shuju.zip

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function  [track_data_output trust_tracktemp_point time_accumulate number_of_track] = datatreat（track_data_outputrange_vectcitstrust_track temp_point time_accumulate number_of_track）
% 函数实现功能：对每次输入的点迹进行数据处理，包括航迹起始、点迹航迹关联、航迹补点、航迹消亡、剩余点迹删除等，形成可靠航迹输出

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 输入变量 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
% track_data_output --> 数据处理后最终的输出，保存了所有航迹的所有点迹信息，为一多行9列矩阵:1距离，2方位角3俯仰角4属于第几条航迹5来0/去16积累时间7是第几个点8实点0/补点19属于哪个通道
% range_vect --> 信号处理后得到的点迹信息，为多行4列矩阵：每一行的第一列为距离;第二列为方位角;第三列为俯仰角;第四列为通道号;
% ts --> 采样时间间隔
% ci --> 处理的是第几批数据
% trust_track --> 可靠航迹，保存每条可靠航迹的最后一个点的信息，为一多行50列矩阵
% 1-6列：每条航迹最后一个点的滤波信息，1距离，2距离向速度，3方位角4方位角向速度，5俯仰角6俯仰角速度
% 7-42列：滤波误差协方差信息，本是一个6*6的矩阵，存成行则变成36列
% 43航迹识别标志44来/去45是第几个点46实点/补点47属于哪个通道，48航迹未被更新次数，49更新标志0未更新/1更新，50航迹消亡的门限值；
% temp_point --> 暂时点迹文件，存储航迹起始和点迹航迹关联时没有用到的点迹，多行8列矩阵，1：距离；2：方位角；3：俯仰角；4：通道号；5：积累时间；
% 6：点迹未用次数；7：删除门限；8：已用/未用
% time_accumulate --> 积累的时间，也即从第一批数据到此批处理数据之间所经过的时间
% number_of_track  -->  已经形成的可靠航迹数
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 输入变量 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 输出变量 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
% track_data_output -->  数据处理后最终的输出:1距离，2方位角3俯仰角4属于第几条航迹5来0/去16积累时间7是第几个点8实点0/补点19属于哪个通道
% trust_track --> 可靠航迹，保存每条可靠航迹的最后一个点的信息，为一多行50列矩阵
% 1-6列：每条航迹最后一个点的滤波信息，1距离，2距离向速度，3方位角4方位角向速度，5俯仰角6俯仰角速度
% 7-42列：滤波误差协方差信息，本是一个6*6的矩阵，存成行则变成36列
% 43航迹识别标志44来/去45是第几个点46实点/补点47属于哪个通道，48航迹未被更新次数，49更新标志0未更新/1更新，50航迹消亡的门限值；
% temp_point --> 暂时点迹文件，存储航迹起始和点迹航迹关联时没有用到的点迹，多行8列矩阵，1：距离；2：方位角；3：俯仰角；4：通道号；5：积累时间；
% 6：点迹未用次数；7：删除门限；8：已用/未用
% time_accumulate --> 积累的时间，也即从第一批数据到此批处理数据之间所经过的时间
% number_of_track  -->  已经形成的可靠航迹数
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 输出变量 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%


range_min = 300;   % 真实目标的滤波门限 ，即目标点迹的距离、方位角、俯仰角
range_max = 3600000;   % 满足该门限值时，可认为该目标为可靠点
azimuth_min = 0;%方位角门限值
azimuth_max = pi;%方位角门限值
elevation_min = 0;%俯仰角门限值
elevation_max = pi;%俯仰角门限值

ts=1;
% sigma_r=60;%这些值比较难取，不知道该怎么取雷达数据处理第138页，sigma_r=0.1ct/2c:光速；t：发射脉冲的宽度
% sigma_a=1/180*pi;%方位角和俯仰角是一样的，sigma_a=0.1B，B:天线波束宽度
% sigma_e=1/180*pi;
sigma_r=10;%目标距离的观测噪声标准差
sigma_a=1e-2;%目标方位角的观测噪声标准差
sigma_e=1e-2;%目标俯仰角的观测噪声标准差
sigma_ar=3;%目标距离的过程噪声标准差
sigma_aa=3;%目标方位角的过程噪声标准差
sigma_ae=3;%目标俯仰角的过程噪声标准差

K_start=100;%控制波门大小的参数
K_association=2;%这些值比较难取，不知道该怎么取


if （isempty（range_vect） == 0）     % 如果信号处理后的数据非空
    index = find （ range_vect（:1） >= range_max | range_vect（:1） <= range_min | ...          % 进行数据预处理，设置最基本的滤波门限去除虚点
        range_vect（:2） >= azimuth_max | range_vect（:2） <= azimuth_min | ...  
        range_vect（:3） >= elevation_max  | range_vect（:3） 

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----
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     文件        8523  2010-06-29 14:22  数据处理程序\track_start.asv
     文件        8725  2016-09-22 15:57  数据处理程序\track_start.m
     文件      176640  2010-06-29 16:23  数据处理程序\函数说明.doc