目标数据处理解读.ppt

第六章 目标数据处理 第一节 目标坐标探测原理 第一节 目标坐标探测原理 第二节 航迹的平滑和外推 第二节 航迹的平滑和外推 小结 第三节 α-β滤波的原理 第三节 α-β滤波的原理 第四节 最小二乘滤波和卡尔曼滤波简介 小结 二、火控系统常用滤波器 复习思考题 一、目标的运动 匀速运动：x(t)=a0＋a1t 加速运动：x(t)=a0+a1t+a2t2 任何目标的坐标都可以用一个多项式来表示 ｘ（t）＝ａ0＋ａ1ｔ＋ａ2ｔ2＋…＋aｍｔm 上式称为目标运动数学模型，即为目标运动的多项式模型。 e 二、最小二乘滤波器 最小二乘滤波方法是一种使误差平方和的数学期望最小的一种滤波器。 A0 A1 A1 A1 A2 A2 A2 A3 A3 A3 A4 第四节 最小二乘滤波和卡尔曼滤波简介 e 二、卡尔曼滤波 1.状态：目标状态的集合。 目标的位置、速度、加速度等。 2.目标状态估计 滤波：使用 tk 及 tk 前所有的测量值对 tk 时刻的状态矢量进行估计。 预测：对以后的时刻 ti （ ti tk） 的状态矢量进行估计，而最后一组测量值是在 tk 时刻得到的。 平滑：分别使用从第一个时刻到最后一个时刻的所有测量值对 tk+1时刻的状态矢量进行估计。 第四节 最小二乘滤波和卡尔曼滤波简介 第四节 最小二乘滤波和卡尔曼滤波简介 3.卡尔曼滤波器是一种最优估计器，因此它对状态矢量 （ 即未知参数 ） 的估计是无偏的，并且方差最小。 4.卡尔曼滤波器要求很高，状态维数多，系统及测量模型复杂。从理论上讲，卡尔曼滤波是一种最优滤波，但是它的要求很高，很难达到。通常用简化的卡尔曼滤波器代替卡尔曼滤波器。 e 第四节 最小二乘滤波和卡尔曼滤波简介 三、自适应滤波器 对于最优的卡尔曼滤波来说，只能适应某一种目标运动情况，当目标机动或运动作较大改变时，就会出现滤波输出与实际不符的情况。 e * * 循环冗余校验码的发送接受的过程 信息m(x) 发送 接收方 发送方 校验正确 N 重发 Y e 例：生成多项式是 信息字段为1011001，求对应的CRC编码. 1 1 0 0 1 1 1 1 1 0 1 1 0 0 1 1 1 1 1 0 1 1 0 0 1 1 1 1 0 0 1 1 0 0 1 1 0 1 0 1 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 1 0 0 1 （余数） 校验字段 形成码字: 1 0 1 1 0 0 1 1 0 1 0 0 1 0 1 1 0 1 e 循环冗余校验码的发送接受的过程 1011001 发送 接收方 发送方 校验正确 Y 1 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 1 1 0 0 1 1 0 1 0 1 0 1 1 0 0 1 1 0 1 0 1 0 1 1 0 0 1 1 0 1 0 e 循环冗余校验码的发送接受的过程 1011001 发送 接收方 发送方 校验正确 N 重发 Y 1 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 1 1 0 0 1 1 0 1 0 1 0 1 1 0 11 1 0 1 0 1 0 1 1 0 0 1 1 0 1 0 e 目标坐标探测原理 航迹的平滑和外推 α—β滤波的原理 最小二乘滤波和卡尔曼滤波简介 目标距离测量 目标方位测量 e 第一节 目标坐标探测原理 一、距离测量 t2 t1 R Ｒ——雷达装置到目标的距离。 t1 ——从发射电磁波到电磁波达到目标所需的时间 。 t2 ——目标反射电磁波到到达雷达接收机的时间 。 e 一、距离测量 t1 t2 R C——电磁波的传播速度 =3.333微秒 =3.333微秒 =1公里 （t1+t2）C=2R R=Ct/2 e 二、角度测量 N 目标角度位置 当接收到的信号最大时天线所指的方向就是目标方向 。 通常从真北方向起或相对于装备该雷达的舰船或飞机的航向测量该角度。 e 第一节 目标坐标探测原理 相关概念 航迹的平滑与外推 航迹的平滑和外推的过程 线性外推 e 一、航迹处理的相关概念 点迹：目标各个时刻的坐标。 航迹：目标运动的轨迹。 轨迹由目标运动的点迹组成。 第二节 航迹的平滑和外推 e 波门：波门是一个人为划定的区域，该区域的中心是“预测的下一有哪些信誉好的足球投注网站周期目标最大可能出现的位置” . Z 1 2 3 -2 -3 -1 A0 O X 1 2 3 -1 -3 -2 A1 A2 A3 A4 二、航迹的平滑与外推 e 2.外推的坐标存在一定的误差，检测的坐标也有误差，利用这两者