datasheet

交互式多模型在警戒类雷达跟踪中的应用研究

2008-03-19来源: www.eccn.com 关键字:多模型  速度图  滤波算法  实现模型  时间常数  机动目标  应用研究  雷达跟踪  警戒

  尹瑞,王荫槐,王 峰

  (南京电子技术研究所,江苏省南京市210013)

  0引言

  IMM(交互式多模型)方法是Blom H.A.P.于1984年提出的。多模型方法主要用于特性随时问变化系统的状态估计,所以它特别适用于机动目标的跟踪。一种典型的例子就是对进行机动飞行的飞机的跟踪。在IMM方法中,假定有有限多个目标模型存在,每个模型对应于不同机动输入水平。在计算出各模型为正确的后验概率之后,就可以通过对各模型正确的状态估计加权求和来给出最终的目标状态估计,加权因子为模型正确的后验概率。IMM估计器是已知最好的单次扫描状态估计器,被广泛应用于各个领域,但还没有应用在机载警戒雷达的目标跟踪中。本文选取某警戒雷达产品的某几条航迹用IMM方法进行滤波,把其滤波结果与目前实际工程中正在使用的.Kalman(Singer模型)滤波进行精度比较,实现模型的优选。

  1算法流程

  本次仿真过程主要分为数据的读人、多模型滤波、数据的输出3个部分。数据的读入过程包括航迹同放后机体系数据读人、航迹对应的GPS数据的读入以及把读入的待处理数据进行坐标系的转换。多模型滤波过程即把上步中读入并转换成惯性系的数据分别在x、y、z轴进行多模型滤波。数据的输出过程包括把多模型滤波后的轨迹输出,并把此轨迹与实测的GPS(全球定位系统)轨迹以及用Kalman(Singer模型)滤波的轨迹进行比较,统计两者的误差大小。具体流程图见图l。

  

  

  2仿真输人数据

  本仿真随机选取了某雷达实录的两条航迹,采用不同的模型组合对其进行滤波,分析对应于不同的机动性采用哪两种模型组合呵以最大限度地提高滤波的精度,并且以GPS测量数据为基准,把其滤波结果与目前常用的Kalman(Singer模型)滤波精度进行比较,得出有参考价值的结论。

  目标轨迹l大致为:在时间42 138 s目标从经度120.667。、纬度40.250°匀速飞行到经度123.172°、纬度62.465°,然后目标在时间43 065 s处360。大转弯,终点为经度123.118°、纬度62.521°。目标飞行的轨迹1参考惯性系量测二维经纬度图如图2所示,目标飞行的速度图如图3所示。

  

  

  

  

  目标轨迹2大致为:在时间39 163 s目标在经度121.456°、纬度65.525°处匀速飞行到经度123.24l°、纬度61.89l°转弯机动飞行到经度l 22.25 l°、纬度62.215°。目标飞行的轨迹2参考惯性系量测二维经纬度图如图4所示,目标飞行的速度图如图5所示。

  

  

  

  

  3仿真输出数据

  3.1航迹l

  对航迹1分别采用CV模型与CA模型交互、CV模型与Singer'模型交互、CV模型与"当前"统计模型交互、Singer'模型与"当前"统计模型交互,得到一组仿真图和一组仿真数据。其中CV模型和cA模型组合仿真结果如下:CV模型交互CA模型滤波、实测GPs、Kalman(Singer模型)滤波二维经纬度轨迹如图6所示,CV模型交互CA模型滤波和Kalman(Singer模型)滤波的距离误差如图7所示,经度误差如图8所示,纬度误差如图9所示。4种模型两两交互,共有6种有效模型组合。航迹1的6种模型组合滤波的距离误差统计如表l所示,经度误差统计如表2所示,距离误差统计如表3所示。航迹1用Kalman(Singer模型)滤波的距离误差为64.453 8 m,经度误差为0.002 2°,纬度误差为0.011 l°。

  

  

  

  

  

  

  分析航迹l的仿真图表可以看出,CV模型与CA模型交互、CV模型与Singer模型交互、CV模型与"当前"统计模型交互滤波的距离误差达到62.4 m,距离误差比目前常用的Kalman(Singer模型)滤波的距离误差小2 m左右。cA模型与Singer模型交互、CA模型与"当前"统计模型交互的距离误差都比Kalman(Singer模型)滤波的距离误差大l m左右。Singer模型与"当前"统计模型交互距离误差比Kalman(Singer模型)滤波的距离误差小l m左右。经度和纬度的量纲很大,交互模型中包含CV模型的组合经度可以提高0.000 l°,纬度可以提高0.000 9°。Singer模型与"当前"统计模型交互的纬度提高O.000 2°,经度精度没有提高。由此可见,对于此条航迹,即目标作了927 s的匀速运动后转弯,CV模型与其余3种模型两两组合以及Singer模型与"当前"统计模型的组合都提高了滤波的精度,其中以cV模型和"当前"统计模型交互滤波提高的精度最高。

  

  

  3.2航迹2

  对航迹2也可分别采用cV模型与CA模型交互、CV模型与Singer模型交互、CV模型与"当前"统计模型交互、Singer模型与"当前"统计模型交互,得到一组仿真图和一组仿真数据。其中,cA模型与"当前"统计模型组合仿真结果如下:cA模型交互"当前"统计模型滤波、实测GPS、Kalman(Singer模型)滤波二维经纬度轨迹如图10所示,CA模型交互"当前"统计模型滤波和Kalman(Singer模型)滤波的距离误差如图l l所示,经度误差如图12所示,纬度误差如图13所示。4种模型两两交互,共有6种有效模型组合。

  

  

  

  

  

  

  

  

  航迹2的6种模型组合滤波的距离误差统计如表4所示,经度误差统计如表5所示,距离误差统计如表6所示。航迹2用Kalman(Singer模型)滤波的距离误差为103.600 3 m,经度误差为0.006 4°,纬度误差为0.011 6°。

  分析航迹2的仿真图表可以看出,cV模型与CA模型交互、CV模型与Singer模型交互、CV模型与"当前"统计模型交互滤波的距离误差达到106.7 m,距离误差比目前工程上使用的Kalman(Singer模型)滤波的距离误差大3 m左右。CA模型和Singer模型交互距离误差比Kalman(Singer模型)滤波的距离误差小3 m左右,CA模型与"当前"统计模型交互的距离误差比Kalman(Singer模型)滤波的距离误差小4 m左右。Singer模型与"当前"统计模型交互距离误差比Kal.

  man(Singer模型)滤波的距离误差小2 m左右。经度和纬度的量纲很大,cA模型与"当前"统计模型交互的经度误差和纬度误差都减小了0.000 1°。由此可见,对于此条航迹,即目标做了约l 037 s的匀速运动后做了约800 s的机动,CA模型与Singer模型组合、cA模型与"当前"统计模型组合、Singer与"当前"统计模型组合都提高r滤波的精度。包含CA模型的组合提高的精度较为明显,其中以CA模型与"当前"统计'模型交互滤波提高的精度最高。

  4结论

  本文用cV模型、cA模型、Singel'模型以及"当前"统计模型两两交互的多模型算法来处理某警戒类雷达某天试飞的两条航迹,把其仿真得出的一系列结果与目前工程中用来处理航迹滤波的Kalman(Singer模型)算法进行比较,得出了如下结沦:

  a)Kalman(Singer模型)跟踪简单、计算方便,实时性强,在目标跟踪滤波中具有一定的意义。

  b)在飞机做非机动运动或者做小机动运动时,用Kalman(Singer模型)来处理航迹可以达到较好的效果,但精度要比包含CV模型交互算法的精度低。

  c)在飞机作高机动时,用多模型滤波算法进行跟踪是有其优越性的,可以在一定程度上提高滤波的精度。

  d)多模型算法提高滤波精度的前提是目标运动模型必须包含在多模型所设定的先验模型集中,并且其假设的自相关时问常数要与机动运动自相关时间常数接近,这样可以最大限度提高滤波的精度。

  e)多模型算法中用Singer模型与"当前"统计模型交互的适用范围比较广。Singer模型实质是一种全局统计模型,而"当前"统计模型是一种即时统计模型。因此,对应于不同的机动情况,此两种模型组合的滤波精度一定会比单模型的滤波精度高,但其精度比目标运动模型包含在多模型所设定的先验模型集中滤波的精度低。

  5结束语

  IMM滤波算法是自适应滤波算法,它的跟踪效果比较平稳,在目标发生机动时不会出现较大的误差。但多模型算法实质上是一种折中的算法,它通常需要对目标的机动特性做出合理的机动假设,选择正确的先验模型对此算法的滤波结果有比较大的影响。因此,模型的优选问题还需要进一步研究,把交互式多模型算法运用在实际工程中还需要一定的时间。

 

关键字:多模型  速度图  滤波算法  实现模型  时间常数  机动目标  应用研究  雷达跟踪  警戒

编辑:ssb 引用地址:http://www.eeworld.com.cn/afdz/2008/0319/article_548.html
本网站转载的所有的文章、图片、音频视频文件等资料的版权归版权所有人所有,本站采用的非本站原创文章及图片等内容无法一一联系确认版权者。如果本网所选内容的文章作者及编辑认为其作品不宜公开自由传播,或不应无偿使用,请及时通过电子邮件或电话通知我们,以迅速采取适当措施,避免给双方造成不必要的经济损失。

上一篇:某图书馆综合布线、有线电视、安保图(成套)
下一篇:GPS接收机中锁频环频率误锁的检测

关注eeworld公众号 快捷获取更多信息
关注eeworld公众号
快捷获取更多信息
关注eeworld服务号 享受更多官方福利
关注eeworld服务号
享受更多官方福利

推荐阅读

英伟达MIT黑科技:用AI生成模型快速构建虚拟世界

英伟达与MIT合作推出视频合成AI新技术,直接用现实视频生成逼真的虚拟世界。未来或许只需一段手机视频,你就可以真正进入心仪的游戏中去当英雄了!最近英伟达的黑科技有点多。英伟达的研究人员打造出一个新的AI生成模型,可以使用来自YouTube等来源的真实视频创建虚拟环境,这可能影响游戏开发和人工智能的未来。“这是一种新的渲染技术,基本上只需使用草绘图作为输入,可以处理对象的高级表示以及它们在虚拟环境中的交互方式。由模型实际上处理细节、细化纹理和照明环境等等,最后输出完全渲染的图像。“英伟达应用深度学习副总裁Bryan Catanzaro在接受采访时表示。Bryan Catanzaro,看扮相就像是搞黑科技的这一系统使用百度的自动驾驶
发表于 2018-12-10
英伟达MIT黑科技:用AI生成模型快速构建虚拟世界

Tiny210按键分层分离(总线-驱动-设备模型)

;THIS_MODULE,    // 这是一个宏,推向编译模块时自动创建的__this_module变量     .open   =   led_open,         .write  =   led_write,       };static int led_probe(struct platform_device *pdev){  
发表于 2018-10-12

张衡地动仪被历史课本删除:复原模型饱受争议

王振铎所复原的地动仪模型原理2017年秋天投入使用的统编本初中历史教科书七年级上册中,关于张衡和候风地动仪的内容,被删除。那个被印在教材上影响了几代中国人、由王振铎复原、以“直立杆”为理论基础制作的地动仪模型,开始淡出当代青少年的视野。实际上,近年来,王振铎所造的地动仪模型一直非议不断。为复原出更具科学性、更接近史籍记载中的候风地动仪,早在2003年,中国科学院教授冯锐就重启了“张衡地动仪”探索证明之路。2009年9月20日,中国科技馆新馆开幕,新的地动仪模型与观众见面。目前,关于地动仪的探索复原工作一直在继续。更为科学的“地动仪”诞生在几代中国学生的历史课本中,都能够看见关于张衡以及候风地动仪的描述以及模型图片。这是国人对于古代
发表于 2018-10-11
张衡地动仪被历史课本删除:复原模型饱受争议

OK6410分层分离(总线-驱动-设备模型)

led_dev.c源码:#include "linux/module.h"#include "linux/moduleparam.h"#include "linux/ioport.h"#include "linux/init.h"#include "linux/delay.h"#include "linux/platform_device.h"// 1. 分配一个platform_device // 2. 设置 static struct resource led_resoures[] = {&
发表于 2018-10-11

STM8L的RAM与内存模型

面stack空间不能定义的太小,另一方面,不要定义太大的局部变量,局部变量一般存放在stack中。另外,如果使用long range,还需要修改Project->Settings->C Compliler中的一项内容,如下:如果Memory Models设置为short stack模式,则寻址空间只能达到256bytes,此模式下只能使用short range部分,因此如果要使用long range部分,应当设置为Long Stack模式。二、内存模型根据代码空间的大小,在工程配置中,可以使用不同的模型。对于代码空间小于64K的情况,可以使用mods0或modsl0;对于代码空间大于64K的情况,可以使用mods或modsl
发表于 2018-09-08

机器人也可以搭建乐高模型了?

,随即在中间的一块绿色底板上完成大楼模型的自动搭建。虽然整个过程中看上去会比较慢,但主要也是想要确保各个零部件完美契合。 其实,早在2017年1月,我就已经收到了公司的邀请,去实验室参观研发了四个月的LegoBot。当时,他们告诉我说,研发目标就是能够让机器人在11月的开发者大会上顺利完成乐高模型的搭建工作。但要想正式上市,应该还需要三年左右的时间。 但计划总是赶不上变化,目前研发进度出现了一些落后。其中,有一部分原因,是缺乏人才,因为全权负责该项目研发的科学家只有一位。另一部分原因,是问题本身想要完美解决,是一件困难的事情。 不过,付出总归是有回报的。近日,Autodesk机器智能主管Mike Haley
发表于 2018-07-30

小广播

About Us 关于我们 客户服务 联系方式 器件索引 网站地图 最新更新 手机版

站点相关: 视频监控 智能卡 防盗报警 智能管理 处理器 传感器 其他技术 综合资讯 安防论坛

北京市海淀区知春路23号集成电路设计园量子银座1305 电话:(010)82350740 邮编:100191

电子工程世界版权所有 京ICP证060456号 京ICP备10001474号 电信业务审批[2006]字第258号函 京公海网安备110108001534 Copyright © 2005-2018 EEWORLD.com.cn, Inc. All rights reserved
pt type="text/javascript" src="//v3.jiathis.com/code/jia.js?uid=2113614" charset="utf-8">