多目标跟踪的动态多维分配算法

多目标多传感器的数据关联问题一直是目标跟踪领域的核心和难点之一.数据关联是在一定准则下,连接具有共同源的测量或航迹的分配过程.具有代表性的数据互联方法都可以归结为特定的分配问题.然而现有的S-D分配算法只考虑同一时刻各传感器测量的互联,是一个静态结果.本文将静态分配推广到动态跟踪中,通过对测量集合和航迹集合的合并,把S维转变为S+1维问题,从而实现了分配的动态化.在此基础上考虑了有新目标出现的情况,并讨论了动态分配与静态分配的关系.最后对本文算法进行了仿真分析,结果表明,该算法能够对多目标进行稳定的跟踪.     

主/被动联合多基地航空搜潜定位及误差分析

根据主／被动联合多基地航空搜潜中主动声源、目标、被动接收器之间的空间几何位置关系,建立了目标位置的数学模型,确立了目标空间位置与主动声源-被动接收器声传播时间、主动声源-目标-被动接收器声传播时间、浮标方位角之间的关系;在此基础上,建立了各参量测量误差对目标定位误差影响的数学模型;最后,对所建定位及误差模型进行了仿真分析。     

双/多基地SAR发展评述

双／多基地合成孔径雷达是将接收和发射系统分别置于不同平台上的合成孔径雷达（SAR）系统。该体制不但增加了SAR系统在军事应用中的生存能力,而且还使系统具有前视成像等优势。文中分析了双／多基地合成孔径雷达的技术优势和发展历程,并对其未来研究方向进行了阐述,提出了一些研究建议。     

集中交互式多传感器模糊联合概率数据互联算法

 为了解决杂波环境下多传感器多机动目标跟踪问题,本文提出了一种集中交互式多传感器模糊联合概率数据互联算法.该算法首先设定多个跟踪模型并计算每个模型中测量点迹与航迹测量预测之间的模糊综合相似度;然后基于阈值判别及经验概率法则计算模糊联合互联概率,并基于此概率对各航迹进行状态估计及状态估计协方差的更新;最后计算各模型概率,并据此概率对各模型所获得状态估计进行加权得出各航迹在融合中心最终的状态估计.对该算法与集中交互式多传感器联合概率数据互联算法进行仿真比较,仿真结果显示该算法的跟踪精度较后者有显著提高,同时有效地降低了周期耗时,综合性能更优越.     

无源相干定位系统直达波干扰对消研究

无源相干定位系统中的主要问题之一就是接收机接收到的目标信号回波中的直达波干扰。传统的解决办法是采用自适应天线零陷对准直达波干扰,但广播信号的无源相干定位系统的天线零陷不够低。因此,文中提出了采用双通道对消的办法来抑制直达波,给出了所有的数学推导以及推导过程中的问题,最后给出了实验对消的结果。     

杂波背景下基于概率假设密度的辅助粒子滤波检测前跟踪改进算法

在杂波背景条件下,现有的基于概率假设密度(PHD)滤波的粒子滤波检测前跟踪(TBD)算法,存在对密集多目标数目估计不准,使用粒子数目较多会造成维数灾难的问题。因此,该文引入两层粒子的概念,将基于平行分割(PP)理论的辅助粒子滤波(APF)应用于基于概率假设密度的检测前跟踪 (PHD-TBD)算法中,提出基于概率假设密度滤波的平行分割辅助粒子滤波检测前跟踪(APP-PF-PHD-TBD)算法以提高目标数目及状态估计精度。仿真实验证明,相对于现有基于PHD的粒子滤波检测前跟踪算法,该算法在目标数目和状态估计精度上具有显著的性能优势,在密集目标场景下,优势尤为突出。最后,利用导航雷达实测所得海杂波背景数据证明,该算法在应用中性能更加优异。      

基于局部Hilbert谱平均带宽的微弱目标检测算法

该文采用实测海杂波数据分析了目标出现频段内海杂波局部Hilbert谱的脊线及其平均带宽,研究了目标和天线极化方式对海杂波局部Hilbert谱脊线及其平均带宽的影响。研究发现,目标的出现将导致目标所处频段的海杂波局部Hilbert谱脊线起伏趋于和缓,局部Hilbert谱平均带宽减小,在此基础上,借鉴恒虚警检测技术提出了一种新的微弱目标检测算法。该算法先采用目标所处频段的局部Hilbert谱脊线计算平均带宽,以提取目标与海杂波的差异,然后将平均带宽作为检测统计量,实现对海杂波中的微弱目标进行检测。与基于海杂波盒维数的方法和单元平均恒虚警(CA-CFAR, 100个脉冲)方法相比,该方法有效提高了对海杂波中微弱目标的检测性能。     

距离扩展目标的双门限恒虚警检测器及性能分析

针对普通积累检测器检测稀疏散射点目标存在坍塌损失以及依赖于散射点密度的二元积累(SDD-BI)检测器检测密集散射点目标存在信杂比损失的问题,该文充分利用目标的散射点密度及幅度信息,提出了一种距离扩展目标的双门限恒虚警检测器(DT-CFAR),在高斯杂波背景下推导了DT-CFAR虚警概率和检测概率与检测门限关系的解析表达式,并给出了最优第1门限的确定方法。仿真结果表明,DT-CFAR对不同散射点密度目标都具有较优的检测性能,并且对散射点密度估计失配具有鲁棒性。     

基于局部Hilbert边际谱隶属度的微弱目标检测算法

文章采用Hilbert-Huang变换处理海杂波数据,获得海杂波的Hilbert边际谱,并分析了海杂波的Hilbert边际谱特点及其目标的影响。分析发现:无目标时,海杂波信号的Hilbert边际谱的谱宽较宽,低频成份较弱;而当目标出现时,其谱宽明显变窄,低频成份明显增强。为了描述目标对海杂波Hilbert边际谱的这种影响,将隶属度引入Hilbert边际谱,并采用目标出现频率处的海杂波局部Hilbert边际谱计算隶属度,通过分析发现,目标出现时,该隶属度明显减小,在此基础上,提出了基于局部Hilbert边际谱隶的微弱目标检测算法。仿真结果表明,对于实测和仿真目标数据,该算法都具备较好的检测性能,其检测性能明显优于基于盒维数的微弱目标检测算法、频域检测方法和多脉冲CA-CFAR检测算法的检测性能,对海杂波中的慢起伏目标具备较强的检测能力。      

基于局部检测统计量的分布式CFAR检测及其融合方法研究

本文研究了分布式CFAR检测在Neyman-Pearson(NP)意义上的最优问题,阐述了基于二元局部判决和基于局部检测统计量的分布式CFAR检测在最优化上的差别.提出了R类和S类局部检测统计量,证明了基于这两种局部检测统计量的在NP意义上的最优分布式CFAR检测具有似然比检验形式.研究了它们的次优融合方法(OS-R-GLRT和OS-S-CA).结果表明,次优融合可以达到与相应的最优融合接近的性能.