基于Matlab使用四个传感器发射器对模拟双静态范围进行检测（附源码）

此示例演示如何使用四个传感器-发射器对模拟仅双静态范围检测。此外，此示例还演示了如何使用仅双静态范围测量来定位和跟踪多个目标。

一、介绍

站雷达是双静压发射器（Tx）和双静态接收器或传感器（Rx)，双静态系统的几何形状如下图所示。传感器沿形成三角形上侧的路径接收信号（Rt+RR），参照发射器范围进行双静态检测。相对双站范围由下式给出：

 

Rt是从发射器到目标RR是从目标到传感器的范围，以及L也称为直接路径或基线，是从发射器到传感器的范围。

双站雷达获得的发射器到目标到传感器的范围等于总和：

此和定义了一个具有常量范围的椭圆体。上图描述了当目标、发射器和传感器位于同一平面时的椭球体。这将生成一个 2-D 椭圆。目标位于恒定范围椭球体表面的某个位置，焦点是发射器和传感器位置，它们由基线距离L分隔，长轴等于2a。

接下来，将定义一个场景来生成双站检测，然后使用这些检测来跟踪目标。

二、定义方案

可以定义一个跟踪方案，用于模拟包含多个平台的 3-D 区域。将在此方案中定义双静态系统。

设置每种类型的平台的数量。在此示例中，将创建以下类型的平台来检测目标：

• 1 个雷达发射器

• 4 个双站雷达传感器

2.1 创建和装载发射器

在双站系统中，有三种类型的发射器：

• 专用：这种类型的变送器是有意设计和操作的，以支持双静态处理。

• 协作式：这种类型的变送器旨在支持其他功能，但适用于双站使用。有关变送器的信息，例如其传输的波形和位置是已知的。

• 非合作型：这种类型是“机会的传递者”。非合作变送器不能控制，但被认为适合双静态使用。

在此示例中，建模的发射器被视为专用发射器。使用 对 RF 发射进行建模。该发射器是具有 360 度视场的理想各向同性发射器。波形类型是用户定义的值，用于枚举方案中存在的各种波形类型。对于此方案，请使用值 1 指示 LFM 类型波形。将发射器安装到原点处的固定平台上。

2.2 创建和安装双站雷达传感器

使用双站雷达传感器进行建模。雷达传感器是理想的各向同性接收器，具有 360 度视场角，设置为双站。确保传感器的配置使其中心频率、带宽和预期波形类型与发射器配置相匹配。启用 INS 以跟踪方案坐标，并将双站雷达传感器安装到平台。

模拟双站方案涉及以下内容：

• 产生射频辐射

• 传播排放并反映来自平台的这些排放

• 接收发射，计算干扰损耗，并生成检测结果。

三、目标本地化

简介部分中的图说明了在双静态测量中，目标位于由发射器和传感器位置以及测量的双静态范围定义的椭圆体上的某个位置。由于目标可以位于椭圆体上的任何位置，因此单次双静态测量无法提供目标状态的完整可观察性。为了定位目标（对目标位置进行三角测量）并实现目标状态的可观察性，需要来自不同传感器的多次测量。定位问题的非线性特性导致从 3 个或更多传感器双静态范围的交点产生两个可能的目标位置。通过使用3个以上的传感器，可以促进从两个可能的位置决定目标位置。在此示例中，将使用四个传感器通过一个发射器生成双静态检测。

接下来，您将向场景添加一个目标以生成双静态检测。

3.1 向方案添加一个目标

没有任何连接的发射器或传感器的平台称为目标。在具有单个目标且没有误报的情况下，可以对多个测量值进行三角测量以获得局部目标位置。此局部位置可用作目标位置的估计值，也可以传递到跟踪器以估计目标状态。现在，您将从单个目标生成双静态雷达检测，并可视化双静态椭球体的几何图形。将使用本例中包含的支持函数计算三角化位置。该函数根据目标生成的双静态范围检测来计算目标的三角化位置。

 

 在前面的动画中，双站雷达传感器用向下指向的三角形描绘。静止发射器在原点处用紫色圆圈标记描绘。目标用白色菱形表示，灰线表示目标的轨迹。2-D 动画在每个时间戳的目标 Z 位置切片。

使用黄色圆圈标记显示的融合检测位于生成四个椭球体的交叉区域附近，并且接近场景中目标的真实位置。

四、多目标方案

单目标方案假定已知检测是由同一目标生成的。因此，可以对它们进行三角测量以本地化目标。但是，在多目标方案中，如果存在误报和漏检，则此信息通常不可用。这会导致检测和目标之间存在未知的数据关联。若要解决此问题，请使用 .估计检测和目标之间的未知数据关联，并使用多维分配公式找到最佳解决方案。输出融合检测。融合检测的数量表示可能的目标数，每个检测表示目标的笛卡尔位置。

接下来，将向方案添加新目标，并使用存在误报的情况下从多个目标创建融合检测。这些检测由 GNN 跟踪器进一步处理，以跟踪目标。

设置热熔器和跟踪器：本节创建一个静态检测热熔器，该热熔器使用前面讨论的球面交集定位算法。此外，还定义了一个全球最近邻 （GNN） 跟踪器来处理融合的检测。

使用静态融合跟踪目标：模拟的双静态检测与使用球面相交算法融合。然后，将融合的检测传递到GNN跟踪器。

五、结果

在存在多个目标和可能的误报的情况下，幽灵交叉点有时可能比实际解决方案更有利。由于这些幽灵交叉点随机出现在场景中，因此它们实际上被集中式跟踪器视为“假警报”。可以在下图中注意到，静态融合在错误位置输出检测。当幽灵交叉路口与真正的交叉路口竞争时，此时错过了两个真正的目标。在“当前估计轨迹”图中，请注意，跟踪器能够在所有5个目标上保持轨迹，而不会产生任何幽灵或错误轨迹。

 

下图显示了轨道 1 和 2 的顶视图及其在模拟结束时的历史记录。历史记录由连接轨道的橙色线表示。请注意，轨迹历史记录接近目标的真实轨迹。

 

 六、总结

在此示例中，学习了如何使用双静态传感器模拟场景。了解了与使用双静态测量跟踪目标相关的挑战。使用融合来自多个目标的双静态范围检测，并使用融合位置测量值跟踪目标。

七、程序

使用Matlab R2021a版本，点击打开。

打开下面的“TrackingUsing...Example.m”文件，点击运行，就可以看到上述效果。 

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