一种新的空间目标跟踪滤波算法
2014-09-21吴超
吴超
摘 要:随着空间目标战略价值的显现,空间高速目标的跟踪成为雷达数据处理领域研究的一个热点。提出了一种改进的最小二乘算法,算法鲁棒性强,可以稳定跟踪高速空间目标。仿真实验表明,新算法跟踪空间目标连续光滑,具有较高的跟踪精度。
关键词:空间目标;最小二乘;滤波算法;数据处理
引言:随着航天技术的发展,人类利用空间能力的不断增强,空间在国防、政治和科研等方面的战略地位也日益提高。对空间的利用和控制水平已经成为衡量一个国家綜合实力强弱的重要标准。近年来发生的高科技局部战争表明,陆、海、空、天四位一体化的作战方式已经成为未来高科技战争的发展趋势,其中天基作战能力对于掌握战场主动权和争夺优势来说尤为关键[1]。
一个国家的天基作战能力主要包括三个方面:空间监视与预警能力、空间部署能力和空间攻防对抗能力。其中,空间监视与预警的主要作用是提供全方位的空间动态信息,为空间部署和攻防对抗的信息需求提供保障,在天基作战体系中起着基础性作用。一般来说,空间监视的主要任务是:对重要的空间目标进行精确的探测与跟踪;实时探测和识别可能对己方航天系统构成威胁的航天器的任务、尺寸、形态、轨道参数等重要目标特征;对目标特征数据进行归类与分发。因此,空间目标的探测、跟踪和识别是实现这个目标的重要技术手段[2]。
空间目标主要指卫星、各种空间碎片(如进入轨道的助推火箭、保护罩和其他空间飞行物)。作为空间监视系统中的一种传感器,空间目标监视雷达必须解决好上述多种目标的探测、跟踪、测量等问题。而作为雷达信息处理中心的数据处理系统,要解决的核心问题就是对高速空间目标的跟踪滤波问题。
一、空间高速目标跟踪方法
(一)常规雷达滤波算法。常规防空雷达数据处理多采用
α-β滤波、卡尔曼滤波、或者交互多模型等方法,在滤波过程中使用CV,CA,Singer,CT等运动模型。这类数据处理技术高度依赖运动方程对目标运动形式的准确描述,当运动方程准确时可以实现对3马赫以下速度的飞机目标跟踪;一旦运动方程不能适应目标运动,则滤波发散雷达丢失目标。而在空间目标的跟踪中,雷达需要面对的是具有5马赫以上速度,种类繁多、运动轨道各异、通常具备机动变轨能力的对象,传统跟踪方法难以实现对此类目标的稳定跟踪。
(二)最小二乘滤波算法。最小二乘滤波算法是一种批处理算法,适合于处理运动模型不能精确确定的目标跟踪问题。
(三)改进的最小二乘滤波方法。最小二乘滤波方法对于目标的运动模式和机动输入的统计特性不需要先验的假定,适合于种类多样的空间目标跟踪。但是常规的最小二乘滤波是批处理算法,在对当前时刻的目标状态进行滤波时使用全部历史量测。对于空间目标变轨时体现的机动能力,最小二乘滤波会延迟算法对机动的响应,导致机动段跟踪误差的扩大,甚至导致失跟。我们使用截断记忆的方式改进了最小二乘滤波,对当前时刻之前固定间隔的量测点进行批处理,进行自适应滤波。
改进的最小二乘跟踪方法如下: 每次获得新的量测点迹
plot(i),(1)将雷达球坐标系的量测点迹转换到雷达直角坐标系;(2)根据当前量测点与预测点的残差计算窗长k,选取窗内历史量测 plot(i-k+1), …, plot(i),使用2.2节所述的最小二乘方计算当前滤波值;(3)将2计算出的直角坐标反算回站心极标,显示或上报数据中心。
二、仿真实验
三、结束语
空间目标数据处理与常规雷达数据处理最大的不同是空间目标速度达到5马赫以上,且具备变轨能力。因此,受限于特定运动模型的卡尔曼类滤波算法在跟踪空间高速目标时,有运动模型不匹配滤波发散的风险。
针对上述问题,本文提出了一种改进的最小二乘滤波算法。该算法以最小二乘为基础,每获得一个量测,就以时间维度的局部量测值作为算法的输入进行迭代滤波。仿真实验表明,新算法鲁棒性强,能稳定跟踪5马赫速度目标,距离、方位、仰角的跟踪精度较高。
参考文献:
[1] 李元凯. 空间非合作目标自主随动跟踪与控制研究[D]. 上海交通大学, 2010.
[2] 涂文斌. 空间机动目标跟踪方法研究[D]. 上海交通大学, 2012.
[3] 何友, 修建娟, 张晶炜,等. 雷达数据处理及应用[M]. 北京:电子工业出版社, 2009:148-170.