CN105044667A - 一种运动目标的双星跟踪方法、装置和*** - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种运动目标的双星跟踪方法和装置，通过主星对运动目标进行无线电测向，获得所述运动目标的到达角(DOA)，所述主星根据自身接收到的所述运动目标的目标信号x(t)与辅星通过星间通信传递来的所述运动目标的目标信号y(t)，估计信号到达时间差(TDOA)和信号到达频率差(FDOA)；所述主星根据所述到达角、所述信号到达时间差及所述信号到达频率差，采用粒子滤波算法估计各个时刻所述运动目标的位置和速度，不仅能够实现对空中高速运动目标的定位跟踪，得到运动目标的位置和速度，还能够实现现有技术无法达到的对动目标位置、速度状态量的递推估计，并且在结果的精度上也有显著的提高。

Description

一种运动目标的双星跟踪方法、装置和***

技术领域

本发明涉及目标跟踪领域，特别涉及一种运动目标的双星跟踪方法和装置。

背景技术

根据辐射源辐射的无线电信号，估计辐射源的位置，是大量在轨卫星的重要任务之一。按照定位体制，星载无源定位体制可分为测向定位、时差定位、频差定位、时频差定位等；按照参与辐射源定位的卫星数，星载无源定位体制可分为单星定位***、双星定位***、三星定位***及四星定位***，综合考虑定位效能及实现代价，目前研究较多的是单星及双星定位***。

对于地面静止(或低速)辐射源的卫星定位***，目前已有较多的研究成果，但对于空中高速运动目标的定位跟踪研究较少。由于目标运动的特性，除了关心目标的位置信息外，还关心目标的速度，有可能的话还希望预测目标下一步可能的位置及速度。

发明内容

鉴于上述问题，提出了本发明以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种运动目标的双星跟踪方法、装置和***。

依据本发明的一个方面，提供了一种运动目标的双星跟踪方法，包括：

主星对运动目标进行无线电测向，获得所述运动目标的到达角(DOA)；

所述主星根据自身接收到的所述运动目标的目标信号x(t)与辅星通过星间通信传递来的所述运动目标的目标信号y(t)，估计信号到达时间差(TDOA)和信号到达频率差(FDOA)；

所述主星根据所述到达角、所述信号到达时间差及所述信号到达频率差，采用粒子滤波算法估计各个时刻所述运动目标的位置和速度。

可选地，所述主星对运动目标进行无线电测向，获得所述运动目标的到达角包括：

所述主星对所述运动目标进行无线电测向，得到测向时刻k所述运动目标的方位角α_k和俯仰角根据所述方位角α_k和俯仰角获得所述运动目标的到达角(DOA)。

可选地，所述主星根据自身接收到的所述运动目标的目标信号x(t)与辅星通过星间通信传递来的所述运动目标的目标信号y(t)，估计信号到达时间差和信号到达频率差包括：

所述主星接收到的目标信号x(t)，及所述辅星传递来的所述运动目标的目标信号y(t)分别用下列公式表示：

x(t)＝α₁s(t)+n₁(t)

$y\left(t\right)={\mathrm{\α}}_{2}s(t-t_d)e^{j2{\mathrm{\πf}}_{d}t}+n_2\left(t\right)$

其中，s(t)为所述运动目标发射的信号，α₁为所述主星接收通道的增益，α₂为所述辅星接收通道的增益，t_d、f_d分别为所述辅星相对所述主星接收通道的时间延迟与多普勒频率差，n₁(t)、n₂(t)为互不相关的高斯白噪声；

令

$\begin{array}{c}{y}_{\mathrm{\ω},\mathrm{\τ}}\left(t\right)=e^{j2\mathrm{\π}ft}y(t+\mathrm{\τ})\\ ={\mathrm{\α}}_2{e}^{j2\mathrm{\π}ft+j2{\mathrm{\πf}}_{d}t+j2{\mathrm{\πf}}_d\mathrm{\τ}}s(t+\mathrm{\τ}-t_d)+e^{j2\mathrm{\π}ft}{n}_2(t+\mathrm{\τ})\end{array}$

则目标信号x(t)和目标信号y(t)的互模糊函数为

$A(\mathrm{\τ},f)={\∫}_0^{T}x\left(t\right)y_{\mathrm{\ω},\mathrm{\τ}}^{*}\left(t\right)dt={\∫}_0^{T}x\left(t\right)y^{*}(t+\mathrm{\τ})e^{-j2\mathrm{\π}ft}dt$

上式中，T为总的采样时间，为y_ω,τ(t)的共轭函数；

求取使得A(τ,f)最大化的τ与f，其中τ为所述信号到达时间差(TDOA)、f为所述信号到达频率差(FDOA)。

可选地，所述主星根据所述到达角、所述信号到达时间差及所述信号到达频率差，采用粒子滤波算法估计各个时刻所述运动目标的位置和速度包括：

步骤D1：由p(x₀)得到N个采样粒子其中x₀为所述运动目标的初始状态估计矢量，包括所述运动目标的位置和速度变量，p(x₀)为所述运动目标的初始状态分布，可通过对所述运动目标的先验认识估计，称为粒子，为由p(x₀)采样得到的第i个状态估计矢量；

步骤D2：计算权值并对其归一化，即其中为时刻k粒子i的权值，y_k为所述运动目标在时刻k的量测矢量，采用所述TDOA、FDOA、DOA量测，即其中t_dk,f_dk分别为k时刻测得的所述信号到达时间差、信号到达频率差，为k时刻生成的第i个粒子，为产生y_k的概率；k时刻状态量的估计为

步骤D3：对粒子进行重采样，使其满足

步骤D4：根据所述运动目标的状态转移函数产生新的粒子

步骤D5：重复步骤D2至步骤D4，直至所述运动目标消失或到达跟踪时限。

依据本发明的另一个方面，提供了一种运动目标的双星跟踪装置，包括：

到达角获取单元，用于对运动目标进行无线电测向，获得所述运动目标的到达角(DOA)；

时间差和频率差估计单元，用于根据分别获得的两路所述运动目标的目标信号x(t)和y(t)，估计信号到达时间差(TDOA)和信号到达频率差(FDOA)；

位置和速度估计单元，用于根据所述到达角、所述信号到达时间差及所述信号到达频率差，采用粒子滤波算法估计各个时刻所述运动目标的位置和速度。

可选地，所述到达角获取单元，具体用于对所述运动目标进行无线电测向，得到测向时刻k所述运动目标的方位角α_k和俯仰角根据所述方位角α_k和俯仰角获得所述运动目标的到达角(DOA)。

可选地，所述时间差和频率差估计单元包括：

目标信号获取模块，用于分别获取两路所述运动目标的目标信号x(t)和y(t)，所述x(t)和y(t)分别用下列公式表示：

x(t)＝α₁s(t)+n₁(t)

$y\left(t\right)={\mathrm{\α}}_{2}s(t-t_d)e^{j2{\mathrm{\πf}}_{d}t}+n_2\left(t\right)$

其中，s(t)为所述运动目标发射的信号，α₁为所述主星接收通道的增益，α₂为所述辅星接收通道的增益，t_d、f_d分别为所述辅星相对所述主星接收通道的时间延迟与多普勒频率差，n₁(t)、n₂(t)为互不相关的高斯白噪声；

互模糊函数求解模块，用于令

$\begin{array}{c}{y}_{\mathrm{\ω},\mathrm{\τ}}\left(t\right)=e^{j2\mathrm{\π}ft}y(t+\mathrm{\τ})\\ ={\mathrm{\α}}_2{e}^{j2\mathrm{\π}ft+j2{\mathrm{\πf}}_{d}t+j2{\mathrm{\πf}}_d\mathrm{\τ}}s(t+\mathrm{\τ}-t_d)+e^{j2\mathrm{\π}ft}{n}_2(t+\mathrm{\τ})\end{array}$

则目标信号x(t)和y(t)的互模糊函数为

$A(\mathrm{\τ},f)={\∫}_0^{T}x\left(t\right)y_{\mathrm{\ω},\mathrm{\τ}}^{*}\left(t\right)dt={\∫}_0^{T}x\left(t\right)y^{*}(t+\mathrm{\τ})e^{-j2\mathrm{\π}ft}dt$

上式中，T为总的采样时间，为y_ω,τ(t)的共轭函数；

时间差和频率差估计模块，用于求取使得目标信号x(t)和y(t)的互模糊函数A(τ,f)最大化的τ与f，其中τ为所述信号到达时间差(TDOA)、f为所述信号到达频率差(FDOA)。

可选地，所述位置和速度估计单元包括：

初始粒子获取模块，用于p(x₀)得到N个采样粒子其中x₀为所述运动目标的初始状态估计矢量，包括所述运动目标的位置和速度变量，p(x₀)为所述运动目标的初始状态分布，可通过对所述运动目标的先验认识估计，称为粒子，为由p(x₀)采样得到的第i个状态估计矢量；

权值计算模块，连接所述初始粒子获取模块，用于计算权值并对其归一化，即其中为时刻k粒子i的权值，y_k为所述运动目标在时刻k的量测矢量，采用所述TDOA、FDOA、DOA量测，即其中t_dk,f_dk分别为k时刻测得的所述信号到达时间差、信号到达频率差，为k时刻生成的第i个粒子，为产生y_k的概率；k时刻状态量的估计为

重采样模块，连接所述权值计算模块，用于对粒子进行重采样，使其满足 $\mathrm{Pr}(x_k^{\left(j\right)}=x_k^{\left(i\right)})={\tilde{w}}_k^{\left(i\right)};$

新粒子获取模块，连接所述重采样模块，用于根据所述运动目标的状态转移函数产生新的粒子

控制模块，连接所述权值计算模块，用于控制所述权值计算模块、所述重采样模块和所述新粒子获取模块之间的计算循环，直至所述运动目标消失或到达跟踪时限。

可选地，所述运动目标的双星跟踪装置设置在主星上，所述主星截获所述运动目标的目标信号获取所述目标信号x(t)，所述主星通过星间通信获得辅星截获所述运动目标的目标信号y(t)。

依据本发明的又一个方面，提供了一种运动目标的双星跟踪***，包括主星和辅星，所述主星和所述辅星分别截获所述运动目标的目标信号，其特征在于，

所述主星对运动目标进行无线电测向，获得所述运动目标的到达角(DOA)；

所述主星根据自身接收到的所述运动目标的目标信号x(t)与所述辅星通过星间通信传递来的所述运动目标的目标信号y(t)，估计信号到达时间差(TDOA)和信号到达频率差(FDOA)；

所述主星根据所述到达角、所述信号到达时间差及所述信号到达频率差，采用粒子滤波算法估计各个时刻所述运动目标的位置和速度。

本发明的有益效果是：本发明的技术方案，采用主星对目标进行无线电测向，获得DOA；辅星将接收到的目标信号通过星间通信传至主星，主星根据自身接收到的目标信号与辅星传来的目标信号估计TDOA、FDOA；之后主星根据TDOA、FDOA、DOA量测，采用粒子滤波算法估计目标状态，可实现运动目标位置与速度的准确估计。不仅能够实现对空中高速运动目标的定位跟踪，得到运动目标的位置和速度，还能够实现现有技术无法达到的对动目标位置、速度状态量的递推估计，并且在结果的精度上也有显著的提高。

上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本发明的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本发明的具体实施方式。

附图说明

通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本发明的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中：

图1为本发明实施例提供的一种运动目标的双星跟踪方法的流程图；

图2为本发明的一个实施例提供的一种运动目标的双星跟踪装置的结构图；

图3-a为本发明的一个实施例提供的一种运动目标的双星跟踪***的结构图；

图3-b为本发明一个具体实施例的双星跟踪***的示意图；

图4示出了基于TDOA、FDOA、DOA量测和粒子滤波的运动目标位置估计情况；

图5示出了基于TDOA、FDOA、DOA量测的运动目标速度估计情况；

图6示出了仅基于TDOA、FDOA量测和粒子滤波的运动目标位置估计情况；

图7示出了基于TDOA、DOA量测的双星定位***对运动目标位置估计情况。

具体实施方式

下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。

图1为本发明实施例提供的一种运动目标的双星跟踪方法的流程图。如图1所示，该方法包括：

步骤S110，主星对运动目标进行无线电测向，获得所述运动目标的到达角(DOA)。

在本发明的一个实施例中，所述主星对运动目标进行无线电测向，获得所述运动目标的到达角包括：

所述主星对所述运动目标进行无线电测向，得到测向时刻k所述运动目标的方位角α_k和俯仰角根据所述方位角α_k和俯仰角获得所述运动目标的到达角(DOA)。

当前常用的无线电测向方法有比幅测向法、干涉仪测向法等，这些方法目前已有充分的研究，在此不再赘述。

步骤S120，所述主星根据自身接收到的所述运动目标的目标信号x(t)与辅星通过星间通信传递来的所述运动目标的目标信号y(t)，估计信号到达时间差(TDOA)和信号到达频率差(FDOA)。

在本发明的一个实施例中，所述主星根据自身接收到的所述运动目标的目标信号x(t)与辅星通过星间通信传递来的所述运动目标的目标信号y(t)，估计信号到达时间差和信号到达频率差包括：

所述主星接收到的目标信号x(t)，及所述辅星传递来的所述运动目标的目标信号y(t)分别用下列公式表示：

x(t)＝α₁s(t)+n₁(t)

$y\left(t\right)={\mathrm{\α}}_{2}s(t-t_d)e^{j2{\mathrm{\πf}}_{d}t}+n_2\left(t\right)$

其中，s(t)为所述运动目标发射的信号，α₁为所述主星接收通道的增益，α₂为所述辅星接收通道的增益，t_d、f_d分别为所述辅星相对所述主星接收通道的时间延迟与多普勒频率差，n₁(t)、n₂(t)为互不相关的高斯白噪声；

令

$\begin{array}{c}{y}_{\mathrm{\ω},\mathrm{\τ}}\left(t\right)=e^{j2\mathrm{\π}ft}y(t+\mathrm{\τ})\\ ={\mathrm{\α}}_2{e}^{j2\mathrm{\π}ft+j2{\mathrm{\πf}}_{d}t+j2{\mathrm{\πf}}_d\mathrm{\τ}}s(t+\mathrm{\τ}-t_d)+e^{j2\mathrm{\π}ft}{n}_2(t+\mathrm{\τ})\end{array}$

则目标信号x(t)和目标信号y(t)的互模糊函数为

$A(\mathrm{\τ},f)={\∫}_0^{T}x\left(t\right)y_{\mathrm{\ω},\mathrm{\τ}}^{*}\left(t\right)dt={\∫}_0^{T}x\left(t\right)y^{*}(t+\mathrm{\τ})e^{-j2\mathrm{\π}ft}dt$

上式中，T为总的采样时间，为y_ω,τ(t)的共轭函数；

求取使得A(τ,f)最大化的τ与f，其中τ为所述信号到达时间差(TDOA)、f为所述信号到达频率差(FDOA)。

步骤S130，所述主星根据所述到达角、所述信号到达时间差及所述信号到达频率差，采用粒子滤波算法估计各个时刻所述运动目标的位置和速度。

在本发明的一个实施例中，所述主星根据所述到达角、所述信号到达时间差及所述信号到达频率差，采用粒子滤波算法估计各个时刻所述运动目标的位置和速度包括：

步骤D1：由p(x₀)得到N个采样粒子其中x₀为所述运动目标的初始状态估计矢量，包括所述运动目标的位置和速度变量，p(x₀)为所述运动目标的初始状态分布，可通过对所述运动目标的先验认识估计，称为粒子，为由p(x₀)采样得到的第i个状态估计矢量；

步骤D2：计算权值并对其归一化，即其中时刻k粒子i的权值，y_k为所述运动目标在时刻k的量测矢量，采用所述TDOA、FDOA、DOA量测，即其中t_dk,f_dk分别为k时刻测得的所述信号到达时间差、信号到达频率差，为k时刻生成的第i个粒子，为产生y_k的概率；k时刻状态量的估计为

步骤D3：对粒子进行重采样，使其满足

步骤D4：根据所述运动目标的状态转移函数产生新的粒子

步骤D5：重复步骤D2至步骤D4，直至所述运动目标消失或到达跟踪时限。

通过上述实施例给出的运动目标的双星跟踪方法，通过主星对运动目标进行无线电测向，获得运动目标的到达角，以及通过主星辅星各自接收到的目标信号获得信号到达时间差和信号到达频率差，利用以上三种数据，通过粒子滤波算法对运动目标的状态值进行计算，实现了对空中高速目标的定位跟踪，能够求得运动目标的位置和速度，相较于现有技术，在精度上有显著的提升。依据本发明的实施例，还能够实现现有技术无法达到的对动目标位置、速度状态量的递推估计，取得了技术上的显著进步。

图2为本发明的一个实施例提供的一种运动目标的双星跟踪装置的结构图。如图所示，运动目标的双星跟踪装置200包括：

到达角获取单元210，用于对运动目标进行无线电测向，获得所述运动目标的到达角(DOA)；

时间差和频率差估计单元220，用于根据分别获得的两路所述运动目标的目标信号x(t)和y(t)，估计信号到达时间差(TDOA)和信号到达频率差(FDOA)；

位置和速度估计单元230，用于根据所述到达角、所述信号到达时间差及所述信号到达频率差，采用粒子滤波算法估计各个时刻所述运动目标的位置和速度。

在本发明的一个实施例中，图2所示的装置，所述到达角获取单元210，具体用于对所述运动目标进行无线电测向，得到测向时刻k所述运动目标的方位角α_k和俯仰角根据所述方位角α_k和俯仰角获得所述运动目标的到达角(DOA)。

在本发明的一个实施例中，图2所示的装置，所述时间差和频率差估计单元220包括：

目标信号获取模块，用于分别获取两路所述运动目标的目标信号x(t)和y(t)，所述x(t)和y(t)分别用下列公式表示：

x(t)＝α₁s(t)+n₁(t)

$y\left(t\right)={\mathrm{\α}}_{2}s(t-t_d)e^{j2{\mathrm{\πf}}_{d}t}+n_2\left(t\right)$

其中，s(t)为所述运动目标发射的信号，α₁为所述主星接收通道的增益，α₂为所述辅星接收通道的增益，t_d、f_d分别为所述辅星相对所述主星接收通道的时间延迟与多普勒频率差，n₁(t)、n₂(t)为互不相关的高斯白噪声；

互模糊函数求解模块，用于令

$\begin{array}{c}{y}_{\mathrm{\ω},\mathrm{\τ}}\left(t\right)=e^{j2\mathrm{\π}ft}y(t+\mathrm{\τ})\\ ={\mathrm{\α}}_2{e}^{j2\mathrm{\π}ft+j2{\mathrm{\πf}}_{d}t+j2{\mathrm{\πf}}_d\mathrm{\τ}}s(t+\mathrm{\τ}-t_d)+e^{j2\mathrm{\π}ft}{n}_2(t+\mathrm{\τ})\end{array}$

则目标信号x(t)和y(t)的互模糊函数为

$A(\mathrm{\τ},f)={\∫}_0^{T}x\left(t\right)y_{\mathrm{\ω},\mathrm{\τ}}^{*}\left(t\right)dt={\∫}_0^{T}x\left(t\right)y^{*}(t+\mathrm{\τ})e^{-j2\mathrm{\π}ft}dt$

上式中，T为总的采样时间，为y_ω,τ(t)的共轭函数；

时间差和频率差估计模块，用于求取使得目标信号x(t)和y(t)的互模糊函数A(τ,f)最大化的τ与f，其中τ为所述信号到达时间差(TDOA)、f为所述信号到达频率差(FDOA)。

在本发明的一个实施例中，图2所示的装置，所述位置和速度估计单元230包括：

初始粒子获取模块，用于p(x₀)得到N个采样粒子其中x₀为所述运动目标的初始状态估计矢量，包括所述运动目标的位置和速度变量，p(x₀)为所述运动目标的初始状态分布，可通过对所述运动目标的先验认识估计，称为粒子，为由p(x₀)采样得到的第i个状态估计矢量；

权值计算模块，连接所述初始粒子获取模块，用于计算权值并对其归一化，即其中为时刻k粒子i的权值，y_k为所述运动目标在时刻k的量测矢量，采用所述TDOA、FDOA、DOA量测，即其中t_dk,f_dk分别为k时刻测得的所述信号到达时间差、信号到达频率差，为k时刻生成的第i个粒子，为产生y_k的概率；k时刻状态量的估计为

重采样模块，连接所述权值计算模块，用于对粒子进行重采样，使其满足 $\mathrm{Pr}(x_k^{\left(j\right)}=x_k^{\left(i\right)})={\tilde{w}}_k^{\left(i\right)};$

新粒子获取模块，连接所述重采样模块，用于根据所述运动目标的状态转移函数产生新的粒子

控制模块，用于控制所述权值计算模块、所述重采样模块和所述新粒子获取模块之间的计算循环，直至所述运动目标消失或到达跟踪时限。

图3-a为本发明的一个实施例提供的一种运动目标的双星跟踪***的结构图。如图3-a所示，该***包括包括主星310和辅星320，所述主星和所述辅星分别截获所述运动目标330的目标信号，其中，

所述主星310对运动目标330进行无线电测向，获得所述运动目标330的到达角(DOA)；

所述主星310根据自身接收到的所述运动目标330的目标信号x(t)与所述辅星320通过星间通信传递来的所述运动目标330的目标信号y(t)，估计信号到达时间差(TDOA)和信号到达频率差(FDOA)；

所述主星310根据所述到达角、所述信号到达时间差及所述信号到达频率差，采用粒子滤波算法估计各个时刻所述运动目标330的位置和速度。

图3-b示出了本发明一个具体实施例的双星跟踪***的示意图。如图3-b所示的双星跟踪***，包括：主星300，辅星310，运动目标320。具体实施方式如图3-a描述中所示。

结合前文给出的运动目标的双星跟踪方法和装置，下面将给出所述方法和装置在具体实施例中的应用。

考察一个二维平面内的运动目标，目标的状态为：其中x_k，y_k分别为目标在X、Y向的位置变量，分别为目标在X、Y向的速度变量。辐射源信号频率20MHz。仿真100个时间间隔，目标起点为[250,250]^T，终点为[500,-900]^T，目标匀速运动，目标的状态转移情况可以下式刻画：

$x_k=\left[\begin{array}{cccc}1& \mathrm{\Δ}& 0& 0\\ 0& 1& 0& 0\\ 1& \mathrm{\Δ}& 0& 0\\ 0& 1& 0& 0\end{array}\right]x_{k-1}+Q---\left(1\right)$

式中Δ为观测间隔，本例设Δ＝1， $Q=\left[\begin{array}{cccc}25& 0& 0& 0\\ 0& 25& 0& 0\\ 0& 0& 25& 0\\ 0& 0& 0& 25\end{array}\right].$

目标量测为：

其中t_dk、f_dk分别为时刻k测得的双星时差、频差，v_k为观测噪声，满足v_k～N(·,0,R_k)，且 $R_k=\left[\begin{array}{cccc}{\mathrm{\σ}}_1^2& 0& 0& 0\\ 0& {\mathrm{\σ}}_2^2& 0& 0\\ 0& 0& {\mathrm{\σ}}_3^2& 0\\ 0& 0& 0& {\mathrm{\σ}}_4^2\end{array}\right],$ 其中σ₁＝σ₂＝1°，σ₃＝50ns，σ₄＝10Hz。不失一般性且为简便计，主星定点位置[500,500,1000]^T，辅星定点位置[0,0,500]^T。假设x₀＝[250,0,250,0]^T，根据式(1)有p(x_k|x_k-1)～N(0,Q)。

图4示出了基于TDOA、FDOA、DOA量测和粒子滤波的运动目标位置估计情况。图中X代表各个时刻目标实际位置，○则代表各个时刻目标估计位置。

图5示出了基于TDOA、FDOA、DOA量测的运动目标速度估计情况。图中X代表各个时刻目标实际速度，○则代表各个时刻目标估计速度。

作为比较，图6示出了仅基于TDOA、FDOA量测和粒子滤波的运动目标位置估计情况。

图7示出了基于TDOA、DOA量测的双星定位***对运动目标位置估计情况。该图为采用(朱建丰，陆安南，一种应用于空中目标定位的双星测时差测向方法及装置，申请号：2013107195148；)中的方法得到的结果。

比较图4、图6、图7中的估计结果，在本案例测时、测频、测向精度都不高的情况下，基于TDOA、FDOA、DOA量测和粒子滤波的运动目标跟踪最为精确与稳定。同时，基于TDOA、FDOA、DOA量测和粒子滤波的双星跟踪***还能给出比较准确的目标速度估计(如图5所示)，而这是采用TDOA、DOA量测的双星定位***所无法给出的。因此，本专利给出的跟踪***能更有效地实现运动目标跟踪。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均包含在本发明的保护范围内。

Claims (10)

1.一种运动目标的双星跟踪方法，其特征在于，所述方法包括：

主星对运动目标进行无线电测向，获得所述运动目标的到达角(DOA)；

所述主星根据自身接收到的所述运动目标的目标信号x(t)与辅星通过星间通信传递来的所述运动目标的目标信号y(t)，估计信号到达时间差(TDOA)和信号到达频率差(FDOA)；

所述主星根据所述到达角、所述信号到达时间差及所述信号到达频率差，采用粒子滤波算法估计各个时刻所述运动目标的位置和速度。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述主星对运动目标进行无线电测向，获得所述运动目标的到达角包括：

所述主星对所述运动目标进行无线电测向，得到测向时刻k所述运动目标的方位角α_k和俯仰角根据所述方位角α_k和俯仰角获得所述运动目标的到达角(DOA)。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述主星根据自身接收到的所述运动目标的目标信号x(t)与辅星通过星间通信传递来的所述运动目标的目标信号y(t)，估计信号到达时间差和信号到达频率差包括：

所述主星接收到的目标信号x(t)，及所述辅星传递来的所述运动目标的目标信号y(t)分别用下列公式表示：

x(t)＝α₁s(t)+n₁(t)

y(t)＝α₂s(t-t_d)e^j2πfdt+n₂(t)

其中，s(t)为所述运动目标发射的信号，α₁为所述主星接收通道的增益，α₂为所述辅星接收通道的增益，t_d、f_d分别为所述辅星相对所述主星接收通道的时间延迟与多普勒频率差，n₁(t)、n₂(t)为互不相关的高斯白噪声；

令

$\begin{array}{c}{y}_{\mathrm{\ω},\mathrm{\τ}}\left(t\right)=e^{j2\mathrm{\π}ft}y(t+\mathrm{\τ})\\ ={\mathrm{\α}}_2{e}^{j2\mathrm{\π}ft+j2{\mathrm{\πf}}_{d}t+j2{\mathrm{\πf}}_d\mathrm{\τ}}s(t+\mathrm{\τ}-t_d)+e^{j2\mathrm{\π}ft}{n}_2(t+\mathrm{\τ})\end{array}$

则目标信号x(t)和目标信号y(t)的互模糊函数为

$A(\mathrm{\τ},f)={\∫}_0^{T}x\left(t\right)y_{\mathrm{\ω},\mathrm{\τ}}^{*}\left(t\right)dt={\∫}_0^{T}x\left(t\right)y^{*}(t+\mathrm{\τ})e^{-j2\mathrm{\π}ft}dt$

上式中，T为总的采样时间，为y_ω,τ(t)的共轭函数；

求取使得A(τ,f)最大化的τ与f，其中τ为所述信号到达时间差(TDOA)、f为所述信号到达频率差(FDOA)。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述主星根据所述到达角、所述信号到达时间差及所述信号到达频率差，采用粒子滤波算法估计各个时刻所述运动目标的位置和速度包括：

步骤D1：由p(x₀)得到N个采样粒子其中x₀为所述运动目标的初始状态估计矢量，包括所述运动目标的位置和速度变量，p(x₀)为所述运动目标的初始状态分布，可通过对所述运动目标的先验认识估计，称为粒子，为由p(x₀)采样得到的第i个状态估计矢量；

步骤D2：计算权值并对其归一化，即其中为时刻k粒子i的权值，y_k为所述运动目标在时刻k的量测矢量，采用所述TDOA、FDOA、DOA量测，即其中t_dk,f_dk分别为k时刻测得的所述信号到达时间差、信号到达频率差，为k时刻生成的第i个粒子，产生y_k的概率；k时刻状态量的估计为

步骤D3：对粒子进行重采样，使其满足

步骤D4：根据所述运动目标的状态转移函数产生新的粒子

步骤D5：重复步骤D2至步骤D4，直至所述运动目标消失或到达跟踪时限。

5.一种运动目标的双星跟踪装置，其特征在于，该装置包括：

到达角获取单元，用于对运动目标进行无线电测向，获得所述运动目标的到达角(DOA)；

时间差和频率差估计单元，用于根据分别获得的两路所述运动目标的目标信号x(t)和y(t)，估计信号到达时间差(TDOA)和信号到达频率差(FDOA)；

位置和速度估计单元，用于根据所述到达角、所述信号到达时间差及所述信号到达频率差，采用粒子滤波算法估计各个时刻所述运动目标的位置和速度。

6.如权利要求5所述的装置，其特征在于，所述到达角获取单元，具体用于对所述运动目标进行无线电测向，得到测向时刻k所述运动目标的方位角α_k和俯仰角根据所述方位角α_k和俯仰角获得所述运动目标的到达角(DOA)。

7.如权利要求6所述的装置，其特征在于，所述时间差和频率差估计单元包括：

目标信号获取模块，用于分别获取两路所述运动目标的目标信号x(t)和y(t)，所述x(t)和y(t)分别用下列公式表示：

x(t)＝α₁s(t)+n₁(t)

y(t)＝α₂s(t-t_d)e^j2πfdt+n₂(t)

其中，s(t)为所述运动目标发射的信号，α₁为所述主星接收通道的增益，α₂为所述辅星接收通道的增益，t_d、f_d分别为所述辅星相对所述主星接收通道的时间延迟与多普勒频率差，n₁(t)、n₂(t)为互不相关的高斯白噪声；

互模糊函数求解模块，用于令

$\begin{array}{c}{y}_{\mathrm{\ω},\mathrm{\τ}}\left(t\right)=e^{j2\mathrm{\π}ft}y(t+\mathrm{\τ})\\ ={\mathrm{\α}}_2{e}^{j2\mathrm{\π}ft+j2{\mathrm{\πf}}_{d}t+j2{\mathrm{\πf}}_d\mathrm{\τ}}s(t+\mathrm{\τ}-t_d)+e^{j2\mathrm{\π}ft}{n}_2(t+\mathrm{\τ})\end{array}$

则目标信号x(t)和y(t)的互模糊函数为

$A(\mathrm{\τ},f)={\∫}_0^{T}x\left(t\right)y_{\mathrm{\ω},\mathrm{\τ}}^{*}\left(t\right)dt={\∫}_0^{T}x\left(t\right)y^{*}(t+\mathrm{\τ})e^{-j2\mathrm{\π}ft}dt$

上式中，T为总的采样时间，为y_ω,τ(t)的共轭函数；

时间差和频率差估计模块，用于求取使得目标信号x(t)和y(t)的互模糊函数A(τ,f)最大化的τ与f，其中τ为所述信号到达时间差(TDOA)、f为所述信号到达频率差(FDOA)。

8.如权利要求7所述的装置，其特征在于，所述位置和速度估计单元包括：

初始粒子获取模块，用于p(x₀)得到N个采样粒子其中x₀为所述运动目标的初始状态估计矢量，包括所述运动目标的位置和速度变量，p(x₀)为所述运动目标的初始状态分布，可通过对所述运动目标的先验认识估计，称为粒子，为由p(x₀)采样得到的第i个状态估计矢量；

权值计算模块，连接所述初始粒子获取模块，用于计算权值并对其归一化，即其中为时刻k粒子i的权值，y_k为所述运动目标在时刻k的量测矢量，采用所述TDOA、FDOA、DOA量测，即其中t_dk,f_dk分别为k时刻测得的所述信号到达时间差、信号到达频率差，为k时刻生成的第i个粒子，为产生y_k的概率；k时刻状态量的估计为

重采样模块，连接所述权值计算模块，用于对粒子进行重采样，使其满足

新粒子获取模块，连接所述重采样模块，用于根据所述运动目标的状态转移函数产生新的粒子

控制模块，连接所述权值计算模块，用于控制所述权值计算模块、所述重采样模块和所述新粒子获取模块之间的计算循环，直至所述运动目标消失或到达跟踪时限。

9.如权利要求7所述的装置，其特征在于，所述运动目标的双星跟踪装置设置在主星上，所述主星截获所述运动目标的目标信号获取所述目标信号x(t)，所述主星通过星间通信获得辅星截获所述运动目标的目标信号y(t)。

10.一种运动目标的双星跟踪***，包括主星和辅星，所述主星和所述辅星分别截获所述运动目标的目标信号，其特征在于，

所述主星对运动目标进行无线电测向，获得所述运动目标的到达角(DOA)；

所述主星根据自身接收到的所述运动目标的目标信号x(t)与所述辅星通过星间通信传递来的所述运动目标的目标信号y(t)，估计信号到达时间差(TDOA)和信号到达频率差(FDOA)；

所述主星根据所述到达角、所述信号到达时间差及所述信号到达频率差，采用粒子滤波算法估计各个时刻所述运动目标的位置和速度。