有过程噪声的扩维后目标运动状态数学模型；

步骤三：根据步骤一、步骤二构建的数学模型，设置测量噪声、过程噪声、扩维后目标运动状态初值及其估计误差协方差矩阵初值，应用CKF滤波方法，实现对目标运动状态及每部机载雷达系统误差的实时同步估计；

所述机载雷达为两部；

所述机载雷达测量原理通过如下公式实施：

x、y、z表示为目标相对于每部机载雷达的位置在ECEF坐标系下每个坐标轴上的投影；

所述机载平台的地理位置为机载平台所在大地坐标系下的经度、纬度及海拔高度；所述机载平台的姿态角为偏航角、纵摇角及横摇角；

所述步骤一所构建的含有系统误差、测量噪声以及目标状态的每部机载雷达量测数学模型公式：

r_i(k)为目标距离，θ_i(k)为目标方位角，η_i(k)为目标俯仰角；其中φ_i(k),α_i(k)分别表示k时刻机载雷达i所在载体平台的偏航角、纵摇角及横摇角；A为由机载直角坐标系转换到END坐标系的坐标旋转矩阵表示为：

k时刻机载雷达i在大地坐标系的坐标为X_isp(k)＝[L_i(k) λ_i(k) H_i(k)]^T，L_i(k),λ_i(k),H_i(k)分别表示k时刻机载雷达i所在的纬度、经度及海拔高度；T为由END坐标系转换到ECEF坐标系的坐标旋转矩阵矩阵表示为：

X_t(k)＝[x_t(k) y_t(k) z_t(k)]^T表示为k时刻目标在ECEF坐标系下的坐标；

X_is(k)表示为k时刻机载雷达i在ECEF坐标系下的位置表示为：

其中，E_q表示赤道半径，e表示地球偏心率；b_i(k)为系统误差，n_i(k)为测量噪声。

2.根据权利要求1所述的雷达组网目标状态与系统误差联合估计算法，其特征在于，所述步骤二所构建的每一时刻含有过程噪声的扩维后目标运动状态数学模型公式：

X_A(k+1)＝F_A(k)X_A(k)+W_A(k)

其中，F_A(k)＝diag(F(k),I_6×6)，F(k)＝diag(F_x(k),F_y(k),F_z(k))，i＝x,y,z；W_A(k)为零均值高斯白噪声；X_A(k)为联合目标状态X(k)和两部雷达的系统误差b₁(k),b₂(k)扩维后的目标运动状态，表示为X_A(k)＝[X(k)^T b₁(k)^T b₂(k)^T]^T。

3.根据权利要求1所述的雷达组网目标状态与系统误差联合估计算法，其特征在于，所述测量噪声表示为分别表示目标距离、方位角和俯仰角测量误差的协方差；过程噪声表示为Q_A＝diag(Q,0_6×6)，Q＝diag(Q_x,Q_y,Q_z)，q表示噪声的功率谱密度。

4.根据权利要求1所述的雷达组网目标状态与系统误差联合估计算法，其特征在于，所述CKF滤波方法包括时间更新与量测更新两个步骤，

A、时间更新：

Ⅰ、通过Cholesky分解系统状态估计误差协方差矩阵P(k|k)；

P(k|k)＝S(k|k)S^T(k|k)

Ⅱ、根据Spherical-Radial Cubature准则计算Cubature点；

Ⅲ、通过状态方程传播Cubature点；

Ⅳ、计算系统状态的先验均值及先验协方差矩阵；

Ⅴ、计算系统状态的先验协方差矩阵；

B、量测更新：

Ⅰ、通过Cholesky分解系统状态先验协方差矩阵P(k+1|k)；

P(k+1|k)＝S(k+1|k)S^T(k+1|k)

Ⅱ、根据Spherical-Radial Cubature准则计算Cubature点；

Ⅲ、通过量测方程传播Cubature点；

Z_i(k+1|k)＝h_A(X_i(k+1|k))

Ⅳ、计算量测的先验均值；

Ⅴ、计算量测的先验协方差矩阵；

Ⅵ、计算量测和状态向量的互相关协方差矩阵；

Ⅶ、计算卡尔曼滤波增益；

Ⅷ、计算系统状态的后验均值；

Ⅸ、计算系统状态的后验协方差矩阵；

P(k+1|k+1)＝P(k+1|k)-W(k+1)P_zz(k+1|k)W^T(k+1)。