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摘要：本发明公开了一种基于非线性优化的两坐标雷达双基定位跟踪方法，属于雷达信号处理领域；具体为，针对两传感器对同一个目标进行测量的场景，首先获取目标在雷达球坐标系下的二维坐标；然后，设置两传感器对目标的虚拟俯仰角分别为Φ1和Φ2，将二维坐标转换到雷达直角坐标系下的虚拟三维坐标；进一步转化到WGS‑84坐标系下，得到俯仰角Φ1和Φ2的关系等式；基于此，计算目标在两个传感器的坐标位置的差值，将该差值的平方和最小化作为目标函数；并利用牛顿迭代法对目标函数进行非线性优化，求解最优俯仰角Φ1和Φ2；最后，将最优俯仰角Φ1和Φ2融入到传感器的量测数据R,θ,Φ，利用卡尔曼滤波得到目标在WGS‑84坐标系下的三维位置；本发明显著提高了定位跟踪精度。
主权项：1.基于非线性优化的两坐标雷达双基定位跟踪方法，其特征在于，具体步骤如下：步骤一、针对两传感器A、B，对同一个目标进行测量的场景，得到目标在雷达球坐标系下的二维坐标；X1＝R1,θ1X2＝R2,θ2X1为传感器A测量的目标的二维坐标，X2为传感器B测量的目标的二维坐标；R1,θ1表示目标相对于传感器A阵面中心的径向距离和方位角；R2,θ2表示目标相对于传感器B阵面中心的径向距离和方位角；步骤二、设置两传感器对目标的虚拟俯仰角分别为Φ1和Φ2，根据雷达球坐标系和雷达直角坐标系中的转换关系，得到目标在雷达直角坐标系下的虚拟三维坐标；步骤三、将目标的虚拟三维位置转化到WGS-84坐标系下，计算两传感器对目标的俯仰角Φ1和Φ2的关系等式；步骤四、结合两传感器对目标的俯仰角Φ1和Φ2的关系等式，计算目标在两个传感器的坐标位置的差值，将该差值的平方和最小化作为目标函数；目标函数构建如下： 其中，各参数计算如下：Kk＝sinΦk；Ak＝ak+bk；Dk＝dk+Ek；因为Φ1和Φ2的取值范围为所以cosΦ1和cosΦ2都取正值；步骤五、基于牛顿迭代法对目标函数进行非线性优化，求解最优俯仰角Φ1和Φ2；步骤六、将最优俯仰角Φ1和Φ2融入到传感器的量测数据R,θ,Φ，并利用卡尔曼滤波得到目标在WGS-84坐标系下的三维位置。
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百度查询： 北京航空航天大学 基于非线性优化的两坐标雷达双基定位跟踪方法
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