[发明专利]目标跟踪的集中式MIMO雷达自适应资源管理方法有效
申请号: | 201811505680.7 | 申请日: | 2018-12-10 |
公开(公告)号: | CN109581355B | 公开(公告)日: | 2022-12-06 |
发明(设计)人: | 程婷;李茜;彭瀚;苏洋;檀倩倩 | 申请(专利权)人: | 电子科技大学 |
主分类号: | G01S13/66 | 分类号: | G01S13/66;G01S7/42 |
代理公司: | 电子科技大学专利中心 51203 | 代理人: | 闫树平 |
地址: | 611731 四川省成*** | 国省代码: | 四川;51 |
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摘要: | 本发明属于雷达目标跟踪领域,具体涉及目标跟踪的集中式MIMO雷达自适应资源管理方法。本发明首次综合考虑目标检测与目标跟踪,将两者通过量测误差协方差矩阵建立联系,在保证目标正常检测的条件下通过自适应子阵划分和采样周期最小化资源消耗量;并通过自适应发射波形参数提升跟踪精度。求解相关算法时首先通过预测协方差和检测概率门限选择可行子阵划分和采样周期的参数组合,合理分配系统资源;在此基础上,进一步考虑提升目标跟踪精度,自适应发射波形参数,形成可行子阵划分、采样周期、发射波形参数组合集,根据综合代价最小化原则选则最优子阵划分、采样周期、发射波形参数组合,最终实现节约雷达系统资源的同时提升目标跟踪精度。 | ||
搜索关键词: | 目标 跟踪 集中 mimo 雷达 自适应 资源管理 方法 | ||
【主权项】:
1.目标跟踪的集中式MIMO雷达自适应资源管理方法,包括以下步骤:步骤1:设集中式MIMO雷达总的阵元数为M,则其可能划分的子阵个数为sj=2j‑1,j=1,2,…,(log2M+1);设当前时刻为tk‑1,下一时刻tk的采样周期Tk=tk‑tk‑1,Tk从预设的采样周期集合
中选取。发射波形参数λ和b是可自适应变化的,其中,λ表示波形的持续时间,b表示调频斜率;对于可能的子阵划分个数和可能的采样周期所构成的参数组合(sj,Tl),计算以下相关量;步骤1.1:计算跟踪目标的预测径向距离误差标准差
预测方位角误差标准差
直角坐标系下的预测位置误差协方差矩阵记为
则有
其中H为量测矩阵,
为直角坐标系下的预测误差协方差矩阵;极坐标系下的预测位置误差协方差矩阵
为:
其中
为从直角坐标系到极坐标系的Jacobian变换矩阵,由下式给出![]()
![]()
表示目标预测距离,跟踪目标的预测径向距离误差标准差
预测方位角误差标准差
分别为:
下标(k,k),k=1,2表示对角线元素;步骤1.2:计算检测概率![]()
其中预测回波信噪比
为:
其中,Bw为波束指向位置处方位的双程波束宽度,
为波束指向方向的预测信噪比:
其中,M为雷达阵元数,e为发射波形能量,ηA为天线有效面积占空比,
为目标平均RCS的估计值,λ1为波长,
为目标距雷达的径向距离,N0为噪声功率谱密度,N0=kT0F0,k为波尔兹曼常数,T0为雷达接收机温度,F0为雷达接收机噪声系数,sj为MIMO子阵个数;步骤2:选取可行的子阵划分个数和采样周期所构成的参数组合(sj,Tl),具体如下:步骤2.1:计算目标对应的距离预测误差门限
和方位角预测误差门限![]()
其中Lg为跟踪时作用距离范围,B(sj)=1.76*sj/M为波束指向目标预测位置处的单程波束宽度,u0.5α为标准正态分布的双侧分位数,PCL为置信度;步骤2.2:对于满足以下条件的子阵划分个数和采样周期组合予以统计形成可行参数集
q为可行参数组合个数;
步骤3:基于以上步骤1和2所选取可行子阵划分个数和采样周期的参数组合,进一步考虑发射波形参数,形成子阵划分个数、采样周期、发射波形参数的参数组合
计算每一参数组合(si,Ti,λm,bn)对应的量测误差协方差矩阵Rpre(tk,si,Ti,λm,bn);量测协方差矩阵表示为:
其中Npre(tk,si,Ti,λm,bn)为径向距离与径向速度的量测协方差,σb,pre(tk,si,Ti)为方位角量测误差标准差;方位角量测误差标准差σb,pre(tk,si,Ti)计算如下:
其中,Bw为波束指向位置处方位的双程波束宽度,常数c1的典型取值为1.57;步骤4:计算每一参数组合(si,Ti,λm,bn)的目标位置预测的估计误差协方差
直角坐标系下目标位置预测的估计误差协方差矩阵记为Ppos,pre(tk,si,Ti,λm,bn),则有Ppos,pre(tk,si,Ti,λm,bn)=H·Ppre(tk,si,Ti,λm,bn)·HT (13)其中H为量测矩阵,Ppre(tk,si,Ti,λm,bn)为直角坐标系下预测的估计误差协方差矩阵,Ppre(tk,si,Ti,λm,bn)利用每一参数组合(si,Ti,λm,bn)的量测误差协方差矩阵滤波估计得到;
其中Ppos,pre(tk,si,Ti,λm,bn)1,1,Ppos,pre(tk,si,Ti,λm,bn)2,2分别表示在参数组合(si,Ti,λm,bn)下x方向预测的估计误差方差和y方向预测的估计误差方差,下标(k,k),k=1,2表示对角线元素;步骤5:计算每一参数组合(si,Ti,λm,bn)的代价函数;
其中,c1和c2为时间资源跟踪精度的加权系数,0≤c1≤1,0≤c2≤1且c1+c2=1;则对应的最优的参数组合(sopt,Topt,λopt,bopt)可表示为:(sopt,Topt,λopt,bopt)=minCpre(tk,si,Ti,λm,bn) (15)步骤6:利用当前时刻所选参数组合(sopt,Topt,λopt,bopt)作为tk时刻的跟踪任务参数,进行目标探测并获得当前量测;步骤7:利用步骤6获得的量测进行滤波,然后返回步骤1重复以上步骤1‑6,直至达到跟踪时间为止。
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