多站纯方位目标跟踪算法研究+文献综述(2)
参 考 文 献 44
1 引言
1.1 研究背景及意义
目标跟踪技术作为一门科学技术，在二战之前就已经得到应用，即1937年世界上出现了第一部跟踪雷达站SCR-28。它对提高国家防御系统的生存力、有效反击能力以及在未来战争中夺取制空权具有重要军事意义和使用价值。
之后随着科技的进步，各种跟踪系统相继出现并不断进行完善，跟踪理论与方法在各国学者的努力下也获得了很大发展。1955年，Wax首次提出了目标跟踪的基本原理，并注意到核物理学领域在随机噪声背景下跟踪问题的共同点，在目标跟踪领域有很大影响。但直到70年代，在卡尔曼滤波理论被成功应用于目标跟踪领域后，目标跟踪技术才真正引起人们极大关注和研究兴趣。
现代目标跟踪系统分为主动式和被动式两种。主动式搜索跟踪系统使用主动式传感器如有源雷达，有源雷达系统向外辐射电磁波，这些探测波易于被敌方侦收、截获，遭受电子干扰和反辐射导弹的袭击，影响自身安全[1]。被动传感器如无源雷达，本身并不发射电磁波，不易被敌方电子侦察系统探测到，从而具有抗干扰、抗反辐射导弹攻击等优势[2]，已成为各国研究重点之一。被动跟踪系统是一个弱可观测性非线性系统[3]，其可观测性问题通常可以采用移动单站跟踪和多站融合跟踪两种途径来解决[4]。前一种方法对载机运动提出了苛刻要求，其性能也不尽人意[5]；后者由于其搜索范围大、作用距离远和可靠性高等特点，越来越受到人们的青睐。
利用目标角度信息对目标实施定位跟踪是被动定位跟踪技术的一个重要分支[6]。在现代战争实际环境里，通常测得的目标特征数据是非常有限的，而目标的方位几乎成了唯一可靠的参数，利用所测得的目标角度信息可以估计目标的运动参数(位置、速度、加速度等)，从而对目标实施有效的打击和电子干扰。因此，多站纯方位目标跟踪的研究具有十分重要的意义。多站点纯方位目标跟踪系统是将呈网状分布的多个观测点测量到的角度信息进行融合，从单个不完整信息整合出目标的全息运动状态[7]。该系统的弱可观测性较差、状态模型的高非线性度，导致递推滤波算法在收敛精度和收敛时间上达不到要求[8]。为了实现目标定位跟踪的精确度，研究一种实用、快速、估计精度高的多站纯方位目标跟踪算法具有重要的工程实践意义。
1.2 多站纯方位目标跟踪算法研究的基础及其现状
1.3 目标跟踪基本原理
目标跟踪是一个典型的不确定性问题。随着监视和反监视技术的竞相发展，特别是由于军事监视环境和目标机动性能发生了很大的变化，使得目标跟踪问题的不确定性更加严重。跟踪问题的不确定性主要来源于目标运动状态的不确定性、量测(信息)源的不确定性、多目标和密集杂回波环境造成量测数据模糊或不确定。这就要求机动多目标跟踪系统必须适应机动的变化，同时作出正确的相关决策。通过滤波，对目标运动状态进行估计和预测，来消除目标相关的不确定性，是目前工程上经常应用的方法。图1.1为目标跟踪的基本原理框图[1]：
图1.1 目标跟踪基本原理图
图1.1中目标动态特性包含位置、速度和加速度的状态向量 表示，观测量 被假定为含有测量噪声 的状态向量的线性组合 ；残差(新息)向量 为量测 与状态预测量 之差。用大写字母 , 表示向量，小写字母 ， 表示向量的分量。首先由观测量 和状态预测量 构成残差(新息)向量 ，然后根据 的变化进行机动检测或机动辨识，其次按照某一准则或逻辑调整滤波增益与协方差矩阵或者实时辨识出目标机动特性，最后由滤波算法得到目标的估计值和预测值，从而完成目标跟踪功能。
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