一种基于代价参考粒子滤波器组的检测前跟踪方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN113917434A(43)申请公布日2022.01.11(21)申请号202111170262.9(22)申请日2021.10.08(71)申请人陕西科技大学地址710021陕西省西安市未央区大学园区陕西科技大学(72)发明人卢锦郭晶陶筱娇(74)专利代理机构西安智大知识产权代理事务所61215代理人段俊涛(51)Int.Cl.G01S7/41(2006.01)权利要求书3页说明书12页附图4页(54)发明名称一种基于代价参考粒子滤波器组的检测前跟踪方法(57)摘要一种基于代价参考粒子滤波器组(CRPFbank)的检测前跟踪方法，将目标回波近似为分段线性调频信号，建立状态空间模型；并采用CRPFbank估计可能的目标状态；最后进行目标检测。本发明中，滤波器组具有完全并行结构，基于CRPFbank的估计结果，分别累积各段观测信号，将各段的累积能量与给定门限比较，实现给定虚警概率下目标在各个时刻的目标检测。仿真结果表明，与现有的基于粒子滤波的检测前跟踪方法相比，本发明提出的方法检测能力强，运行速率高。CN113917434ACN113917434A权利要求书1/3页1.一种基于代价参考粒子滤波器组的检测前跟踪方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，将目标回波近似为分段线性调频信号，建立状态空间模型；步骤2，采用CRPFbank估计可能的目标状态；步骤3，进行目标检测。2.根据权利要求1所述基于代价参考粒子滤波器组的检测前跟踪方法，其特征在于，所述步骤1包括：(1)建立回波信号模型在观测时间t∈[0，Tob]s内，回波信号是未知的非线性调频信号s(t)与未知的背景噪声w(t)的混合，表示如下：z(t)＝s(t)+w(t)，t∈[0，Tob]s(2)建立观测方程将[0，Tob]划分为K段等长的子区间，第k段子区间的观测信号记为：zk(t)＝sk(t)+wk(t)将sk(t)近似为下式所示的线性调频信号t∈[(k‑1)ΔT，kΔT]，fk表示sk(t)的左端频率，rk表示sk(t)的调频率；(3)建立系统方程T将左端频率fk和调频率rk定义为状态向量xk，xk＝[fk，rk]，T表示转置，系统方程为：即xk＝Axk‑1+Evk‑1(4)建立状态至间模型对观测z(t)以采样时间ts进行采样，令ΔT＝Lts，则，观测zk(t)、回波信号sk(t)及噪声wk(t)均成为L维的向量，分别记为zk，sk，wk，此时，状态空间模型维记为xk＝Axk‑1+Evk‑12式中，h(xk)＝exp(j2πfktsL+jπrk(tsL))，L＝[0，1，…，L‑1]。3.根据权利要求2所述基于代价参考粒子滤波器组的检测前跟踪方法，其特征在于，所述CRPFbank包括M个并行的代价参考粒子滤波器(CRPF)，每个CRPF采用相同的状态空间模型，但先验信息不同。4.根据权利要求2所述基于代价参考粒子滤波器组的检测前跟踪方法，其特征在于，第m个CRPF的先验信息计算如下：(1)当N表示样本数，U[fmin，fmax]表示[fmin，fmax]内的均匀分布，[fmin，fmax]为多普勒频率的先验信息；2CN113917434A权利要求书2/3页为调频率的先验信息；(2)当N表示样本数，U[fmin，fmax]表示[fmin，fmax]内的均匀分布，[fmin，fmax]为多普勒频率的先验信息；(3)当将观测时间[0，Tob]s划分为P段等长的子区间，如[0，Tp]，[Tp，2Tp]，…，[(P‑1)Tp，PTp]，满足随后，将每个子观测区间内的回波信号近似为分段线性调频信号，针对每个子区间内的观测数据建立状态空间，对每段子空间内的观测数据采用CRPFbank进行状态估计；第p段子观测区间内，第p个CRPFbank中第m个CRPF的初始时刻化为：5.根据权利要求2所述基于代价参考粒子滤波器组的检测前跟踪方法，其特征在于，第m个CRPF的滤波过程如下：(1)初始化在k＝0的初始时刻，初始化第m个CRPF的样本和代价为其中(2)重采样在k时刻，从更新样本‑代价集合中以权重重采样，获得重采样的样本‑代价对于CRPF，当且仅当时，的计算如下所示，式中参数q取正整数；(3)更新从重采样得到的样本‑代价集合获得k时刻的更新样本‑代价集合3CN113917434A权利要求书3/3页上式中，表示均值为标准差为Eσ的高斯分布，σ＝|fmax‑fmin|/2K；(4)第m个CRPF的状态估计(5)计算第m个CRPF的累积代价6.根据权利要求2所述基于代价参考粒子滤波器组的检测前跟踪方法，其特征在于，所述CRPFbank的状态估计结果如下：7.根据权利要求3所述基于代价参考粒子滤波器组的检测前跟踪方法，其特征