张满

【摘 要】雷达目标的航迹处理是空管自动化系统的一个核心功能，航迹滤波是航迹处理过程中的重要技术，是实现平滑、稳定航迹的关键，航迹滤波算法直接影响着系统目标航迹的准确性和可靠性，本文以航迹滤波原理为切入点，介绍了两种广泛应用于空管自动化系统中的航迹滤波算法，最后分析仿真了一种改进的多模型交互式航迹滤波算法。

【关键词】航迹滤波；目标跟踪；卡尔曼滤波；多模型交互式算法

0 前言

航迹滤波也可以称之为目标跟踪处理，是空管自动化系统中雷达航迹处理的一个关键性技术，主要功能是对目标运动轨迹进行平滑滤波计算，形成目标航迹，实现对目标的跟踪预测，它的原理是通过目标的探测信息实时计算目标当前的位置、速度等参数，然后与系统上一次目标估算值作比较并调整系统参数，推算出雷达下一个扫描周期目标的位置状态信息[1]。航迹滤波算法的质量影响着目标航迹计算和预测的精度，高效的航迹滤波算法是有效解决目标跳变，实现稳定、平滑航迹输出的关键。本文介绍了航迹滤波原理和目前广泛应用的两种航迹滤波算法，在此基础上探讨了一种改进的算法，并对算法仿真结果进行了分析。

1 航迹处理与航迹滤波原理

空管自动化系统的一个核心功能就是进行雷达航迹处理，自动化系统将雷达前端捕获到的目标点迹进行时时滤波跟踪生成航迹，然后进行目标航迹的融合计算，接着关联航迹信息并输出显示（图1）。

在航迹处理的过程中，目标状态滤波跟踪就是在某个阈值内对目标运动轨迹状态进行平滑计算，是一种自适应滤波原理，滤波的效果直接影响着航迹质量和整个系统的精确性与可靠性，同时系统也可以通过精确的滤波跟踪去除假目标干扰。

图2是航迹滤波基本原理框图，目标的初始状态向量X包括了位置、速度、加速度动态特性，系统量测量Z为包含叠加噪声V向量的线性组合，d为残差向量。在整个过程中系统首先根据残差向量d的变化进行机动检测和辨识，其次按照特定算法调整滤波器增益与协方差矩阵并更新目标的机动特性，最后系统估计出目标的运动状态输出预测值，从而实现目标跟踪功能。

目标跟踪处理过程涉及两个部分：1）预测与自适应滤波，系统通过残差变化调整参数估计当前和未来时刻目标的运动状态，包括位置，速度等；2）机动目标模型，机动目标模型是指描述目标运动状态变化规律的数学模型，常用的目标模型CV与CA（常速与常加速模型），半马尔科夫模型，以及机动目标“当前”模型等[2]。

5 结束语

本文首先介绍了空管自动化系统中雷达航迹处理过程以及航迹滤波算法的原理，然后介绍了目前空管自动化系统中常用的两种航迹滤波算法，接着分析了一种改进的多模型滤波算法，最后通过MATLAB系统仿真，且对仿真结果进行了分析，为工程应用提供了一定的理论参考。

【参考文献】

[1]丁宝华，黄慧.雷达跟踪滤波技术研究[J].数字技术与应用，2013（1）：70-72.

[2]秦勤.交管雷达改进目标跟踪算法的研究[D].大连海事大学，2006.

[3]卢海进，徐琳.自适应α-β滤波算法的研究和应用[J].大众科技，2012（2）：73-75.

[4]Blom H A P Bar-Shalom Y.The interacting multiple model algorithm for systems with M arkovian switching coefficient[J].IEEE Trans On Automatic Control，1988， 33： 780-783.

[责任编辑：杨玉洁]