基于数字化样机的雷达目标跟踪技术仿真与验证

在机载火控雷达作战过程中,载机常常会根据作战需求做大幅机动,使目标相对于载机的运动变得复杂。在目标航迹滤波过程中引入载机惯导数据,可减小相对运动的不确定性,提高目标航迹估计精度和目标跟踪稳定性。雷达数字化样机是雷达物理样机功能和电性能在计算机内的一种映射。利用数字化样机的仿真测试环境可快速、全面、准确反映真实雷达功能、电性能等方面的特征和特性,数据处理的航迹跟踪性能评估均可以实时显示。文中利用数字化样机的参数级仿真测试功能对载机惯导补偿滤波算法进行仿真和验证。     

基于动态波门和DLSTM网络的机动多目标智能跟踪算法

针对模型驱动方法表达能力有限而难以及时应对目标机动的问题，提出一种基于动态关联波门和深度长短时记忆(DLSTM)网络的机动多目标智能跟踪(MTIT)算法，简记为MTIT-DLSTM-M算法。该算法在MTIT-DLSTM算法的基础上，首先利用新息定义关联波门以提取有效量测，再采用全局最近邻算法实现数据关联。然后，利用卡方分布理论设计出动态关联波门和机动检测策略，当判定目标出现机动后，清除累积的历史状态和历史量测，重启该目标的跟踪算法流程。仿真实验证明，与现有常规机动目标跟踪算法相比，所提MTIT-DLSTM-M算法运行效率高，且具有更好的鲁棒性，应用前景良好。