一种无源雷达的数据关联技术

数据关联是多目标跟踪的重要组成部分。介绍一种无源雷达的数据关联技术,通过对一批典型目标特性分析,给出一种基于距离、方位和多普勒速度的相关算法。通过引入隶属度关联矩阵,很好地解决了多目标关联的问题,大大提升目标数据关联的准确性。实践证明,该方法切实可行,工程应用效果良好。最后,进一步分析发现,多普勒速度的量测有较好的稳定性,并将该关联特性应用到了航迹起始和机动跟踪中去,提高了跟踪的性能。     

基于多特征融合的高机动多目标低截获概率跟踪技术

在多目标跟踪过程中,目标的高机动特性使得传统采用固定运动模型或交互式多模型的目标跟踪算法很难实时精确匹配目标运动模型,从而引起高机动目标的低跟踪精度问题。针对这一问题,本文提出一种基于目标运动状态模型自适应更新的高机动多目标跟踪算法。在多目标跟踪过程中,该算法采用多特征聚类融合算法进行目标运动模型估计,并根据各目标跟踪波动参数进行状态转移矩阵决策更新,同时利用联合概率数据关联实现多机动目标状态转移矩阵自适应更新的关联跟踪,从而解决了传统多目标跟踪算法因目标运动模型失配引起的低跟踪精度问题。在目标跟踪算法的传感器选择上,无源传感器不对外辐射能量,具有较好的低截获概率性能,但其跟踪精度有限,常不能满足多目标高跟踪精度的要求。雷达作为有源传感器,具有较高的跟踪精度。但由于雷达对外辐射信号,容易被防御方截获。针对这一问题,本文提出了一种无源传感器目标跟踪为主,有源雷达间歇跟踪为辅的多传感器协同管理目标跟踪算法。该算法通过对目标跟踪本征堆积误差的判断进行传感器的最优分配,并根据波动参数的大小进行状态转移矩阵决策更新。仿真结果验证了本文所提出的多传感器协同的高机动目标跟踪算法在满足高机动目标跟踪精...     

基于雷达点迹处理的抗RGPO干扰的机动目标跟踪

针对距离波门拖引(Range Gate Pull Off,RGPO)干扰下机动目标跟踪性能恶化的问题,提出一种基于雷达点迹处理的机动目标跟踪算法。该算法首先使用RGPO干扰鉴别技术将跟踪波门内的雷达点迹数据分为正常点迹集与RGPO干扰点迹集,针对不同的点迹集采取了不同的状态更新策略,最后融合两类状态信息后输出目标位置。仿真结果表明,该算法的跟踪精度明显优于传统的交互多模型－概率数据关联(Interacting Multiple Model Probabilistic Data Association,IMM-PDA)算法及现有抗RGPO干扰机动目标跟踪算法。     

基于红外和雷达数据融合的机动目标跟踪方法

文章基于并行多传感器联合概率数据关联算法,提出了一种杂波环境下的多传感器多机动目标跟踪算法,首先使用融合算法将红外和雷达的量测进行异步和同步融合,然后应用融合后的量测,采用IMM算法实现对机动目标的跟踪.在仿真实验中分别跟踪单个和多个目标,结果表明该算法可以解决两种传感器的量测不同步问题,同时可以消除漏检现象对目标跟踪的影响,并能保证一定的跟踪精度.     

密集杂波环境下的机动目标跟踪算法

针对密集杂波环境下的机动目标跟踪问题提出了一种新的算法,即交互式多模型数据关联算法。基本思路是利用概率数据关联处理多余回波,同时利用交互式多模型算法处理目标的机动问题,而且将机动目标“当前”统计模型引入其中,将它们结合起来处理密集杂波环境下的单机动目标跟踪问题。仿真结果证明该算法是解决此种问题的一种非常有效的方法。     

一种相控阵雷达自适应数据率目标跟踪算法

为了提高相控阵雷达机动目标跟踪的系统资源利用率,给出了一种高效快速的自适应数据率交互多模型目标跟踪算法（FAIMM）,将目标数据更新时间与模型概率关联起来,使每一节拍的数据更新率随目标的瞬时机动特性自适应调整。仿真结果表明,与AIMM跟踪算法相比,自适应数据率跟踪算法准确率更高,系统资源消耗更少。     

混合坐标系下的自适应α-β滤波器

针对雷达目标观测和数据处理在不同的坐标系下完成,本文提出了一种混合坐标系下的自适应α-β滤波算法来跟踪机动目标。该算法以自适应α-β滤波器为基础,直角坐标系和球坐标系下的算法相结合,克服了这两种坐标系下滤波算法的不足,对机动目标有很好的跟踪效果。仿真表明该算法的跟踪性能优于单一坐标系下的自适应α-β滤波器,尤其适用于TWS雷达多机动目标跟踪情况。     

一种多普勒盲区条件下的多假设运动模型目标跟踪方法

 机载预警雷达存在不可忽略的多普勒盲区问题。在目标跟踪的过程中,该盲区容易造成目标航迹中断和重起批。针对该问题,提出了一种基于多假设运动模型的目标跟踪方法。该方法根据多普勒盲区对目标状态的约束形成多个假设运动模型,当新出现的量测值落入任何一个运动模型形成的关联波门内,则航迹关联成功。仿真结果表明,该算法在不同盲区范围条件下,针对不同机动能力的目标均具有较高的航迹关联率,有效提高了目标连续跟踪性能。     

基于方位机扫雷达的机动目标双波门跟踪方法

点迹-航迹处理是雷达航迹跟踪过程中的重要一环,是把雷达探测到的点迹与已知航迹进行比较,然后正确关联配对的过程。复杂环境下的目标跟踪要求点迹-航迹关联处理、目标航迹跟踪的滤波和预测都要可靠,正确的点迹-航迹关联结果会产生较为准确的滤波和预测,而准确的滤波预测又会促进点迹-航迹的正确关联,二者之间是相辅相成的。常规跟踪法在目标机动尤其是悬停情况下的跟踪难度较大,多次掉点后不易重新正确关联,容易出现掉批、误关联等情况的发生。本文提出了一种基于前后双波门的机动目标跟踪法,可以使方位机扫雷达较好地连续跟踪机动目标。     

基于量测转换的交互多模型概率数据互联算法

针对雷达跟踪机动目标时,目标运动模型通常线性地建模在直角坐标系内,而量测数据由传感器获得的实际情况,提出了基于量测转换的交互多模型概率数据互联算法.推导了该算法中相关的滤波估计、滤波误差协方差和数据关联概率,并且提出了跟踪门的确定方法.仿真结果表明了新算法的可行性和有效性.     

机动目标跟踪中数据互联新方法

为解决机动目标跟踪过程中的数据互联问题,该文提出了一种数据互联新方法。与概率数据互联滤波器不同,在进行数据互联时,该方法假定目标当前转弯率在某一范围内取值,这样其预测中心不再是一个点,而是一线段。在计算测量的权重系数时,采用的是测量距该线段的距离。仿真实验表明,杂波环境下对机动目标跟踪时,该方法降低了航迹丢失率,提高了状态估计的精度。     

一种用于三维空间杂波环境机动目标跟踪的数据互联方法

目标跟踪过程中运动模型不准会导致预测中心不准,而预测中心不准会导致错误关联。为解决三维空间杂波环境下机动目标跟踪过程中数据互联问题,在数据关联时假定目标转弯率在一定范围内变化并且转弯方向是任意的,这样,预测中心为三维空间中的一曲面。在计算测量与目标间的关联度时,依据的是测量点距该曲面的距离。为了减少数据互联的计算量,该文提出了与特定测量相匹配的转弯率和转弯方向的计算方法。仿真实验表明,杂波环境下对机动目标跟踪时,采用该文方法提高了数据正确关联率,降低了航迹丢失率,同时提高了状态估计的精度。     

基于角速度修正的变结构多模型目标跟踪算法

为提高强机动目标的跟踪精度,提出一种基于角速度估计值自适应修正的变结构多模型算法。将角速度估计应用于基于有向图切换的变结构多模型目标跟踪算法。通过引入改进的角速度估计方法,提高了角速度的估计精度。在有向图切换的基础上,实时估计角速度,并根据角速度估计值修正有向图,增强了变结构多模型目标跟踪算法的机动适应性。仿真结果表明,该方法在对强机动目标的跟踪性能上有明显提高。     

基于当前模型自适应改进的航迹跟踪算法

在航迹跟踪过程中,目标发生转弯、变加速等强机动行为,会导致传统"当前"统计模型的跟踪精度变差,通过提取残差新息序列和测量方差序列中的信息,分别在"当前"统计模型中添加机动频率、最大加速度自适应修正因子,以及在卡尔曼滤波框架中增加协方差自适应因子,改善了该算法对强机动目标跟踪的适应能力。通过改进,该算法即保持了对一般机动目标良好的跟踪特性,又提高了对强机动目标的跟踪性能。通过使用蒙特卡洛模拟仿真验证了改进算法的有效性。     

一种机载地面侦察雷达多机动目标跟踪方法

介绍了地面多机动目标跟踪系统的一种实现方法 ,提出了跟踪系统目标模型的建立、跟踪坐标系的选择、跟踪起始和跟踪终结以及数据关联和跟踪维持的方法 ,最后给出了试验结果。     

多传感器模糊-概率交互作用的数据关联算法

本文基于估计理论和模糊系统理论,提出了一种多传感器多回波模糊－概率交互作用的数据关联滤波算法,以解决密集杂波干扰环境中多传感器跟踪机动目标的数据关联问题。模糊关联度和关联概率共同组成了各有效回波的加权系数,弥补了概率数据关联滤波方法（ＰＤＡＦ）的不足,提高了杂波环境中机动目标的跟踪性能。     

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。     

基于两点式数据关联算法的多机动目标跟踪

本文首先分析了两点式概率数据关联算法,在此基础上将其与交互式多模型算法结合起来提出了一种用于跟踪多机动目标的新算法.由于充分利用了两点式数据关联算法在关联精度和计算量上的优越性,所提出的新算法无论在跟踪精度方面,还是计算量上都有很大的改善.理论分析与仿真结果验证了该算法优于传统的交互式多模型联合数据关联算法.     

一种快速的多目标跟踪非线性滤波算法

多机动目标跟踪问题是目前目标跟踪领域的一个重要研究方向,而数据关联与跟踪维持是多目标跟踪的核心部分。利用支持向量机在分类识别方面的优势,研究了基于支持向量机的数据关联方法。在此基础上,采用交互式多模型算法和无味卡尔曼滤波相结合的方法研究了多机动目标的跟踪问题。在该方法中,目标的运动状态和方位误差由选定的采样点来近似,在每个更新过程中,采样点随着状态方程传播并随非线性测量方程变换,得到目标的运动状态和方位误差的均值,避免了对非线性方程的线性化,至少给出最佳估计的二阶近似。与传统的扩展卡尔曼(EKF)方法进行了仿真比较,仿真结果表明了该算法的有效性。     

一种具有自适应关联门的杂波中机动目标跟踪算法

针对杂波环境下的机动目标跟踪,该文提出一种基于自适应关联门的跟踪算法。该算法以传统交互多模型概率数据关联算法为基础,在关联门内无有效量测点迹时,假设目标在前一滤波时刻或是更早时刻以最大机动水平改变原运动模式,利用该假设条件下所获得的目标预测量测及当前真实预测量测,对用于确定关联门的新息协方差进行修正,使得关联门逐步适当扩大,以尽可能地包含目标真实量测点迹。仿真结果表明,自适应关联门跟踪算法能在不影响跟踪精度和算法运算量的情况下,有效降低机动目标的跟踪丢失概率。