專利名稱：基于嵌入式平臺(tái)的自適應(yīng)濾波目標(biāo)跟蹤定位方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種跟蹤定位方法，特別是涉及一種基于嵌入式平臺(tái)的自適應(yīng)濾波目標(biāo)跟蹤定位方法。
背景技術(shù)：
在空中交通管制系統(tǒng)中，ADS_B(自動(dòng)相關(guān)監(jiān)視-廣播)是空-空數(shù)據(jù)鏈和空-地?cái)?shù)據(jù)鏈的重要組成部分，也是反映空中交通態(tài)勢、保證飛行安全的一項(xiàng)重要手段。隨著國家在航空事業(yè)上的大力投入，發(fā)展具有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的ADS-B (自動(dòng)相關(guān)監(jiān)視-廣播)領(lǐng)域中的各項(xiàng)技術(shù)成為目前和未來幾年中國內(nèi)各相關(guān)研究機(jī)構(gòu)的重要任務(wù)。而在該領(lǐng)域中，自適應(yīng)濾波目標(biāo)跟蹤定位技術(shù)是關(guān)鍵，該技術(shù)的合理運(yùn)用，有助于濾除目標(biāo)飛行器地理位置觀測信息中的觀測噪聲，提高目標(biāo)飛行器的航跡穩(wěn)定度，對(duì)于確保空中交通情景態(tài)勢的可靠性和準(zhǔn)確性起到重要作用。
為適應(yīng)實(shí)際應(yīng)用需求，可靠性和實(shí)時(shí)性是行業(yè)內(nèi)對(duì)于該項(xiàng)技術(shù)的兩個(gè)核心要求， 前者要求本技術(shù)所采用的核心算法具有良好的魯棒性(robust)和收斂性(convergence)， 后者則對(duì)算法的優(yōu)化及復(fù)雜度的降低提出了很高要求。目前，國內(nèi)自適應(yīng)濾波目標(biāo)跟蹤定位技術(shù)在ADS-B(自動(dòng)相關(guān)監(jiān)視-廣播)領(lǐng)域的研究和應(yīng)用還處于開始階段，而國外相關(guān)領(lǐng)域的研究和應(yīng)用目前主要集中在基于卡爾曼濾波的核心算法上，雖然能夠達(dá)到較好的收斂特性和較小的殘余方差，但運(yùn)算復(fù)雜度較高，其算法實(shí)現(xiàn)過程中需要進(jìn)行大量的矩陣運(yùn)算(即使采用行業(yè)內(nèi)普遍的近似算法，算法復(fù)雜度也是很可觀的)，這無疑給實(shí)時(shí)性、成本和功耗帶來很大挑戰(zhàn)。即使是基于α -Y核心算法的研究，也主要集中在如何從殘差 (relics)中提取“新息”(innovation)、以及如何建模增益矩陣(Gain matrix)上，而對(duì)該算法本身的穩(wěn)定性、以及初始狀態(tài)和相關(guān)參數(shù)的選取與優(yōu)化未作深入考慮，而這些方面對(duì)于飛行器安全是非常重要的。發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題是提供一種基于嵌入式平臺(tái)的自適應(yīng)濾波目標(biāo)跟蹤定位方法，其在保持較低的運(yùn)算復(fù)雜度和較少的核心處理器資源占用的同時(shí)，實(shí)現(xiàn)高穩(wěn)定性和性能的優(yōu)化。
本發(fā)明是通過下述技術(shù)方案來解決上述技術(shù)問題的一種基于嵌入式平臺(tái)的自適應(yīng)濾波目標(biāo)跟蹤定位方法，其特征在于，其包括以下步驟
步驟一利用輸入接口模塊，通過ARM嵌入式平臺(tái)的數(shù)據(jù)總線得到目標(biāo)飛行器當(dāng)前時(shí)刻的地理位置觀測數(shù)據(jù)；
步驟二利用運(yùn)動(dòng)模型建模模塊，根據(jù)三維空間運(yùn)動(dòng)的三階拉格朗日級(jí)數(shù)展開地理位置觀測數(shù)據(jù)進(jìn)行建模，假定相鄰時(shí)刻點(diǎn)之間的運(yùn)動(dòng)軌跡為勻加速運(yùn)動(dòng)，代入前一時(shí)刻濾波輸出值推算當(dāng)前時(shí)刻點(diǎn)的未經(jīng)修正的開環(huán)運(yùn)動(dòng)估計(jì)量，并計(jì)算與當(dāng)前時(shí)刻地理位置觀測數(shù)據(jù)值之間的誤差；
步驟三利用新息提取模塊，將運(yùn)動(dòng)模型建模模塊輸出的誤差值進(jìn)行殘差數(shù)據(jù)處理，提取反映目標(biāo)飛行器真實(shí)運(yùn)動(dòng)激勵(lì)的新息數(shù)據(jù)，通過對(duì)當(dāng)前一段時(shí)間內(nèi)的觀測值序列進(jìn)行處理，得到信噪比關(guān)鍵參數(shù)；
步驟四根據(jù)新息提取模塊得到的噪聲空間估計(jì)的關(guān)鍵參數(shù)，對(duì)增益矩陣進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化；
步驟五利用迭代濾波模塊，用優(yōu)化參數(shù)的增益矩陣對(duì)運(yùn)動(dòng)模型建模模塊輸出的開環(huán)預(yù)測量進(jìn)行修正，通過矢量運(yùn)算對(duì)其進(jìn)行濾波處理，得到本時(shí)刻點(diǎn)的濾波數(shù)據(jù)；
步驟六對(duì)濾波數(shù)據(jù)進(jìn)行坐標(biāo)系變換，并通過輸出接口模塊輸出。
優(yōu)選地，所述步驟一中的地理位置觀測數(shù)據(jù)為定點(diǎn)格式，將地理位置觀測數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為浮點(diǎn)格式。
優(yōu)選地，所述迭代濾波模塊采用一步迭代的向量運(yùn)算結(jié)構(gòu)。
本發(fā)明的積極進(jìn)步效果在于一、通過優(yōu)化參數(shù)選擇的自適應(yīng)濾波技術(shù)，有效降低了觀測噪聲影響，提高了地理位置觀測精度。二、采用一步迭代的向量運(yùn)算結(jié)構(gòu)，有效降低了運(yùn)算復(fù)雜度。三、通過預(yù)置參數(shù)對(duì)應(yīng)表和定時(shí)估算噪聲環(huán)境，優(yōu)化參數(shù)選擇，從而確保了穩(wěn)定性、收斂性和性能優(yōu)化。四、本發(fā)明在保持較低的運(yùn)算復(fù)雜度和較少的核心處理器資源占用的同時(shí)，實(shí)現(xiàn)高穩(wěn)定性和性能的優(yōu)化。


圖1為本發(fā)明基于嵌入式平臺(tái)的自適應(yīng)濾波目標(biāo)跟蹤定位方法的流程圖。
圖2為本發(fā)明中參數(shù)優(yōu)化的自適應(yīng)濾波效果圖。
具體實(shí)施方式
下面結(jié)合附圖給出本發(fā)明較佳實(shí)施例，以詳細(xì)說明本發(fā)明的技術(shù)方案。
如圖1所示，本發(fā)明基于嵌入式平臺(tái)的自適應(yīng)濾波目標(biāo)跟蹤定位方法包括以下步驟
步驟一利用輸入接口模塊，通過ARM嵌入式平臺(tái)的數(shù)據(jù)總線得到目標(biāo)飛行器當(dāng)前時(shí)刻的地理位置觀測數(shù)據(jù)，該地理位置觀測數(shù)據(jù)為定點(diǎn)格式，首先將地理位置觀測數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為浮點(diǎn)格式。如果信源是地心極坐標(biāo)系下得到的觀測數(shù)據(jù)，則首先通過向量運(yùn)算轉(zhuǎn)換為地心直角坐標(biāo)系下。為滿足實(shí)際應(yīng)用需要，設(shè)計(jì)了基于極坐標(biāo)系和直角坐標(biāo)系下的兩個(gè)版本，可支持在不同坐標(biāo)系下地理位置觀測信息的使用。
步驟二 利用運(yùn)動(dòng)模型建模模塊，根據(jù)三維空間運(yùn)動(dòng)的三階Lagrange (拉格朗日) 級(jí)數(shù)展開地理位置觀測數(shù)據(jù)進(jìn)行建模，假定相鄰時(shí)刻點(diǎn)之間的運(yùn)動(dòng)軌跡為勻加速運(yùn)動(dòng)，代入前一時(shí)刻濾波輸出值推算當(dāng)前時(shí)刻點(diǎn)的未經(jīng)修正的開環(huán)運(yùn)動(dòng)估計(jì)量，并計(jì)算與當(dāng)前時(shí)刻地理位置觀測數(shù)據(jù)值之間的誤差。在采樣速率滿足要求時(shí)能夠完全保證目標(biāo)運(yùn)動(dòng)軌跡估計(jì)的準(zhǔn)確性。
步驟三利用新息提取模塊，將運(yùn)動(dòng)模型建模模塊輸出的誤差值進(jìn)行殘差數(shù)據(jù)處理，提取反映目標(biāo)飛行器真實(shí)運(yùn)動(dòng)激勵(lì)的新息(innovation)數(shù)據(jù)。該新息提取模塊的核心思想是根據(jù)“大數(shù)定律”，通過對(duì)當(dāng)前一段時(shí)間內(nèi)的觀測值序列進(jìn)行處理，得到信噪比(噪聲指信源觀測噪聲，而非鏈路傳輸噪聲)等關(guān)鍵參數(shù)，從而對(duì)噪聲空間進(jìn)行估計(jì)。
應(yīng)用“大數(shù)定律”，通過對(duì)觀測噪聲的處理，得到信噪比等關(guān)鍵參數(shù)，從而對(duì)噪聲空 間進(jìn)行周期性估計(jì)的思想，因?yàn)閷?duì)噪聲空間估計(jì)所得的參數(shù)是后面進(jìn)行系統(tǒng)參數(shù)優(yōu)化的關(guān) 鍵，也是保證算法收斂性和性能優(yōu)化的關(guān)鍵。步驟四根據(jù)新息提取模塊得到的噪聲空間估計(jì)的關(guān)鍵參數(shù)，對(duì)增益矩陣
權(quán)利要求
1.一種基于嵌入式平臺(tái)的自適應(yīng)濾波目標(biāo)跟蹤定位方法，其特征在于，其包括以下步驟步驟一利用輸入接口模塊，通過ARM嵌入式平臺(tái)的數(shù)據(jù)總線得到目標(biāo)飛行器當(dāng)前時(shí)刻的地理位置觀測數(shù)據(jù)；步驟二 利用運(yùn)動(dòng)模型建模模塊，根據(jù)三維空間運(yùn)動(dòng)的三階拉格朗日級(jí)數(shù)展開地理位置觀測數(shù)據(jù)進(jìn)行建模，假定相鄰時(shí)刻點(diǎn)之間的運(yùn)動(dòng)軌跡為勻加速運(yùn)動(dòng)，代入前一時(shí)刻濾波輸出值推算當(dāng)前時(shí)刻點(diǎn)的未經(jīng)修正的開環(huán)運(yùn)動(dòng)估計(jì)量，并計(jì)算與當(dāng)前時(shí)刻地理位置觀測數(shù)據(jù)值之間的誤差；步驟三利用新息提取模塊，將運(yùn)動(dòng)模型建模模塊輸出的誤差值進(jìn)行殘差數(shù)據(jù)處理，提取反映目標(biāo)飛行器真實(shí)運(yùn)動(dòng)激勵(lì)的新息數(shù)據(jù)，通過對(duì)當(dāng)前一段時(shí)間內(nèi)的觀測值序列進(jìn)行處理，得到信噪比關(guān)鍵參數(shù)；步驟四根據(jù)新息提取模塊得到的噪聲空間估計(jì)的關(guān)鍵參數(shù)，對(duì)增益矩陣進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化；步驟五利用迭代濾波模塊，用優(yōu)化參數(shù)的增益矩陣對(duì)運(yùn)動(dòng)模型建模模塊輸出的開環(huán)預(yù)測量進(jìn)行修正，通過矢量運(yùn)算對(duì)其進(jìn)行濾波處理，得到本時(shí)刻點(diǎn)的濾波數(shù)據(jù)； 步驟六對(duì)濾波數(shù)據(jù)進(jìn)行坐標(biāo)系變換，并通過輸出接口模塊輸出。
2.如權(quán)利要求1所述的基于嵌入式平臺(tái)的自適應(yīng)濾波目標(biāo)跟蹤定位方法，其特征在于，所述步驟一中的地理位置觀測數(shù)據(jù)為定點(diǎn)格式，將地理位置觀測數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為浮點(diǎn)格式。
3.如權(quán)利要求1所述的基于嵌入式平臺(tái)的自適應(yīng)濾波目標(biāo)跟蹤定位方法，其特征在于，所述迭代濾波模塊采用一步迭代的向量運(yùn)算結(jié)構(gòu)。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種基于嵌入式平臺(tái)的自適應(yīng)濾波目標(biāo)跟蹤定位方法，其包括以下步驟步驟一通過ARM嵌入式平臺(tái)的數(shù)據(jù)總線得到目標(biāo)飛行器當(dāng)前時(shí)刻的地理位置觀測數(shù)據(jù)；步驟二利用運(yùn)動(dòng)模型建模模塊，根據(jù)三維空間運(yùn)動(dòng)的三階拉格朗日級(jí)數(shù)展開地理位置觀測數(shù)據(jù)進(jìn)行建模；步驟三利用新息提取模塊，將運(yùn)動(dòng)模型建模模塊輸出的誤差值進(jìn)行殘差數(shù)據(jù)處理；步驟四根據(jù)新息提取模塊得到的噪聲空間估計(jì)的關(guān)鍵參數(shù)，對(duì)增益矩陣進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化；步驟五利用迭代濾波模塊，得到本時(shí)刻點(diǎn)的濾波數(shù)據(jù)；步驟六對(duì)濾波數(shù)據(jù)進(jìn)行坐標(biāo)系變換，并通過輸出接口模塊輸出。本發(fā)明在保持較低的運(yùn)算復(fù)雜度和較少的核心處理器資源占用的同時(shí)，實(shí)現(xiàn)高穩(wěn)定性和性能的優(yōu)化。
文檔編號(hào)G06F19/00GK102521504SQ201110404800
公開日2012年6月27日 申請(qǐng)日期2011年12月7日 優(yōu)先權(quán)日2011年12月7日
發(fā)明者仇啟明, 徐丁海, 方正, 朱麗軍, 李裕, 王洋 申請(qǐng)人:中國航空無線電電子研究所