导弹动态回波序列仿真及平动补偿研究

通过分析弹道目标的运动特性,给出了弹道、目标微运动、雷达观测三者相结合的仿真方法;根据仿真计算的飞行弹道背景中雷达观测的目标姿态角,结合弹道目标的静态数据,由此生成弹道导弹动态雷达回波序列．利用典型进动弹头目标的仿真结果,分析弹道类目标平动给微多普勒带来的影响,采用最小熵的平动补偿方法,去除径向加速度对微多普勒分析的影响．仿真结果说明该方法能够有效补偿平动影响．     

基于雷达宽窄带多特征信息融合的空中目标识别

宽带高分辨一维距离像(HRRP)含有丰富的目标特征信息,是进行型号识别的良好特征。窄带特征所携带的目标信息虽不如宽带丰富,但其与宽带特征有很强的互补性,且有识别距离远、受目标姿态影响小等优点。因此,综合利用目标的宽、窄带特征进行识别能够提高识别系统性能。文中分析了以HRRP的功率谱和目标速度、高度为识别特征的宽窄带识别系统的特点,利用DS证据理论,实现了基于宽窄带识别结果的决策层融合目标识别;外场实测数据的实验结果表明了该方法的有效性。     

GM-PHD雷达密集多目标跟踪应用研究

针对雷达密集多目标跟踪数据关联的难题,深入研究了可以避免数据关联的多目标跟踪方法-高斯混合概率假设密度算法(GM-PHD)。首先,将多目标的运动和多目标量测建模为随机有限集的形式,并给出了相应的最优多目标贝叶斯滤波器;然后,在线性高斯假设条件下,详细给出了GM-PHD均值、方差和权值的递归形式,降低了计算复杂度,满足跟踪实时性要求;最后,开展了仿真实验和实测数据实验,实验结果显示GM-PHD在不需要数据关联的情况下,能够有效抑制大量杂波,稳定地跟踪密集多目标。