基于概率假设密度滤波和数据关联的脉冲多普勒雷达多目标跟踪算法

为了解决杂波环境下脉冲多普勒(PD)雷达的多目标跟踪问题,提出一种距离模糊情况下基于概率假设密度滤波(PHDF)和数据关联(DA)的联合解距离模糊和多目标跟踪方法。该方法使雷达采用一组脉冲重复频率(PRF)交替变换的工作模式,并对雷达生成的模糊量测进行多假设,得到扩展量测集;然后,利用PHDF可以有效滤除杂波和避免目标-量测数据关联的突出优点,对扩展量测集进行滤波,得到粗略的目标状态估计;最后,对PHDF的滤波结果进行航迹-估计值关联,给出多目标航迹信息。仿真结果表明,该算法可以同时给出目标个数和各目标状态估计,实现杂波环境和距离模糊条件下对多目标的有效跟踪。     

高频地波雷达多普勒信号的AR预测恢复

雷电干扰和瞬时突发的无线电通信干扰信号严重影响高频地波雷达的正常工作。干扰严重时通过二维ＦＦＴ处理仍不能从接收信号中提取目标的距离和速度信息，此时需要对受到破坏的多普勒信号加以修正。为此本文提出基于ＡＲ模型的多普勒信号恢复方法。针对多普勒信号被干扰分割的特点，采用前后向预测的ＬＭＳ算法，首次建立了高频地波雷达多普勒信号的ＡＲ预测模型，解决了多普勒信号的恢复问题，从而使高频地波雷达具备了抗瞬时突发干扰的能力。计算机仿真和现场实验数据的处理结果表明本文方法是有效的。     

天地波MIMO雷达多目标角度估计仿真

天地波混合组网雷达系统将天地波一体化雷达和地波超视距雷达组网技术的特点和优势结合起来。多输入多输出雷达体制综合采用多通道、等效发射波束形成技术,为天波超视距雷达面临的多径、多模效应和杂波多普勒扩展等问题提供了一条有效解决途径。将MIMO(Multiple Input Multiple Output)技术与天地波雷达系统相结合,研究了天地波MIMO雷达的信号模型,以L阵配置下的天地波MIMO雷达为例,利用MUSIC(Multiple Signal Classification)算法实现多目标角度估计,实现了对天地波MIMO雷达的多目标角度估计的仿真试验,天地波MIMO雷达的仿真结果验证了该模型的有效性。     

毫米波雷达的扩展目标点云聚合算法

低成本毫米波雷达的天线数目少、天线孔径小、雷达功率低等自身因素限制了雷达的DOA估计。较低的角度分辨率导致难以区分位置相近的扩展目标，从而导致多目标跟踪的误判。针对上述问题，提出一种扩展目标点云聚合算法，首先对多个毫米波雷达所探测到的点云进行融合和叠帧处理；其次通过最小二乘法曲线拟合，构建EKF的加速度模型，在预测值处自适应生成波门，得到假设目标关联位置，将此位置与预测值作加权修正处理后聚合点云。文中设计了基于低成本毫米波雷达的室内多目标跟踪对比实验，通过完备度和位置误差指标加以验证。实验结果表明，该算法有效弥补了低成本毫米波雷达角度分辨差以及扩展目标点云辨识度低的缺陷，大幅提升了扩展目标点云的辨识度及跟踪的精确度，对提升低成本毫米波雷达跟踪性能具有重要意义。     

基于JVC的紧凑型地波雷达海上目标点迹-航迹最优关联方法

紧凑型地波雷达由于接收天线阵列孔径减小导致对海上目标的定位精度低,在多目标跟踪算法中采用序贯式的点迹-航迹关联方式易发生误关联导致航迹断裂、误跟踪等问题。对此,该文将多目标点迹-航迹关联转化为最优分配问题,提出一种基于JVC算法的多目标点迹-航迹最优关联方法。对于关联波门重叠区域内存在公共候选点迹的多条航迹,首先以雷达获取的目标多普勒速度、距离与方位角作为目标特征参数,利用最小代价函数确定公共候选点迹与所有航迹之间的相似度,得到关联代价矩阵;然后以总关联代价最小化作为优化准则,采用JVC算法求解得到最优的点迹-航迹关联结果。利用仿真与实测目标数据开展了点迹-航迹关联实验,并与序贯最近邻关联方法的关联结果进行了对比。实验结果表明：采用该文所提方法跟踪得到的航迹时长明显优于序贯最近邻关联方法的结果,解决了序贯式关联因关联错误导致的航迹断裂、误跟踪等问题,提高了航迹跟踪的连续性。     

基于JVC的紧凑型地波雷达海上目标点迹-航迹最优关联方法

紧凑型地波雷达由于接收天线阵列孔径减小导致对海上目标的定位精度低,在多目标跟踪算法中采用序贯式的点迹-航迹关联方式易发生误关联导致航迹断裂、误跟踪等问题.对此,该文将多目标点迹-航迹关联转化为最优分配问题,提出一种基于JVC算法的多目标点迹-航迹最优关联方法.对于关联波门重叠区域内存在公共候选点迹的多条航迹,首先以雷达获取的目标多普勒速度、距离与方位角作为目标特征参数,利用最小代价函数确定公共候选点迹与所有航迹之间的相似度,得到关联代价矩阵;然后以总关联代价最小化作为优化准则,采用JVC算法求解得到最优的点迹-航迹关联结果.利用仿真与实测目标数据开展了点迹-航迹关联实验,并与序贯最近邻关联方法的关联结果进行了对比.实验结果表明:采用该文所提方法跟踪得到的航迹时长明显优于序贯最近邻关联方法的结果,解决了序贯式关联因关联错误导致的航迹断裂、误跟踪等问题,提高了航迹跟踪的连续性.     

基于高频雷达二阶海洋回波的风速反演算法研究与应用

基于高频电磁波与海洋表面的散射机制,以雷达二阶散射截面方程为理论依据。首先,进行了从高频雷达二阶海洋 回波谱中反演饱和风速的算法理论近似,讨论算法运用的前提条件;其次进行了饱和风速与二阶谱峰频率的关系式推导;然后,利用高频地波雷达模拟海洋回波谱数据对算法进行了可行性验证,证明该算法特定风速范围内有较好的反演结果; 最后,将算法应用于实测高频地波雷达海洋回波多普勒谱进行了饱和风速反演,并进行了反演结果分析与误差分析。 结果分析表明:该算法在满足理论近似条件的前提下能有效提取海面饱和风速信息。     

一种多普勒盲区下的航迹片段关联方法

在多目标跟踪过程中,机载预警雷达固有的多普勒盲区容易引起目标航迹中断和重起批,形成大量航迹片段,从而增加雷达情报分析的难度。基于此,提出了一种改进的多普勒盲区下的航迹片段关联方法。在传统基于二维分配的关联方法基础上,将多普勒盲区和目标类别信息并入到航迹片段关联的各个环节。预处理阶段采用盲区滤波算法对“老”航迹进行预测,粗关联阶段增加径向速度作为关联信息,二维分配阶段,利用目标类别信息修正分配代价函数。仿真结果表明：在复杂多目标环境且存在多普勒盲区的条件下,该方法航迹中断数较传统方法有明显下降,航迹寿命有明显提升。     

高频地波雷达协同检测新方法

电离层杂波、海杂波以及射频干扰的存在造成高频地波雷达目标检测上的困难。针对高频地波雷达的极化特性和目标在距离-多普勒谱中的扩张特性,先设计一种改进的二维恒虚警检测算法,后将该方法与极化处理方法融合设计一种新的协同检测算法,该检测算法实现了能量域和极化域的协同检测,突破传统极化检测方法计算复杂等问题。高频地波雷达实测数据中的仿真和检测结果表明:在电离层杂波背景中,协同检测算法性能优于恒虚警方法。     

一种网格概率多目标数据关联算法

针对多目标跟踪中数据关联问题,提出了一种基于网格概率的数据关联算法。该算法首先计算出关联门内全部回波的关联系数,然后利用网格概率的思想将关联系数小的有效回波的系数值配权给其它有效回波,同时对于两跟踪波门交叉区域内的有效回波也使用配权法分别分配给两个跟踪波门内的其它邻近回波,最后通过概率加权进行数据关联。仿真结果表明,该算法能够有效解决多目标跟踪中的数据关联问题,并且有较高的关联正确率,而且CPU占用时间较短。     

IMM/MHT fusing feature information in visual tracking

In multi-target tracking, Multiple Hypothesis Tracking (MHT) can effectively solve the data association problem. However, traditional MHT can not make full use of motion information. In this work, we combine MHT with Interactive Multiple Model (IMM) estimator and feature fusion. New algorithm greatly improves the tracking performance due to the fact that IMM estimator provides better estimation and feature information enhances the accuracy of data association. The new algorithm is tested by tracking tropical fish in fish container. Experimental result shows that this algorithm can significantly reduce tracking lost rate and restrain the noises with higher computational effectiveness when compares with traditional MHT.     

直升机机载雷达对地多目标跟踪研究

介绍了在直升机机载雷达平台下对地面目标进行多目标跟踪所采用的量测数据预处理、跟踪坐标系和跟踪滤波算法.通过计算机仿真及硬件平台的实现表明,采用多目标跟踪处理算法进行直升机机载雷达对地多目标跟踪,无论是跟踪精度还是满足实时性要求,都是有效和可行的。     

多假设跟踪算法研究及其应用

MHT（多假设跟踪）是一种基于多个扫描周期量测,进行数据互联的技术,理论上是解决数据关联的最优方法。文中重点阐述多假设跟踪算法中数据聚簇、假设生成及假设概率计算、假设约简与剪枝等环节。从工程角度出发,采用K—best最优假设和N-scan回溯剪枝以提高算法效率和实用性。     

基于自适应GMM杂波估计的改进MHT算法

在传统多假设跟踪(MHT)算法中通常会假设杂波强度先验已知,当观测场景中杂波未知且空变时,该假设将会导致跟踪算法性能急剧下降。针对这一问题,本文提出一种基于自适应高斯混合模型(GMM)在线估计未知杂波的改进MHT算法。首先利用自适应GMM拟合未知杂波空间分布,并自适应地估计出波门内的杂波强度;然后将其应用于MHT处理中,有效改善航迹得分计算和最优假设航迹估计的准确性,进而实现在杂波未知场景中的稳定跟踪。仿真结果表明,在未知杂波观测场景中,所提算法相比传统MHT算法和MHT-GMM算法获得了更好的数据关联准确性和航迹维持性能。     

RCS of four fuselage-like scatterers at HF frequencies

Coastal HF radar in the ground-wave mode may be useful for monitoring the movement of ships, aircraft, and icebergs over vast areas of ocean. At HF frequencies an aircraft is in the `resonance range' of size. The radar cross section (RCS) of four fuselage-like scatterers of resonant size, illuminated end-on (noise-on for the aircraft), and broadside is studied. The RCS is determined both by direct measurement and by wire-grid modeling, with good agreement. The RCS is studied as a function of frequency for scatterer lengths from 0.5λ to 3.5λ. The RCS behaves quite differently for end-on incidence than for broadside incidence     

雷达群组网中几种目标跟踪滤波器的比较

在雷达群组网目标跟踪中,目标量测在雷达各自的坐标系下,而目标跟踪却在公共坐标系下,针对这种混合坐标系下异地雷达目标跟踪问题,通常解决这类跟踪问题的滤波算法有CMKF法和EKF法.文中从测量误差模型出发,给出了适用于群组网目标跟踪算法的推导过程,并且通过仿真实验和分析,比较了几种算法的优缺点并给出了结论.     

基于MATLAB GUI的高频地波雷达风速信息反演软件

文章在MATLABGUI工具基础上,分析并设计了高频地波雷达风速信息反演软件。该软件用于从高频地波雷达模拟及实测回波谱数据中反演风速信息,包括海浪充分成长状态下的饱和风速以及海浪处于成长阶段下的非饱和风速。实践表明：该软件具有交互性强、参数与图形显示简明清晰、数据处理高效等特点。     

色噪声下估计信源数的方法及性能分析

分析了雷达谱估计信号源数的方法.在高频地波雷达中,当各阵元噪声功率非平稳时,提出了一种基于盖氏圆半径和Kullback对称散度的信号源数目估计方法.通过实验证明,该方法能够有效解决在小快拍数、阵元噪声功率不相等情况下信号源数目估计的问题,实现色噪声环境下信源数的估计.     

基于压缩感知理论的多普勒解模糊处理

多目标的多普勒解模糊处理是低脉冲重复频率(PRF)雷达的关键技术之一,论文提出一种新的基于压缩感知(CS)理论的多普勒解模糊处理方法,利用多重PRF方式下相参处理间隔内的时域欠采样特性及多普勒频谱的稀疏特性,构造了多普勒解模糊的CS模型,采用正交匹配追踪(OMP)算法直接估计出无模糊多普勒谱的幅度响应,可实现PRF分组参差方式下对多个目标的解多普勒模糊处理,仿真结果验证了算法的有效性。