Nichtlineare und adaptive Filter für die Flugzeugverfolgung

Transkript

1 Research Collection Doctoral Thesis Nichtlineare und adaptive Filter für die Flugzeugverfolgung Author(s): Früh, Peter T. Publication Date: 1984 Permanent Link: Rights / License: In Copyright - Non-Commercial Use Permitted This page was generated automatically upon download from the ETH Zurich Research Collection. For more information please consult the Terms of use. ETH Library

2 Diss. ETH Nr NICHTLINEARE UND ADAPTIVE FILTER FUER DIE FLUGZEUGVERFOLGUNG ABHANDLUNG zur Erlangung des Titels eines Doktors der Technischen Wissenschaften der EIOGENOESSISCHEN TECHNISCHEN HOCHSCHULE ZUERICH vorgelegt von PETER T. FRUEH Dipl. El.-Ing. ETH geboren am 7. Februar 1948 von Schaffhausen Angenommen auf Antrag von Prof. Dr. W. Schaufelberger, Referent Prof. Dr. H.P. Geering, Korreferent Zürich, 1984

3 ZUSAMMENFASSUNG IX ZUSAMMENFASSUNG Die vorliegende Arbeit behandelt das Filterproblem der Flug zeugverfolgung. Dabei steht die Estimatiou des Bewegungsiustandes und die Prädiktion der Position im Vordergrund. Als Sensor steht ein Folgeradar zur Verfügung, der dreidimensio nale Positionsmessungen mit einer hohen Datenrate liefert. Für das Flugziel wird ein einfaches, aber nichtlineares Bewegungsmodell entwickelt. Darin werden die Komponenten der Zielbeschleunigung als Markov-Prozess 1. Ordnung in einem bahnfesten Koordinatensystem modelliert. Die Nichtlinearität ergibt nigung in^s erdfeste sich aus der Transformation der Beschleu Horizontsystem. Die Varianz des Radarfehlers, die hier vorwiegend durch das Glintrauschen gegeben ist, wird on-line über die Bestimmung der Aspektwinkeländerungsrate berechnet. Durch die Transfor mation der polaren Messgrössen ins kartesische Horizontsystera ergibt sich auch eine Nichtlinerarität in den Beo bachtungsgleichungen. Als Estimator wird ein Extended-Kalman-Fi1ter 9. Ordnung ver wendet. Die Anwendung eines entsprechenden Second-order- Filters wird diskutiert. Für die on-line Bestimmung der Manöverparameter des Ziels (Varianz und Zeitkonstante der Beschleunigung) werden ver schiedene adaptive Verfahren untersucht. Die besten Resul tate erzielt dabei eine Filterbank, die aus mehreren parallel

4 * ZUSAMMENFASSUNG laufenden und verschiedenen Parameterwerten angepassten Elementarfiltern besteht. Zum Schluss werden verschiedene in der Arbeit beschriebene Filter miteinander statistisch verglichen und zwar anhand ihrer Prädiktionsfehler bei realistischen, aufgezeichneten Flugwegen.

5 SUMMARY xi SUMMARY In this thesis the filtering problem for aircraft tracking is investigated. The main attention is devoted to the estimation of the target's State of motion and the prediction of its position. The sensor is a tracking radar which delivers three-dimensional position measurements at a high data rate. A simple but nonlinear target model is developed in which the components of the acceleration are modeled as a Ist order Markov process in a trajectory axes coordinate System. The nonlinearity is due to the transformation of the accele ration.components into the ground axes System. The variance of the radar error which is dominated by the glint noise, is estimated on-line by Computing the time rate of change of the aspect angle. The transformation of the polar measurements into the cartesian ground axes System introduces a nonlinearity into the measurement equations as well. A 9th order Extended Kaiman filter is used as an estimator. The application of an appropriate Second-order filter is discussed. For on-line computation of the target's maneuver Parameters (variance and time-constant of the acceleration process), various adaptive methods are investigated. The best results are obtained by means of a filter bank, where a number of elemental estimators run in parallel, each of them matched

6 XÜ SUMMARY to a particular parameter set. Finally the various filters described are compared Statistically by using theirprediction errors on realistic, recorded trajectories.