隱身和高超聲速雙重影響下的臨近空間目標跟蹤方法與流程
2023-09-18 06:37:15
本發明涉及臨近空間高超聲速目標跟蹤領域，用於解決隱身和高超聲速雙重影響下的目標跟蹤問題。
背景技術：
與傳統的飛機目標不同，臨近空間飛行器具有隱身+高超聲速的複合特性，對現有雷達預警防禦系統具有嚴重的挑戰。一方面，臨近空間飛行器的速度通常在ma5以上，飛行器可在極短的時間內通過雷達預警探測區域，這時，雷達即使能夠發現目標，也沒有足夠的時間做出反應；另一方面，在目標高超聲速飛行的過程中，飛行器周圍會產生大量的等離子體激波，這些等離子體激波通過吸收、散射雷達電磁波，使臨近空間飛行器在高超聲速飛行的同時還兼具一定的隱身特性，進而嚴重影響現有雷達對目標的搜索跟蹤能力。為此，如何解決隱身+高超聲速雙重影響下的目標跟蹤難題是當前急需解決的一個關鍵問題。
檢測前跟蹤(trackbeforedetect,tbd)技術是當前實現隱身目標跟蹤的一種有效途徑。但是，該方法在具體實現的過程中，卻需要長時間的非相參積累。在對臨近空間目標跟蹤的整個過程中，如果全都使用tbd量測對目標進行跟蹤處理，不僅計算量大，而且會產生一定的時間延遲偏差。對於目標速度較小的情況，這一偏差可以忽略不計，但在目標高超聲速運動的情況下，卻會對目標跟蹤產生嚴重的影響。例如，在目標速度為5000m/s，雷達掃描周期為2s，tbd處理周期為5的條件下，每個跟蹤測量周期將會產生50km的時間滯後問題。為此，如何構建一種既能對目標進行實時跟蹤處理，又能兼顧檢測概率的目標跟蹤方法是當前隱身高超聲速目標跟蹤中需要解決的一個關鍵問題。
針對這一情況，本發明在充分考慮目標能量積累和跟蹤實時性的基礎上，提出一種先對目標軌跡進行預測，再對目標量測進行最大遞推能量選取的目標跟蹤方法，以有效解決隱身和高超聲速雙重影響下的目標跟蹤難題。
技術實現要素：
本發明的目的在於突破傳統tbd算法的限制，解決隱身+高超聲速雙重影響下的目標跟蹤難題，提升現有雷達跟蹤鄰近空間目標的能力，提出一種基於最大遞推能量跟蹤的鄰近空間目標跟蹤新方法。其中要解決的問題包括：
1)傳統的tbd算法適用於隱身目標跟蹤，但在目標高速運動的條件下，卻存在跟蹤實時性差、具有大時延偏差的問題。
2)現有的先檢測後跟蹤方法實時性較強，不存在目標高速運動所帶來的時延偏差問題，但卻建立在性噪比較高的假設下，而對目標隱身的情況卻並沒有加以充分考慮。
3)在隱身和高超聲速雙重影響的條件下，現有的tbd算法和先檢測後跟蹤方法都不再適用，很難實現對鄰近空間目標的有效跟蹤。
本發明所述的基於最大遞推能量跟蹤的鄰近空間目標跟蹤新方法，其特徵在於包括以下技術措施：
步驟一、對tbd算法進行改進，利用遞推航跡替代傳統的點數積累，這時點數積累將不再是由多個時刻的批處理量測組成，而是由1個時刻的量測和m-1個時刻的已有航跡點組成，這樣算法不僅具備了實時性，可有效剔除目標高速運動所帶來的時延偏差，而且進一步迴避了數據空間到參數空間的冗餘轉換；
步驟二、對tbd算法做進一步改進，利用遞推能量替代傳統的能量積累，這時能量積累由m-1個時刻的航跡點能量和當前時刻目標區域內最大的量測點能量組成，這樣在對目標實時跟蹤的同時，還可使量測具有較高的檢測概率，進而解決目標隱身所帶來的跟蹤難題；
步驟三、在遞推航跡和遞推能量更新的同時，構建最大遞推能量判決機制，選擇最佳的跟蹤方式對目標進行遞推跟蹤處理；
步驟四、目標跟蹤濾波。
對比現有技術，本發明所述的基於最大遞推能量跟蹤的鄰近空間目標跟蹤新方法，有益效果在於：
1)本發明是對現有tbd方法的一種改進，在維持其高檢測概率的同時，還能兼顧先檢測後跟蹤方法的實時性特徵；
2)與現有的tbd方法相比，本發明實時性強，運算速度快，且可有效消除目標高速運動所帶來的時延偏差問題；
3)與現有的先檢測後跟蹤方法相比，本發明在對目標實時跟蹤的同時，還可有效解決低信噪比條件下的跟蹤難題；
4)本發明可有效實現鄰近空間隱身高超聲速目標的可靠跟蹤，且具有較高的跟蹤精度。
附圖說明
附圖1是基於最大遞推能量跟蹤的鄰近空間目標跟蹤方法步驟流程圖；
附圖2是最大遞推能量跟蹤的點跡積累圖；
附圖3是最大遞推能量跟蹤的能量積累圖；
附圖4是隱身+高超聲速雙重影響下的目標跟蹤模型圖。
具體實施方式
針對隱身和高超聲速雙重影響下的臨近空間目標跟蹤難題，本發明設計了一種基於最大遞推能量跟蹤的臨近空間目標跟蹤新方法。首先，在點數積累上對tbd算法進行改進，利用遞推航跡替代傳統的點數積累，這時點數積累將不再是由多個時刻的批處理量測組成，而是由1個時刻的量測和m-1個時刻的已有航跡點組成，這樣算法不僅具備了實時性，且可有效解決目標高超聲速運動所帶來的時延偏差問題；接著，在能量積累上對tbd算法做進一步改進，利用遞推能量替代傳統的能量積累，這樣算法在對目標實時跟蹤的同時，還可有效克服目標隱身所帶來的檢測難題；最後，將遞推航跡和遞推能量有機結合，通過最大遞推能量判決機制的合理判決，以最終實現對隱身高超聲速目標的有效跟蹤。
以下結合說明書附圖1對本發明做進一步的詳細描述。參照說明書附圖1，本發明的處理流程分以下步驟：
1)利用遞推航跡替代傳統的點數積累
對tbd算法進行改進，利用遞推航跡替代傳統的點數積累，這時點數積累將不再是由多個時刻的批處理量測組成，而是由1個時刻的量測和m-1個時刻的已有航跡點組成，這樣算法不僅具備了實時性，可有效剔除目標高速運動所帶來的時延偏差，而且進一步迴避了數據空間到參數空間的冗餘轉換，其具體如附圖2所示；
①遞推航跡構建
假設k時刻目標的狀態向量為
x(k)＝[x(k),vx(k),y(k),vy(k)]t(1)
挑選其位置狀態
y(k)＝[x(k),y(k)]t(2)
則在目標跟蹤的過程中，可構建長度為m的遞推航跡
ym(k)＝{y(k-m+1),...,y(k-1),y(k)}(3)
其中，y(i)為目標的已有航跡，且i＝k-m+1,...,k-1,k。
②遞推航跡更新
在對遞推航跡ym(k)構建的基礎上，利用m-1個時刻的已有航跡對k+1時刻的目標位置進行預測，
其中
進而，目標可能出現的區域為
zξ(k+1|k)＝[xξ(k+1|k),yξ(k+1|k)]t(6)
其中
這時，在確定目標區域zξ(k+1|k)的條件下，按照步驟2)所述的方法，選擇區域內能量最大的量測點進行實時更新處理，進而遞推航跡可更新為
ym(k+1)＝{y(k-m+2),...,y(k-1),y(k),z(k+1)}(8)
其中，y(j)為m-1個時刻的目標已有航跡，且j＝k-m+2,...,k-1,k。z(k+1)為按照步驟2)所選出的目標量測，並在跟蹤結束後更新為航跡點y(k+1)。
2)利用遞推能量替代傳統的能量積累
對tbd算法做進一步改進，利用遞推能量替代傳統的能量積累，這時能量積累由m-1個時刻的航跡點能量和當前時刻目標區域內最大的量測點能量組成，這樣在目標實時跟蹤的同時，還可使量測具有較高的檢測概率，進而解決目標隱身所帶來的跟蹤難題，其具體如附圖3所示；
①遞推能量構建
在遞推航跡構建的基礎上，進一步構建與之相匹配的遞推能量
其中
a(i)＝ptg2ελ2/(4π)3r(i)4(10)
為單個航跡點的能量大小，且i＝k-m+1,...,k-1,k，pt為雷達發射功率，λ表示雷達發射電磁波的波長，g為天線增益，ε為目標rcs，r(i)為時刻i目標相對雷達的距離。
②遞推能量更新
為使目標量測能夠具有較高的檢測概率，在步驟1所確定的目標區域內選擇能量最大的量測點進行遞推更新處理。
a(k+1)＝a(k)+b(k+1)-a(k-m+1)(11)
其中
b(k+1)＝max{b1(k+1),b2(k+1),...,bn(k+1)}(12)
為k+1時刻所選出的最大更新能量，且在跟蹤結束後更新為航跡點能量a(k+1)，其所對應的目標量測為z(k+1)，z(k+1)就是選出的用於目標跟蹤的最大遞推能量量測。bj(k+1)為跟蹤區域內第j(j＝1,2,...n)個量測點的能量大小，n為跟蹤區域內的量測個數。
3)最大遞推能量判決
在遞推航跡和遞推能量更新的同時，構建最大遞推能量判決機制，選擇最佳的跟蹤方式對目標進行遞推跟蹤處理，其具體如附圖4所示。
為有效獲得隱身+高超聲速雙重影響下的目標跟蹤模型，則最大遞推能量判決機制可用如下的假設檢驗做進一步的描述：
h0：當遞推能量a(k+1)>λ，則判定當前跟蹤可信度較高，按照步驟2)所述的方法，選擇能量最大的點對目標進行實時跟蹤處理；
h1：當遞推能量a(k+1)≤λ，則判定當前跟蹤可信度較低，需採用tbd方法對目標航跡進行重新起始。
其中，門限的取值與m個時刻的噪聲功率和有關，服從自由度為2m的卡方分布判決，α是其顯著性水平。
4)目標跟蹤濾波
在假設h0成立的條件下，將步驟1)所述遞推航跡和步驟2)所述遞推能量代入現有的濾波跟蹤算法即可有效實現隱身+高超聲速雙重影響下的目標跟蹤。