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摘要：本发明涉及一种雷达操作人员目标发现能力的评估方法，属于雷达目标发现技术领域。包括以下步骤：1、选择逆序滤波航迹；2、根据步骤1中的逆序滤波航迹确定航迹起始；3、基于交互式多模型对步骤1的逆序滤波航迹进行逆序滤波；4、基于交互式多模型逆向预测；5、卡方检验判决；6、最邻近点航迹关联；7、根据步骤5得到的时间间隔评估雷达操作人员的目标发现能力。本发明将逆序跟踪滤波技术和点航迹关联思想应用于目标起批前探测点迹判断；将最近邻方法和卡方检验技术应用于逆序点航迹关联判断，从而得到更加准确的目标位置和目标发现时间。

主权项：1.一种雷达操作人员目标发现能力的评估方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1、选择逆序滤波航迹：对于手动起始的雷达航迹，根据经验值，设定稳定跟踪的目标航迹点数为，若目标航迹的个数，则选取整条航迹做逆序滤波，否则选取进行逆序滤波，选取雷达航迹数据中手动起始标识为手动起始点；步骤2、根据步骤1中的逆序滤波航迹确定航迹起始：选取步骤1航迹中的前两个点迹进行航迹起始，确定目标的初始化状态；步骤3、基于交互式多模型对步骤1的逆序滤波航迹进行逆序滤波：选取匀速模型CV、匀加速模型CA、匀速率转弯模型CT组成模型集，模型数量为，利用交互式多模型机动目标跟踪方法反向滤波自步骤2所述的前两个点迹至步骤1选取的手动起始点，包括以下步骤：步骤3.1、确定状态转移矩阵，，式中：为模型转移到模型的转移概率；步骤3.2、确定交互计算后个滤波器在时刻的输入：确定输入的状态向量及其相应的状态协方差矩阵，其中，，式中：表示时刻第个滤波器预测的目标估计状态； ，式中：为时刻模型的概率，为状态转移矩阵中第行第列的值； ，式中：为时刻模型的概率，且；将状态向量及其状态协方差矩阵与雷达观测值一起作为时刻第个模型的输入值；步骤3.3、利用扩展卡尔曼滤波器计算获得各个模型的输出状态向量，状态协方差矩阵，，具体包括以下步骤：步骤3.3.1、计算非线性状态转移函数的雅可比矩阵：，步骤3.3.2、根据非线性状态转移函数的雅可比矩阵更新协方差矩阵：，式中：是预测的协方差矩阵，是时刻的最优协方差矩阵，是噪声协方差矩阵；步骤3.3.3、确定卡尔曼增益：，式中：是非线性测量函数在处关于x的雅可比矩阵:；步骤3.3.4、确定输出状态向量和状态协方差矩阵，其中，， ，式中：是基于时刻状态预测得到的时刻的状态向量估计，是基于交互式多模型的非线性状态转移函数，是时刻的最优状态估计，是时刻的控制输入； ；步骤4、基于交互式多模型逆向预测：滤波至航迹的手动起始点后，基于步骤3获得的滤波器输出状态向量、协方差矩阵和交互式多模型跟踪滤波器的模型集进行逆向预测，得到预测值即目标运动状态向量和其对应的协方差矩阵；步骤5、卡方检验判决：利用卡方检验判决方法搜索时刻确定为备选逆向量测点迹的点迹，确定首个被探测点迹，具体如下：计算雷达观测值与滤波预测值之间的差即滤波残差和新息协方差矩阵，，具体公式如下：，式中：为时刻的雷达观测值、为量测矩阵，为时刻的观测误差协方差矩阵；当存在某一目标运动模型使量测点迹满足，判断该点迹为逆向量测点迹；若只有1个点迹满足要求时，则判断该点迹为航迹逆向量测点迹，并进行逆序滤波预测，即执行步骤4；若没有点迹满足要求时，则判断该航迹逆序滤波终止，航迹在时刻对应点迹被首次探测到，确认该点迹为首个被探测点迹，k时刻为雷达首次发现目标的时间点与手动起批时间的时间间隔，执行步骤7；若有多个点迹满足要求时，则所有点迹归入点迹集合，利用最近邻方法判断哪个点迹为逆序滤波量测点迹，执行步骤6；步骤6、最邻近点航迹关联：计算每个点迹的似然函数，采用最大似然函数法进行点航迹关联；步骤7、根据步骤5得到的时间间隔评估雷达操作人员的目标发现能力：时间间隔越大，雷达操作人员的目标发现能力越差；时间间隔越小，雷达操作人员的目标发现能力越强。

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百度查询： 中国人民解放军海军航空大学 一种雷达操作人员目标发现能力的评估方法