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摘要：本发明属于辐射源跟踪技术领域，尤其是涉及一种基于伯努利滤波器的单辐射源直接跟踪方法。本发明直接使用天线阵列的接收信号作为量测，对接收信号进行采样后利用伯努利滤波器实现滤波流程，从而实现目标检测与追踪，同时使用了在集中框架下的似然函数，而不用估计跟踪目标的中间参数，有效地避免了由信号到参数再到量测这种传统跟踪时的误差积累。在低信噪比条件下，该似然函数能够有效减少未知信号带来的误差,因此又具有对环境的良好适应性和鲁棒性。

主权项：1.一种基于伯努利滤波器的单辐射源直接跟踪方法，设定在辐射源跟踪场景中，有静止接收站Nr个，第j个接收站在x轴和y轴组成的位置向量为dj,接收站有M个天线单元组成线阵，并设定左侧第一个天线单位为参考单元，天线单元间距为d，r为辐射源到参考单元的距离，θ为辐射单元与参考单元之间的夹角，辐射源状态为其中px，py表示辐射源2维平面位置，和表示辐射源在各方向上速度，在t时刻接收站接收到的信号表示为：xt＝ar,θst+nt其中， m＝1,...,M，st为参考单元收到的复信号，ar,θ为阵列信号流形，nt是传播噪声；其特征在于，所述跟踪方法包括：S1、获取量测数据和k-1时刻目标的伯努利分布参数，其中，量测数据为通过对xt采样得到，k时刻的量测矩阵表示为zk；获取k-1时刻目标的存在概率、粒子权重和粒子状态，表示伯努利分布参数为是用来近似伯努利分布的空间概率密度函数pkx的有权重的粒子，N为预测粒子的数量；S2、对k时刻目标的存在概率进行预测，并得到空间概率密度函数，具体为：k时刻存在概率的预测方法为：rk|k-1＝pb1-rk-1+psrk-1其中，rk-1、和分别表示k-1时刻的存在概率、粒子权重和粒子状态，pb为新生概率，ps为存活概率，l＝1,…,N+B，B为新生粒子的数量；空间概率密度函数pk|k-1x的粒子由预测部分和新生部分组成： 其中，是状态的预测概率密度，为均值为m，方差为P的高斯函数，Qk-1为过程噪声协方差矩阵，bkx；zk是已知的状态的新生密度，预测的粒子权重为： S3、根据目标的状态函数构建似然函数： 其中，gx＝σ2aθaHθfRz|x和fRz|f为有目标和无目标时的似然函数，和σ2分别为噪声方差和信号方差，IM为M维单位矩阵，ν为快拍点数，表示符合复Wishart分布矩阵的概率密度函数；S4、计算每个粒子与似然有关的参数，包括：分别计算无目标和有目标时，第j个接收站的似然函数： 对得到的多个似然函数进行融合，分别得到无目标和有目标时的似然： 计算似然比： S5、利用得到的似然比求和近似似然比的积分： S6、更新伯努利参数，得到k时刻的伯努利参数πk|k＝{rk|k,pk|kx}，其中存在概率为： S7、对每个粒子，根据计算出的有目标时的似然更新粒子权重然后将粒子权重归一化： S8、进行重采样，对于l＝1,…,N和ml∈{1,…,N+B}，以的概率选择粒子，权重大的粒子被选中的几率高，重采样后的粒子状态为： S9、重新将粒子权重设为l＝1,…,N；S10、得到k时刻目标的存在概率、粒子权重和粒子状态，并进行状态提取得到包含k时刻目标的位置、速度和信号功率的估计值；迭代处理，k＝k+1，直至所有时刻处理完毕。

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百度查询： 电子科技大学 一种基于伯努利滤波器的单辐射源直接跟踪方法