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专利号: 2017102253319
申请人: 杭州电子科技大学
专利类型:发明专利
专利状态:已下证
专利领域: 测量;测试
更新日期:2024-10-29
缴费截止日期: 暂无
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摘要:

权利要求书:

1.基于深度聚类的极坐标动态规划无源协同定位方法,其特征在于该方法包括以下步骤:步骤(1)、通过环境变量学习确定空间转移伸缩量,并求出非线性测量空间内有效转移范围Ψ(zk(i))=[Δγk Δθk],Δγk表示距离差有效转移范围,Δθk为方位角有效转移范围;

1.1首先确定空间转移伸缩量,公式如下:

其中Pk和Pt,k分别表示k时刻目标和辐射源过程噪声协方差矩阵,β表示缩放因子, 和以及 和 分别表示辐射源和目标的横纵坐标速度;

1.2结合误差传递理论,确定有效状态转移范围:

其中Δxk、Δyk、Δxt,k和Δyt,k分别表示目标和辐射源速度所在区间,xk和yk表示k时刻目标的横纵坐标,xt,k和yt,k表示k时刻辐射源横纵坐标,γ表示距离差,θ表示方位角;

步骤(2)、通过基于深度聚类的动态规划算法进行评测函数更新,评测函数是由深度聚类因子以及回波幅值共同构成,深度聚类因子公式如下所示:其中p(zk(i)/H1)与p(zk(i)/H0)分别表示目标和噪声的概率密度函数,zk(i)表示第k帧第i个状态,H1和H0分别表示测量值源自目标的条件和测量源于噪声的条件,λ和ε均为参数;

评测函数I(zk(i))为:

其中||·||2表示二范数,Ak(i)表示第k帧第i个状态的幅值,zk-1(j)表示第k-1帧第j个状态;

通过构造的评测函数对若干帧观测数据进行批处理,在非线性有效状态转移范围内,若相邻帧的某两个状态的评测函数高于其它的候选状态,则对评价函数进行更新,并记录路径;

步骤(3)、通过极值理论确定回溯阈值,并加入抗干扰因子η进行门限约束,找到所有超过阈值的候选状态;

其中 表示第k帧测量集合的幅值均值, 表示最大概率密度值处的单帧幅值K为观测总帧数,1≤k≤K;

步骤(4)、对所有候选状态进行航迹回溯,得到非线性测量空间的估计航迹;

步骤(5)、对目标和辐射源状态进行统一滤波;

5.1对目标状态和辐射源状态重新组合,生成扩维状态;

5.2通过基于关联预测协方差的扩展卡尔曼滤波算法,对扩维后的状态进行估计,其中第k帧预测协方差矩阵 是由第k-1帧的估计协方差 和第k-2帧的估计协方差 共同构成,公式如下:其中E为单位矩阵,FA,k-1为k-1帧状态扩维后的状态转移矩阵,wA,k表示第k帧扩维后的过程噪声;

通过该滤波算法,对目标和辐射源进行统一滤波估计,从而降低目标和辐射源的跟踪误差。