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    雜波環(huán)境下強(qiáng)機(jī)動目標(biāo)自適應(yīng)關(guān)聯(lián)波門選擇

    2020-09-02 01:33:56諸葛晶晶林家駿
    關(guān)鍵詞:波門扇形雜波

    趙 菡 諸葛晶晶 林家駿

    (華東理工大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院 上海 200237)

    0 引 言

    關(guān)聯(lián)波門的有效設(shè)定可以減少數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法的運(yùn)算量、提高關(guān)聯(lián)精度,是數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法的必要條件[1-2],通過設(shè)置波門中心為目標(biāo)預(yù)測位置,實(shí)現(xiàn)對量測回波的篩選。概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法(Probabilistic Data Association, PDA)[3]以及在此基礎(chǔ)上針對多目標(biāo)優(yōu)化的聯(lián)合概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法(Joint Probabilistic Data Association, JPDA)[4]均是通過對波門范圍內(nèi)的所有回波計(jì)算概率進(jìn)而加權(quán)獲得目標(biāo)的狀態(tài)更新。因此,關(guān)聯(lián)波門的選取很大程度上決定了目標(biāo)的狀態(tài)更新是否精確,跟蹤是否穩(wěn)定,乃至于是否會出現(xiàn)失跟。

    雜波環(huán)境下的強(qiáng)機(jī)動目標(biāo)跟蹤存在目標(biāo)運(yùn)動狀態(tài)變化情況復(fù)雜、波門中心難以預(yù)測等問題,固定波門無法應(yīng)對目標(biāo)在不同狀態(tài)下的跟蹤任務(wù),因此研究者們相繼提出了多種自適應(yīng)關(guān)聯(lián)波門設(shè)計(jì)方法以改善目標(biāo)丟失問題,提高跟蹤精度[5]。文獻(xiàn)[6]提出了一種自適應(yīng)關(guān)聯(lián)波門跟蹤算法,以目標(biāo)發(fā)生最大機(jī)動水平作為假設(shè),修正關(guān)聯(lián)波門以增加真實(shí)回波落入概率。然而基于最大機(jī)動水平的假設(shè)使得關(guān)聯(lián)波門過大,在雜波密集環(huán)境下反而會造成跟蹤的不穩(wěn)定甚至失跟。文獻(xiàn)[7]同樣以最大機(jī)動水平所對應(yīng)的模型誤差協(xié)方差對關(guān)聯(lián)波門進(jìn)行擴(kuò)大,使得在波門內(nèi)不存在有效量測時擴(kuò)大波門大小以確保真實(shí)量測落入門內(nèi)。然而一味地?cái)U(kuò)大波門會造成目標(biāo)穩(wěn)定后波門內(nèi)包含過多雜波,反而影響跟蹤精確度。文獻(xiàn)[8]在誤差動態(tài)變化率的提示下,根據(jù)目標(biāo)飛行狀態(tài)對關(guān)聯(lián)波門的大小進(jìn)行動態(tài)調(diào)整,有效降低了目標(biāo)丟失率,提高了跟蹤精度,避免了上述算法在雜波環(huán)境下的局限。然而,該方法的研究背景是選定關(guān)聯(lián)波門的形狀為橢圓門,僅存在橢圓門門限大小這一單一調(diào)節(jié)參數(shù),且在跟蹤強(qiáng)機(jī)動目標(biāo)時門限調(diào)整幅度過小,容易出現(xiàn)失跟。文獻(xiàn)[9]采用三種波門自適應(yīng)切換的方法處理臨近空間高超聲速目標(biāo)航跡的起始問題,一定程度上解決了上述問題中對高機(jī)動目標(biāo)的跟蹤問題,但并未討論目標(biāo)持續(xù)運(yùn)動過程中機(jī)動變化情況下的關(guān)聯(lián)波門如何切換。

    綜上,現(xiàn)有的關(guān)聯(lián)波門自適應(yīng)算法多為單一波門形狀(通常為矩形門或橢圓門),通過估計(jì)跟蹤誤差來調(diào)整門限參數(shù),實(shí)現(xiàn)波門大小的更新。該方法存在兩大缺陷:(1) 通過跟蹤誤差來調(diào)整波門門限屬于補(bǔ)救性調(diào)整,較高的滯后性導(dǎo)致波門更新不及時,在目標(biāo)出現(xiàn)劇烈運(yùn)動時容易失跟;(2) 單一形狀的矩形/橢圓門在面對雜波環(huán)境下的強(qiáng)機(jī)動目標(biāo)時,并不能很好地契合目標(biāo)運(yùn)動狀態(tài),波門中心的劇烈變化也容易導(dǎo)致波門內(nèi)無有效量測及跟蹤不穩(wěn)定。

    本文針對單一形狀波門在跟蹤強(qiáng)機(jī)動目標(biāo)時跟蹤不穩(wěn)定及失跟嚴(yán)重的問題,提出一種自適應(yīng)關(guān)聯(lián)波門選擇算法。通過估計(jì)當(dāng)前目標(biāo)的運(yùn)動狀態(tài),結(jié)合目標(biāo)不確定度預(yù)測失跟概率,自適應(yīng)切換橢圓門、扇形門及環(huán)形門三種波門形狀,并動態(tài)更新門限參數(shù)以提高波門內(nèi)正確量測的關(guān)聯(lián)概率。仿真結(jié)果表明,在強(qiáng)機(jī)動目標(biāo)跟蹤中,本文算法可有效跟蹤目標(biāo),降低目標(biāo)丟失率的同時提升目標(biāo)的跟蹤精度。

    1 自適應(yīng)參數(shù)

    1.1 關(guān)聯(lián)波門

    面對強(qiáng)機(jī)動目標(biāo)的復(fù)雜運(yùn)動狀態(tài),采用何種關(guān)聯(lián)波門進(jìn)行目標(biāo)跟蹤直接影響真實(shí)回波的落入概率,進(jìn)而影響目標(biāo)的丟失率及跟蹤精度。目前較常用的關(guān)聯(lián)波門有三種,分別為橢圓門、環(huán)形門及截尾扇形門。

    v′c(k+1)S-1(k+1)vc(k+ 1)≤γ

    (1)

    二維情況下的橢圓門面積為:

    (2)

    歸一化新息協(xié)方差標(biāo)準(zhǔn)差后可得橢圓門的面積為:

    (3)

    (2) 環(huán)形門。與橢圓門不同,環(huán)形門與方向無關(guān),能夠捕獲未知目標(biāo)或啟動目標(biāo),其門限參數(shù)只與目標(biāo)速度相關(guān)。環(huán)形門的關(guān)聯(lián)方程如下:

    (4)

    式中:(x,y)為回波位置;(x1,y1)為波門中心位置;R1=f(vmin)為目標(biāo)的最小速度確定環(huán)的內(nèi)半徑;R2=f(vmax)為目標(biāo)的最大速度確定環(huán)的外半徑。

    環(huán)形門的面積公式為:

    (5)

    (3) 截尾扇形門。截尾扇形關(guān)聯(lián)波門是扇形門的一種,本文默認(rèn)扇形門為截尾扇形門,其關(guān)聯(lián)方程為:

    (6)

    (7)

    式中:最大半徑與最小半徑的選取與環(huán)形門一致;增加角度限制于θ1~θ2,θ1、θ2由目標(biāo)的角速度所確定。

    扇形門的面積公式為:

    (8)

    1.2 不確定度

    目標(biāo)飛行過程的不確定度一定程度上反映了目標(biāo)的跟蹤穩(wěn)定性及失跟概率,當(dāng)目標(biāo)不確定度過低時,說明跟蹤極不穩(wěn)定,應(yīng)及時修正門限參數(shù)或更換波門形狀。本文通過計(jì)算目標(biāo)跟蹤不確定度,估計(jì)目標(biāo)失跟趨勢,從而及時更新波門以降低失跟率。選取Hellinger距離作為衡量目標(biāo)航跡預(yù)測不確定度指標(biāo)。Hellinger距離通過評估量測向量與狀態(tài)向量兩個分布之間的一致性來判斷目標(biāo)的關(guān)聯(lián)性能[11]。

    記組合量測向量分布f=N(Zt(k),Σx),Zt(k)為組合量測,Σx代表量測向量的不確定度。Zt(k)為由關(guān)聯(lián)波門確定的k時刻落入門內(nèi)的mk個有效量測,其計(jì)算公式如下:

    (9)

    采用無偏最小方差估計(jì)迭代獲得量測向量協(xié)方差的Cramer-Rao下界[12],即不確定度Σx(k|k)。

    Σx(k|k-1)=F(k-1)Σx(k-

    1|k-1)F(k-1)T+Q(k-1)

    (10)

    Σx(k|k)=Σx(k|k-1)-K(k)S(k)K(k)T

    (11)

    式中:F(k)為狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣;Q(k)為過程噪聲的協(xié)方差;目標(biāo)增益矩陣和新息協(xié)方差矩陣分別用K(k)和S(k)表示。

    用Σx和Σy分別表示量測狀態(tài)向量x和估計(jì)狀態(tài)向量y所對應(yīng)的誤差協(xié)方差矩陣,則Hellinger距離dKG(k)為:

    (12)

    (13)

    2 算法設(shè)計(jì)

    2.1 選擇原理

    在實(shí)際應(yīng)用中,不同場景下采用的關(guān)聯(lián)波門應(yīng)根據(jù)實(shí)際情況調(diào)整。面對初始捕獲階段的眾多自由點(diǎn)跡,需采用較大的無方向性波門,環(huán)形門是一個合適的選擇。跟蹤開始后,對于不同的跟蹤目標(biāo)通常有不同的波門選擇策略。例如,在民用航空雷達(dá)應(yīng)用中,民航機(jī)一般不會進(jìn)行較大幅度的機(jī)動,因此,選擇一個較小的波門即可,可以采用橢圓門,對一個速度穩(wěn)定,方向變化小的目標(biāo)進(jìn)行跟蹤。而在軍用領(lǐng)域,由于戰(zhàn)斗機(jī)往往速度較快,且頻繁地進(jìn)行緊急避讓、急轉(zhuǎn)、加速、減速等強(qiáng)機(jī)動變化,因此該場景下往往需要一個較大的波門(扇形波門/環(huán)形門)以涵蓋可能出現(xiàn)的速度及方向變化。

    盡管波門越大,越容易捕獲真實(shí)目標(biāo)回波,但與此同時,也會有較多來自非本目標(biāo)的回波及雜波落入波門;反之,波門選取過小,會使來自本目標(biāo)的回波被排除在外,產(chǎn)生不穩(wěn)定的跟蹤,甚至使得跟蹤目標(biāo)丟失。因此,需要根據(jù)實(shí)際情況選取恰當(dāng)?shù)牟ㄩT,即不可盲目增大波門,也需要使波門大小在一定限度之內(nèi),確保目標(biāo)真實(shí)回波在波門外的概率小于一定程度。

    本文所采用的橢圓門、扇形門及環(huán)形門示意圖如圖1所示。

    圖1 關(guān)聯(lián)波門示意圖

    圖中,Pi-1為上一時刻預(yù)測點(diǎn)跡,Pi為當(dāng)前時刻預(yù)測點(diǎn)跡,Zi+1為下一時刻的量測點(diǎn)跡。合適的波門應(yīng)該在各種情況下都能涵蓋Zi+1點(diǎn)。可以看出:橢圓門面積最小,但方向性最佳,適用于小機(jī)動情況,可有效減少波門內(nèi)所包含的雜波;扇形波門面積次之,具有一定方向性,適用于大機(jī)動情況;環(huán)形門無方向性,波門面積最大,適用于目標(biāo)啟動狀態(tài)及失跟時用于重新捕獲目標(biāo)。

    2.2 選擇流程

    自適應(yīng)波門決策主要是根據(jù)當(dāng)前波門內(nèi)的有效量測來選擇對應(yīng)波門。如前文所述,橢圓門適用于弱機(jī)動環(huán)境,扇形波門適用于角度變化在一定范圍內(nèi)的機(jī)動目標(biāo),環(huán)形門適用于目標(biāo)丟失需重新捕獲的情況??紤]單一形狀波門無法應(yīng)對復(fù)雜的機(jī)動環(huán)境,現(xiàn)提出一種自適應(yīng)波門決策算法,針對不同的機(jī)動環(huán)境下的跟蹤目標(biāo)選擇最合適的波門形狀。在目標(biāo)實(shí)際航行過程中,通過估計(jì)目標(biāo)運(yùn)動狀態(tài)以及判斷波門內(nèi)有無有效回波來決定是否更換波門,具體的決策過程如下:

    首先預(yù)測當(dāng)前目標(biāo)運(yùn)動狀態(tài),當(dāng)在波門內(nèi)尋找到有效量測,根據(jù)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法得到當(dāng)前目標(biāo)預(yù)測速度vP(k)為:

    (14)

    式中:k為當(dāng)前時刻;XP為預(yù)測的航跡;t為量測間隔時間。

    定義δ為表示目標(biāo)觸發(fā)啟動狀態(tài)的閾值,θ為根據(jù)工程經(jīng)驗(yàn)選取的閾值。當(dāng)vP(k)<δ時,認(rèn)為目標(biāo)處于啟動狀態(tài),則采用內(nèi)半徑為0,外半徑為初始設(shè)定最大速度Vmax的環(huán)形門(圓形門),尋找起始航跡。

    當(dāng)目標(biāo)|vP(k)-vP(k-1)|<δ且|atan2(vP(k))-atan2(vP(k-1))|<θ時,認(rèn)為目標(biāo)接近于勻速直線運(yùn)動狀態(tài):更換橢圓門對目標(biāo)進(jìn)行跟蹤。

    當(dāng)目標(biāo)|atan2(vP(k))-atan2(vP(k-1))|>θ時,認(rèn)為目標(biāo)處于轉(zhuǎn)彎機(jī)動狀態(tài),則更換扇形門對目標(biāo)進(jìn)行跟蹤。

    當(dāng)波門內(nèi)不存在有效量測或不確定度過大時,認(rèn)為目標(biāo)已丟失,采用默認(rèn)環(huán)形門重新確定目標(biāo)航跡。

    此外,算法根據(jù)當(dāng)前運(yùn)動狀態(tài)實(shí)時更新三種波門門限參數(shù),以降低雜波落入的概率,提高真實(shí)回波在波門內(nèi)的關(guān)聯(lián)概率。波門門限的更新規(guī)則如下:

    環(huán)形門門限參數(shù)更新規(guī)則:最小速度為max(vP-aline·t-δ,0),最大速度為vP+aline·t+δ。其中aline由跟蹤目標(biāo)最大線加速度所決定,留有一定的余量以防止受量測誤差及預(yù)測誤差影響而超出上下邊界。

    扇形門門限參數(shù)更新規(guī)則:最小速度與最大速度的設(shè)定與環(huán)形門一致。扇形門的順時針轉(zhuǎn)角與逆時針轉(zhuǎn)角邊界為±(αθ×atan2(vP(k))-atan2(vP(k-1))+δ)。其中αθ由跟蹤目標(biāo)最大角加速度所決定。

    自適應(yīng)關(guān)聯(lián)波門決策算法流程如圖2所示。

    圖2 自適應(yīng)關(guān)聯(lián)波門決策算法流程圖

    3 實(shí) 驗(yàn)

    3.1 性能指標(biāo)

    本文采用兩種機(jī)動目標(biāo)跟蹤性能評估指標(biāo)衡量跟蹤狀態(tài)的穩(wěn)定性及跟蹤精度。采用真實(shí)回波關(guān)聯(lián)概率衡量跟蹤算法穩(wěn)定性[13]。假設(shè)系統(tǒng)的狀態(tài)和噪聲g(k)均表現(xiàn)為高斯過程,則新息向量也是高斯過程,并且g(k)服從自由度為M的χ2分布。新息向量v(k)的高斯概率密度函數(shù)為:

    (15)

    式中:|S(k)|為新息向量協(xié)方差矩陣的行列式;M為觀測維數(shù),本文取M=2。

    對于PDA算法而言,過大的門限將引入過多的雜波,而PDA算法將每一個雜波都納入最終目標(biāo)狀態(tài)預(yù)測的計(jì)算中,過多的雜波在導(dǎo)致算法計(jì)算量增大的同時降低了正確回波的關(guān)聯(lián)概率,從而影響目標(biāo)狀態(tài)的預(yù)測精度。相反,門限過小則增加了波門內(nèi)丟失正確回波的概率。若波門內(nèi)檢測不到觀測回波,在持續(xù)數(shù)個觀測周期后算法將停止跟蹤該目標(biāo),進(jìn)而造成目標(biāo)航跡的不連續(xù),甚至目標(biāo)的丟失。根據(jù)PDA算法定義,目標(biāo)狀態(tài)的更新由波門內(nèi)所包含的各個回波各自加權(quán)后的和所決定。由此,可以定義波門內(nèi)正確回波的歸一化關(guān)聯(lián)概率大小來表征門限決策算法的性能,具體數(shù)學(xué)表達(dá)式如下:

    (16)

    式中:第k個掃描周期內(nèi)落入關(guān)聯(lián)波門內(nèi)的回波點(diǎn)跡總數(shù)為mk;vc(k)表示正確回波的新息向量。當(dāng)正確回波均未落入關(guān)聯(lián)波門時,其對應(yīng)的歸一化關(guān)聯(lián)概率ωc的大小為0;若落入關(guān)聯(lián)波門內(nèi)的僅有正確回波,則ωc的大小為1,此時門限決策算法的性能最為優(yōu)異。

    計(jì)算真實(shí)航跡與預(yù)測航跡間的歐式距離誤差,即位置均方根誤差評估跟蹤精度,具體計(jì)算公式如下:

    (17)

    3.2 仿真實(shí)驗(yàn)設(shè)定

    設(shè)置目標(biāo)檢測概率,量測落入關(guān)聯(lián)波門內(nèi)的概率,雜波均勻分布在以正確量測為中心的正方形區(qū)域內(nèi),雜波密度為106 個/m2。對于三種候選波門,初始橢圓門門限常數(shù)為9.21,環(huán)形門與扇形門最小速度參數(shù)(最小半徑)為0,最大速度為80 m/s,此外,扇形門最大偏轉(zhuǎn)角為1.21 rad。

    構(gòu)建目標(biāo)運(yùn)動過程如下:目標(biāo)初始位置位于[0,0]處,初始速度為0 m/s;1~10 s內(nèi)目標(biāo)做固定加速度為15 m/s2的勻加速直線運(yùn)動;11~40 s內(nèi)做勻速直線運(yùn)動;41~50 s內(nèi)向目標(biāo)右前方做角加速度為11.46 rad/s2的轉(zhuǎn)彎機(jī)動;51~70 s繼續(xù)勻速直線運(yùn)動;71~80 s做加速度為20 m/s2的勻加速直線運(yùn)動。

    3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

    目標(biāo)運(yùn)動狀態(tài)如圖3所示。圖中標(biāo)記了實(shí)驗(yàn)仿真過程中各波門的切換情況,在啟動狀態(tài)時,采用無方向性的環(huán)形門進(jìn)行跟蹤;待運(yùn)動狀態(tài)穩(wěn)定,目標(biāo)處于近乎勻速直線運(yùn)動時采用誤差最小的橢圓門進(jìn)行跟蹤;當(dāng)目標(biāo)處于拐彎機(jī)動或加速狀態(tài)時,采用扇形門進(jìn)行跟蹤。出現(xiàn)跟蹤不穩(wěn)定時,重新更換環(huán)形門進(jìn)行跟蹤。

    圖3 目標(biāo)航跡與波門切換

    表1展示了波門切換情況。初始啟動狀態(tài),采用了環(huán)形門,待目標(biāo)穩(wěn)定后,3 s開始采用橢圓門,當(dāng)目標(biāo)出現(xiàn)不穩(wěn)定時,重新切換至環(huán)形門;44 s時檢測到轉(zhuǎn)彎機(jī)動,切換至扇形門。51 s重新采用環(huán)形門,待穩(wěn)定后54 s開始采用橢圓門跟蹤;75 s時目標(biāo)處于加速狀態(tài),橢圓門無法跟上目標(biāo),采用環(huán)形門,確定方向后,切換至扇形門,直至檢測到勻速后,83 s切換至橢圓門。隨著目標(biāo)的速度逐漸增大,切換至環(huán)形門、扇形門的幾率也逐漸增多。目標(biāo)跟蹤過程的波門切換符合實(shí)際,切換過程合理。

    表1 波門切換

    圖4展示了固定波門與本文算法在同樣場景下的跟蹤情況比較。起始位置處,由于扇形門是帶方向性波門,對初始速度為0的目標(biāo),一旦初始方向未落在扇形門內(nèi)即無法跟蹤。橢圓門則在轉(zhuǎn)彎機(jī)動處丟失目標(biāo),環(huán)形門在目標(biāo)速度超出其初始設(shè)定值時發(fā)生丟失,而自適應(yīng)波門則能根據(jù)目標(biāo)當(dāng)前運(yùn)動狀態(tài)自動切換。此外,扇形門及環(huán)形門的上下限速度及方向也能根據(jù)當(dāng)前運(yùn)動狀態(tài)進(jìn)行合理的自適應(yīng)調(diào)整,因此能有效跟蹤強(qiáng)機(jī)動狀態(tài)下的目標(biāo)。

    (a) 固定波門跟蹤軌跡

    (b) 自適應(yīng)波門跟蹤軌跡圖4 波門跟蹤軌跡比較

    圖5展示了采用固定波門與自適應(yīng)波門真實(shí)回波關(guān)聯(lián)概率的對比:相比固定波門的不穩(wěn)定性,自適應(yīng)波門在勻速運(yùn)動狀態(tài)下均保持了較高的關(guān)聯(lián)概率,僅在初始啟動時刻、轉(zhuǎn)彎機(jī)動及加速時產(chǎn)生一定的下降。

    (a) 固定波門關(guān)聯(lián)概率

    (b) 自適應(yīng)波門關(guān)聯(lián)概率圖5 波門關(guān)聯(lián)概率比較

    圖6比較了固定波門與本文提出的自適應(yīng)波門在跟蹤精度上的性能。排除固定波門失跟情況,在跟蹤過程中,本文提出的自適應(yīng)波門在跟蹤距離誤差上亦表現(xiàn)出了較大程度的下降。在啟動環(huán)節(jié)及勻速運(yùn)動環(huán)節(jié)中,本文算法將距離誤差保持在4 m以下,而在轉(zhuǎn)彎與加速機(jī)動過程中,距離誤差也保持在12 m以下。

    (a) 固定波門距離誤差

    (b) 自適應(yīng)波門距離誤差圖6 波門跟蹤距離誤差比較

    此外,實(shí)驗(yàn)?zāi)M不同雜波密度下對強(qiáng)機(jī)動目標(biāo)跟蹤性能的影響,并與文獻(xiàn)[8]中的傳統(tǒng)自適應(yīng)關(guān)聯(lián)波門算法進(jìn)行了比較。比較結(jié)果如表2所示。

    表2 不同雜波密度下兩種方法的跟蹤性能比較

    可以看出,相比文獻(xiàn)[8]中的自適應(yīng)關(guān)聯(lián)波門算法,本文算法在各雜波密度下均呈現(xiàn)出更低的目標(biāo)丟失率及位置均方根誤差,平均目標(biāo)丟失率下降約15%,平均位置均方根誤差下降約35%。

    4 結(jié) 語

    在面對雜波環(huán)境下的強(qiáng)機(jī)動目標(biāo)跟蹤問題時,固定關(guān)聯(lián)波門并不能完全契合所有的目標(biāo)機(jī)動狀態(tài),容易出現(xiàn)斷跟或失跟現(xiàn)象。而傳統(tǒng)的自適應(yīng)關(guān)聯(lián)波門設(shè)計(jì)多采用單一波門形狀,在面對機(jī)動狀態(tài)急劇變化且多樣的目標(biāo)時,容易出現(xiàn)跟蹤不穩(wěn)定乃至丟失目標(biāo)的問題。本文設(shè)計(jì)了自適應(yīng)波門決策算法,根據(jù)目標(biāo)當(dāng)前運(yùn)動狀態(tài),通過動態(tài)切換橢圓門、扇形門及環(huán)形門,達(dá)到在面對不同的機(jī)動狀態(tài)選擇最佳波門形狀,予以參與后續(xù)關(guān)聯(lián)算法估計(jì)目標(biāo)位置。在更新目標(biāo)運(yùn)動狀態(tài)的同時,同步更新波門門限參數(shù)以減少波門內(nèi)雜波數(shù)量。而當(dāng)目標(biāo)不確定度過大,預(yù)計(jì)出現(xiàn)失跟時,選擇環(huán)形門以重新捕獲目標(biāo),降低目標(biāo)丟失率。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,在不同雜波環(huán)境及不同的機(jī)動狀態(tài)下,相比固定波門及傳統(tǒng)自適應(yīng)波門,本文算法都在保持較低的目標(biāo)丟失率的同時獲得了較高的跟蹤精度。

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