目标跟踪时基于射频隐身的采样周期设计

为进一步提高雷达的射频隐身能力,在分析相控阵雷达采样周期与射频隐身性能的关系的基础上,基于交互多模型算法,提出了目标跟踪时基于射频隐身的采样周期设计方法, 根据运动状态的不同,自适应设计下一时刻的采样周期。首先对目标跟踪算法中的运动目标设定期望的协方差,利用协方差控制方法求出各模型的采样周期,然后利用跟踪算法更新后的模型概率对各模型采样周期进行加权求和,在满足跟踪精度同时,有效地设计了采样周期。本文算法与传统的采样周期算法、公式法进行比较,仿真结果表明本文算法具有较好跟踪性能的同时,增大了跟踪过程中的采样周期,从而显著提高了雷达射频隐身性能。      

基于射频隐身的采样周期和辐射功率控制方法研究

为进一步提高雷达的射频隐身能力,合理分配相控阵雷达的工作参数,在目标跟踪时,对雷达的采样周期和辐射功率控制方法进行研究。首先,根据目标运动状态的不同,对雷达采样周期与辐射功率自适应设计方法进行分析,在满足系统跟踪性能要求的前提下,建立了控制参数的优化模型;然后,利用粒子群算法优化自适应采样周期和自适应辐射功率等参数,有效地降低了跟踪性能误差,提高了雷达系统的射频隐身性能。与传统的雷达采样周期和辐射功率算法进行了仿真比较,结果表明所提的算法取得了较好射频隐身效果。     

PD相控阵雷达跟踪性能及资源管理分析

针对脉冲多普勒体制的相控阵雷达，利用交互多模型方法，分析了径向速度对相控阵雷达跟踪性能及雷达资源管理的影响。结果表明，在相同条件下，引入径向速度量测不仅可以减少跟踪机动目标时所使用的雷达资源，而且可以显著改善目标的跟踪精度，机动越大，性能改善越多。在工程实现上，应采用引入径向速度的变采样间隔跟踪滤波器。     

基于相控阵雷达的自适应采样目标跟踪算法

研究了一个基于相控阵雷达的自适应采样的目标跟踪算法，该算法基于IMM。该算法有两个目的：估计、预测目标的运动状态；估计运动中过程噪声的大小，并利用过程噪声的大小来决定更新时间间隔以适应目标运动状态的变化。文中对自适应更新采样的算法和传统的固定周期采样的IMM算法进行了比较。仿真结果表明：在保证同样的跟踪质量情况下，自适应更新采样算法能减少采样次数。     

基于模糊逻辑控制的自适应锁相环设计

针对某型雷达在航天器频率的跟踪测量过程中,由于目标动态变化影响较大,存在跟踪稳定性较差、测量精度偏低的问题,提出了对雷达锁相跟踪环路采用模糊逻辑控制的自适应变带宽设计。该方法主要是通过引入模糊逻辑控制器,利用输入值适配控制规则,为每个控制规则确定其适配程度,并且采过加权计算合并规则的输出,控制环路滤波器的系数,从而自动调整环路带宽,达到增强雷达设备频率跟踪稳定性和提高测量精度的目的。仿真结果表明,模糊逻辑控制自适应变带宽锁相环跟踪目标的稳定性和测量精度都优于传统锁相环。     

基于变长度调度间隔的雷达资源调度算法

在相控阵雷达完成精密跟踪和目标识别等不同任务时,波形、数据率和积累时间等雷达资源需要自适应改变,基于固定长度调度间隔的自适应调度算法较为复杂且不能充分利用雷达资源。提出了一种基于变长度调度间隔的自适应资源调度算法,根据任务请求的重要性函数安排待执行的雷达事件顺序,并根据雷达资源的动态变化情况,自适应地调整调度间隔的时间长度。利用VC语言建模弹道导弹目标和多功能地基相控阵雷达,进行分布式仿真,通过直观观测资源调度的执行过程,以及通过目标跟踪数量和时间利用率两个指标,评价了资源调度算法性能。改进算法的软件实现较为容易,可以增加目标跟踪数量,节约时间资源。     

基于均匀线阵的自适应单脉冲两目标分辨技术

自适应单脉冲是相控阵跟踪雷达存在副瓣干扰情况下常用的一种测角技术。在均匀线性阵列条件下,分析了自适应和差波束加权的基本方式,并证明了自适应单脉冲比为实数。雷达主瓣内存在两目标的情况下,基于自适应单脉冲比的实数性质,提出了一种基于双采样点的目标角度测量方法,并对单脉冲比的测量误差进行了分析。仿真结果表明,该方法可实现对两个不可分辨目标的角度估计,估计精度随两采样时刻相位差的不同产生变化。     

基于误差信息熵的多传感器多目标分配方法研究

在多传感器协同多目标跟踪中,除了考虑主动传感器辐射控制下异类传感器协同跟踪精度满足性能指标要求外,还要考虑异类传感器对目标的分配问题,此问题为一个多约束多目标优化问题。针对以上问题,文章提出了一种低辐射控制下多机协同跟踪的多传感器多目标分配方法。首先,针对主动传感器辐射控制下的目标跟踪问题,利用多传感器协同跟踪过程中预测协方差与系统期望协方差进行比较,计算并给出主动传感器雷达辐射间隔;接着,在此框架下根据当前时刻有无雷达参与的情况,分别给出了基于信息熵和目标威胁等级的多平台多传感器对多目标跟踪分配方法。     

一种基于自适应滤波的雷达目标跟踪算法

针对在复杂环境下基于卡尔曼滤波的雷达目标跟踪中存在的鲁棒性和自适应性较差的问题,研究了一种新的雷达目标自适应鲁棒跟踪算法;通过引入自适应渐消因子,对估计误差协方差和滤波增益矩阵进行在线自适应调整,从而使得滤波算法具备良好的鲁棒性和自适应性,提高雷达目标跟踪的精度。最后,通过仿真对所研究的方法进行了验证。     

移动式雷达/红外辐射控制的调度方法

针对降低移动式雷达/红外协同跟踪时的辐射风险问题,提出了一种移动式雷达/红外辐射控制的调度方法。首先,结合平台和目标的运动状态建立了目标跟踪模型,利用容积卡尔曼滤波预测跟踪精度;并引入辐射度影响建立了雷达辐射模型,给出了雷达辐射状态和系统辐射代价的预测方法;然后,以跟踪精度满足任务要求为约束条件,以长期辐射代价最小化为优化目标,构建了长期调度的目标函数;最后,针对求解时计算复杂度高的难题,设计了一种决策树搜索算法。仿真结果表明,文中所提调度方法与短期调度相比,具有更好的辐射控制效果,在决策步长为3时,其辐射代价下降了26.5%;且与固定位置调度比,文中方法能在改善跟踪性能的同时,降低辐射代价,在跟踪低速目标时,其跟踪误差和辐射代价分别下降了29.9%和30.5%。     

一种基于IMM的自适应跟踪数据率算法

针对交互式多模型(IMM),提出一种自适应跟踪数据率的算法.该算法利用IMM模型更新概率对各模型产生的采样间隔时间进行混合估计,产生系统的自适应采样间隔时间.在保证跟踪精度的基础上,有效地降低了跟踪采样次数.仿真结果表明了方法的有效性.     

改进的“当前”统计模型变采样率目标跟踪算法

为满足实际雷达系统对高精度和高实时性的要求,提出了一种改进的"当前"统计模型变采样率机动目标跟踪算法。该算法针对"当前"统计模型必须预设加速度极值和机动频率的问题,提出一种加速度方差和机动频率在线同步自适应方法,建立改进的"当前"统计模型机动目标跟踪算法;针对在线自适应方法计算量大的问题,结合采样周期的大小与目标机动特性的关系,引入变采样率方法。仿真结果表明,与传统"当前"统计模型相比,改进的"当前"统计模型机动目标跟踪算法能显著提高对不同机动强度目标的跟踪精度;变采样率方法通过减少采样点数,节省了系统资源,提高了跟踪实时性;所提算法将两者结合,用传统的"当前"统计模型1.5~2倍的平均采样周期得到了更小的位置均方根误差,实现了用单模型方法同时改善跟踪精度和实时性的目的。     

基于组网的火控雷达间歇式目标跟踪技术研究

从火控雷达抗反辐射导弹的迫切需求出发,以雷达组网理论为基础,提出火控雷达组网间歇式目标跟踪方法。文中首先分析了火控雷达间歇式目标跟踪的工作机理,然后,在此基础上提出了系统跟踪性能的评价指标,改进了递推式自适应滤波算法;最后,对间歇式目标跟踪效果进行了仿真。通过对比和分析,利用该方法可以同时实现对反辐射导弹载机的准确跟踪和对反辐射导弹的有效对抗。     

初值自适应的磁性目标跟踪方法

针对在初始先验信息缺失时磁性目标滤波跟踪方法发散问题进行研究,本文提出了一种多初值模型的解决框架,并以平方根形式的中心差分卡尔曼滤波器（Square-Root Central Difference Kalman Filter,SRCDKF）为例,结合多初值模型得到了SRCDKF自适应磁性目标跟踪算法.文章首先根据远距离磁偶极子的磁场等效性,建立了多初值滤波跟踪模型,然后基于最大似然选择理论推导了如何从多模型中选择最佳结果,即多初值模型的选择方法,最后以SRCDKF滤波器为滤波单元,得到了基于SRCDKF的自适应磁性目标跟踪算法.经过仿真试验表明：（1）多初值模型建立和选择方法的有效性;（2）基于SRCDKF的自适应磁性目标跟踪算法,在初始位置信息缺失的情况下,能够有效完成对磁性目标的跟踪;（3）以不同滤波器为滤波单元的自适应跟踪算法跟踪试验结果表明,多初值模型的解决框架可解决初值先验未知下的跟踪问题.     

Adaptive resource management algorithm for target tracking in radar network based on low probability of intercept

In this paper, a low probability of intercept (LPI) performance driven adaptive resource management algorithm for target tracking in a radar network is presented, where the radar network consists of a dedicated radar transmitter and multiple receivers. Firstly, the intercept probability for radar network systems is derived. Then, an adaptive resource management scheme based on LPI is proposed, in which a novel objective function for LPI performance is defined and minimized by optimizing the revisit interval, dwell time, and transmit power in radar networks to guarantee a specific target tracking accuracy with passive time difference of arrival and frequency difference of arrival cooperation. Numerical simulations demonstrate the superior performance of the proposed adaptive resource management scheme over other methods via Monte Carlo simulations.     

基于自适应分层结构的压缩分布场跟踪算法

为了提高分布场跟踪算法的运算效率,增强其在复杂背景下的鲁棒性,提出基于自适应分层结构的压缩分布场跟踪算法.该方法充分考虑目标区域像素值分布情况,引入k-means算法对首帧标记的目标区域进行聚类分析,根据聚类结果自适应的产生分布场结构.针对分布场模型维数较高的缺点,融合压缩感知方法对分布场进行压缩,降低模型维数,提高算法效率.此外,改变原始分布场跟踪算法采用的局部搜索跟踪策略,利用随机抽样的方式来提高算法跟踪精度.实验结果表明,提出的算法与当前流行的跟踪算法相比,具有更好的表现.     

基于DSP的FFT算法在无功补偿控制器上的应用

介绍基于交流同步采样和傅里叶算法的三相功率计算方法,采用TI公司的32位定点DSP TMS320F2812为控制器的CPU,根据非正弦周期信号的无功功率理论,固定采样点数,适时测量工频周期,自适应调整采样闽隔,解决了同步采样问题。采用快速傅里叶算法,实现了对无功功率和有功功率的准确测量,准确跟踪系统无功变化,使系统无功功率动态实时补偿。