利用径向速度的Kalman-PDA滤波算法

刘 代, 赵永波, 高 剑, 李 伟

(1. 西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室, 陕西 西安 710071;2. 西安电子工程研究所, 陕西 西安 710100)

0 引 言

在雷达数据处理中,将概率数据关联法(probabilistic data association, PDA)算法和Kalman滤波算法相结合使用越来越广泛[1-5]。PDA算法能在跟踪波门内对多个过门限的量测数据进行数据关联,确定各个量测来源于目标的概率,并利用其对新息加权获得目标的状态估计。在雷达目标跟踪中,Kalman滤波算法是最小方差意义下的最优算法[6]。将PDA算法与Kalman算法结合使用很好地得到目标的状态估计并使目标的最小方差最优。文献[1-5]将PDA算法和Kalman滤波算法相结合应用到MUSIC信号处理、码分多址(code division multiple access, CDMA)通信和多输入多输出(multiple-input multiple-output, MIMO)信道,得到很好的滤波效果。文献[7]利用径向速度观测误差与距离观测误差相关条件下,提出序贯处理的滤波算法。文献[7-8]只是在Kalman滤波中引入了径向速度,却没有利用更加准确的动目标检测(moving targets detection, MTD)测出的径向速度,未与PDA算法结合使用。目前解MTD速度模糊方法较多[9-13],本文基于MTD测出的不模糊径向速度,提出了一种利用径向速度的Kalman-PDA算法(定义为KalmanV-PDA),利用此径向速度建立速度波门,推导了速度波门表达式,在量测方程中引入径向速度维,利用MTD测出的径向速度实时更新目标观测值中的径向速度,而不是利用目标三轴速度和位置的数学表达式来计算量测径向速度。利用径向速度的Kalman-PDA算法相比标准的Kalman-PDA滤波算法目标跟踪性能得到很大提升。

1 数学模型

假设目标在XYZ平面内做匀速直线运动。……