一种基于多假设拟蒙特卡罗的多目标无源协同定位方法技术

本发明专利技术涉及一种基于多假设拟蒙特卡罗的多目标无源协同定位方法。由于PCL系统中被检测目标的信噪比很低、目标个数未知，难以利用PCL系统实现目标个数未知情况下低可观测目标的航迹初始及维持。本发明专利技术方法首先根据双基站无源协同定位系统获取的测量信息构建对数似然函数，然后通过多假设求解目标个数，根据拟蒙特卡罗模拟退火算法对所构建的似然函数进行优化求解，将所得解近似作为全局最优解，实现航迹初始化，最后通过滑窗批处理技术实现航迹维持。本发明专利技术能够有效提高多目标检测跟踪实时性，解决无源协同定位系统中目标个数未知情况下低可观测目标的航迹初始及维持问题，提高目标定位跟踪精度。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于目标检测跟踪
，涉及一种基于多假设拟蒙特卡罗的多目标无源协同定位方法。
技术介绍
无源协同定位(Passive Coherent Location，PCL)是指雷达本身不发射电磁波，借助非合作外辐射源(如手机通信基站，数字电视信号基站等)发射的电磁波来检测跟踪目标。与传统的有源雷达相比，PCL系统体积小，抗干扰能力强，自身静默，具有较强的生存能力。除此外，PCL系统利用双、多基站的空间分布性大幅提高了系统对低空和隐身目标的探测性能，受到了国内外学者的广泛关注。由于PCL系统中被检测目标的信噪比很低，目标个数未知，如何利用PCL系统实现目标个数未知情况下低可观测目标的航迹初始及维持是亟待解决的关键问题之一。为了解决PCL系统中目标个数未知情况下低可观测目标的航迹起始及维持问题，本专利技术提出一种基于多假设拟蒙特卡罗模拟退火极大似然概率多假设的多目标无源协同定位方法。该方法基于双基站PCL系统的检测跟踪数学模型，通过对多帧测量进行积累，构建对数似然函数，通过多假设求解目标个数，再利用拟蒙特卡罗模拟退火技术优化求解，以实现航迹初始化。最后采用滑窗批处理技术，进行航迹维持。
技术实现思路
本专利技术的目的就是针对现有技术的不足，提供一种基于多假设拟蒙特卡罗的多目标无源协同定位方法。为实现本专利技术目的，本专利技术方法包括以下步骤：步骤1、根据双基站无源协同定位系统接收站获取的测量信息，构建对数似然函数，具体方法是：记第j个目标Οj在第k帧的状态为其中和分别表示第k帧时Οj在坐标系x,y方向的位置和速度；K帧测量集合记为：其中K表示总共有K帧测量，Zk为第k帧测量集合，则K帧测量集合Z1:K的对数似然函数为：其中表示J个目标1-K帧的状态集合，zki表示第k帧第i个测量，J表示目标的总个数，表示测量源自Οj的似然函数，π0表示测量为杂波的先验概率，πj为测量源自第j个目标的先验概率，且V为测量空间大小，mk为第k帧测量个数；步骤2、多假设求解目标个数，具体方法是：在目标个数未知情况下，需确定目标个数后才能进行对数似然函数的优化求解过程，已知目标最多有Jmax个，采用多假设法求解目标个数，具体步骤为：①首先假设目标有J＝1,2...,Jmax个，根据式(1)分别求出对应的对数似然函数值②在中，对数似然函数值最大时所对应的J即为目标实际个数Jtrue：步骤3、采用拟蒙特卡罗模拟退火算法优化求解步骤1和步骤2所确定的对数似然函数，获得目标状态估计，具体步骤为：③在测量集合Z1:K构成的对数似然函数解空间内采用基于Sobol序列的拟蒙特卡罗方法产生均匀分布的Ι个状态采样点c表示状态采样点的序号，c＝1,2...,Ι；④根据式(1)分别计算出解空间内各状态采样点相应的对数似然函数值⑤取最大值时所对应的为模拟退火算法初始解⑥采用模拟退火算法在目标解空间内进行优化搜索，将优化所得解作为当前时刻目标的状态估计： X ^ 1 = X ^ 1 S A - - - ( 4 ) ; ]]>步骤4、滑窗批处理技术实现航迹维持：滑窗法即当双基站无源协同定位系统接收站获取新一帧的测量信息后，移除W帧测量中的第一帧，将最新获得的测量作为滑窗中的第W帧，返回步骤1，根据测量集Zk:k+W-1来估计目标第k帧的状态：与现有技术相比，本专利技术能够有效提高多目标检测跟踪实时性，解决无源协同定位系统中目标个数未知情况下低可观测目标的航迹初始及维持问题，提高目标定位跟踪精度。附图说明图1为本专利技术双基站PCL系统示意图。具体实施方式以下结合附图表对本专利技术作进一步说明。图1为本专利技术双基站PCL系统示意图。图1中，Tx表示外辐射源，Rx表示接收站，Ο1表示第1个目标、Ο2表示第2个目标、Οj表示第j个目标，表示Ο1与Rx间的距离、表示Ο2与Rx间的距离、表示Οj与Rx间的距离，表示Ο1与Tx间的距离、表示Ο2与Tx间的距离、表示Οj与Tx间的距离，dRT表示Rx与Tx间的距离，θ1表示Rx与Tx、Ο1间的夹角，θ2表示Rx与Tx、Ο2间的夹角，θj表示Rx与Tx、Οj间的夹角。Rx由监控天线和参考天线组成，其中监控天线接收由Tx发射且经Οj反射的信号，参考天线接收Tx发射的直达信号。通过比较回波信号和直达信号，实现Οj的无源定位。一种基于多假设拟蒙特卡罗的多目标无源协同定位方法，具体实施步骤如下：步骤1、根据双基站无源协同定位系统接收站获取的测量信息，构建对数似然函数，具体方法是：记第j个目标Οj在第k帧的状态为其中和分别表示第k帧时Οj在坐标系x,y方向的位置和速度。假设在测量时间内，Οj近似做如下匀速直线运动： X k + 1 j = FX k j - - - ( 1 ) ]]>其中为Οj的状态转移矩阵，I2是二阶单位阵，是Kronecker积，△是测量周期。为实现低可观测多目标的航迹起始，通常做如下基本假设：1)不同帧之间的测量相互独立；2)每帧的测量集中包含任意个源于目标的测量，每个目标的检测概率为Pd，其余测量为杂波；3)杂波在测量空间Ω内服从均匀分布，杂波个数服从参数为λ的泊松分布。基于如上假设，PCL系统中低可观测多目标的测量模型为： z k i = h ( X k j ) + W k i Θ k i - - - ( 2 ) 本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于多假设拟蒙特卡罗的多目标无源协同定位方法，其特征在于该方法包括以下步骤：步骤1、根据双基站无源协同定位系统接收站获取的测量信息，构建对数似然函数，具体方法是：记第j个目标Οj在第k帧的状态为其中和分别表示第k帧时Οj在坐标系x,y方向的位置和速度；K帧测量集合记为：其中K表示总共有K帧测量，Zk为第k帧测量集合，则K帧测量集合Z1:K的对数似然函数为：其中表示J个目标1‑K帧的状态集合，zki表示第k帧第i个测量，J表示目标的总个数，表示测量源自Οj的似然函数，π0表示测量为杂波的先验概率，πj为测量源自第j个目标的先验概率，且V为测量空间大小，mk为第k帧测量个数；步骤2、多假设求解目标个数，具体方法是：在目标个数未知情况下，需确定目标个数后才能进行对数似然函数的优化求解过程，已知目标最多有Jmax个，采用多假设法求解目标个数，具体步骤为：①首先假设目标有J＝1,2...,Jmax个，根据式(1)分别求出对应的对数似然函数值J＝1,2...,Jmax；②在J＝1,2...,Jmax中，对数似然函数值最大时所对应的J即为目标实际个数Jtrue：步骤3、采用拟蒙特卡罗模拟退火算法优化求解步骤1和步骤2所确定的对数似然函数，获得目标状态估计，具体步骤为：③在测量集合Z1:K构成的对数似然函数解空间内采用基于Sobol序列的拟蒙特卡罗方法产生均匀分布的Ι个状态采样点c表示状态采样点的序号，c＝1,2...,Ι；④根据式(1)分别计算出解空间内各状态采样点相应的对数似然函数值⑤取最大值时所对应的为模拟退火算法初始解⑥采用模拟退火算法在目标解空间内进行优化搜索，将优化所得解作为当前时刻目标的状态估计：X^1=X^1SA---(4);]]>步骤4、滑窗批处理技术实现航迹维持：滑窗法即当双基站无源协同定位系统接收站获取新一帧的测量信息后，移除W帧测量中的第一帧，将最新获得的测量作为滑窗中的第W帧，返回步骤1，根据测量集Zk:k+W‑1来估计目标第k帧的状态：...

【技术特征摘要】
1.一种基于多假设拟蒙特卡罗的多目标无源协同定位方法，其特征在于该方法包括以下步骤：步骤1、根据双基站无源协同定位系统接收站获取的测量信息，构建对数似然函数，具体方法是：记第j个目标Οj在第k帧的状态为其中和分别表示第k帧时Οj在坐标系x,y方向的位置和速度；K帧测量集合记为：其中K表示总共有K帧测量，Zk为第k帧测量集合，则K帧测量集合Z1:K的对数似然函数为：其中表示J个目标1-K帧的状态集合，zki表示第k帧第i个测量，J表示目标的总个数，表示测量源自Οj的似然函数，π0表示测量为杂波的先验概率，πj为测量源自第j个目标的先验概率，且V为测量空间大小，mk为第k帧测量个数；步骤2、多假设求解目标个数，具体方法是：在目标个数未知情况下，需确定目标个数后才能进行对数似然函数的优化求解过程，已知目标最多有Jmax个，采用多假设法求解目标个数，具体步骤为：①首先假设目标有J＝1,2...,Jmax个，根据式(1)分别求出对应的对数似然函数值J＝1,2...,Jmax；②在J＝1,2...,Jmax中，对数似然函数值最大时所对应的J即为目标实际个数Jtrue：步骤3、采用拟蒙特卡罗模拟退火算...

【专利技术属性】
技术研发人员：郭云飞，滕方成，彭冬亮，杨胜伟，郭宝峰，
申请(专利权)人：杭州电子科技大学，
类型：发明
国别省市：浙江;33