基于K分布舰载雷达海杂波仿真方法研究

海杂波的仿真对杂波环境下舰载雷达性能的研究具有重要意义。介绍了海杂波仿真的有关概念,研究了基于K分布海杂波的建模及实现方法,建立了一个较为准确的舰载雷达海杂波幅度分布模型和功率谱模型,最后以Matlab为平台给予了仿真实现,仿真数据与理论曲线吻合较好,仿真算法有效可行。结果表明,该方法可以有效地模拟舰载雷达海杂波特性,为雷达信号处理器的设计奠定了基础,该方法具有较高的估计精度和很好的工程实用性,对于雷达海杂波建模与仿真及其背景下目标检测研究具有现实意义。     

一种舰载雷达海面目标检测处理方法

在复杂海杂波中检测出海面目标并实现稳定跟踪一直是舰载雷达进行海面目标处理时面临的难题。文中在分析雷达常规杂波抑制方法的基础上,分别从雷达调度控制、点航迹处理等方面,给出了圈间变频、基于宽度的幅度加权点迹凝聚、海面目标的机动加速度突变跟踪模型等数据处理方法,针对性地降低海杂波影响,提高海面目标的点迹质量及跟踪性能。通过对某导航雷达实录数据进行处理,文中所提方法能有效地抑制海杂波,显著提高海面目标跟踪的稳定性。     

一种舰载雷达海杂波抑制方法

舰载雷达在探测海面目标时由于强海杂波环境的影响,降低了雷达对海面目标的检测和定位跟踪性能。为了有效抑制海杂波、凸显有用目标,文中对海杂波的概率密度分布、时间相关性和频率相关性等特性进行了分析,并提出了雷达系统设计、自适应CFAR、扫描圈间积累和频率捷变等几种抑制海杂波的方法。实录雷达数据处理结果表明,文中的方法能显著提高舰载雷达的海面目标检测能力。     

雷达与导航、声纳与对抗

0503473GPS 信号转发式干扰效能分析[刊,中]/亓强//空军雷达学院学报.—2004,18(3).—34-36(D3)转发式干扰是一种对抗 GPS 信号的新设想,本文分析了对 GPS 接收机实施转发式干扰时的干扰效能和干扰距离,得出干扰距离、功率及 J/S 关系曲线,证实了转发式干扰的干扰效果。参40503474杂波环境中的单目标跟踪方法仿真研究[刊,中]/钱琼芬//空军雷达学院学报.—2004,18(3).—20-21,24(D3)研究了杂波环境中的两种目标跟踪方法:最近邻法和概率数据关联法。计算机模拟仿真了在不同杂波密度环境中,两种算法的性能。结果表明,最近邻法适用于低密度杂波环境,高密度杂波环境中需要采用概率数据关联算法进行跟踪。参6     

基于红外和雷达的目标跟踪数据关联快速算法

在顺序串行多传感器联合概率数据关联算法的基础上,提出了一种杂波环境下多传感器多机动目标快速跟踪算法,即顺序的MSFAFDA.首先顺序地用来自红外和雷达的量测更新状态估计,然后应用多传感器快速数据关联算法进行数据关联,易于推广到具有多个传感器的跟踪系统.仿真结果表明,MSFAFDA算法的计算量要比一般的多传感器IMM-JPDA算法小,具有更快的收敛速度;跟踪的目标数越多,MSFAFDA算法在实时性方面的优势就越明显.     

基于多普勒信息辅助的小目标跟踪算法研究

针对强杂波环境中的小目标探测问题,提出了一种基于目标多普勒信息辅助的跟踪算法,利用目标与环境杂波多普勒特性的差异来改善数据关联的权值,能够提升对小目标的跟踪性能,并通过数据仿真验证了该算法的有效性.     

基于IMM-IPDA的杂波区内机动小目标跟踪研究

跟踪穿行于杂波区中的机动小目标进行跟踪时,面临着目标观测点丢失、目标运动形式实时变化和杂波干扰的问题。针对上述问题,提出了一种改进的交互式多模型的综合概率数据关联(IMM-IPDA)算法,利用目标存在性概率对跟踪滤波过程实施反馈处理,并构建逼真的应用场景,进行杂波区内机动小目标跟踪研究,对不同检测概率下的目标跟踪效果进行了评估分析,分析结果对于雷达在实际环境下的对海目标跟踪有一定的工程应用价值。     

多目标跟踪中基于特征辅助的概率数据关联算法

在传统的多目标跟踪系统中,数据关联仅利用了那些与目标状态向量直接相关的信息。在此提出了一种基于广义概率数据关联(GPDA)的新的关联算法即特征辅助跟踪(FAT)算法。该算法同时利用了目标的特征信息和状态信息进行数据关联,较好地解决了在密集杂波环境下对近目标的跟踪问题。最后以目标的一维距离像信息为例进行仿真,仿真结果表明,所提出的算法使跟踪性能优于传统的概率数据关联。     

基于AIS的对海雷达多目标融合跟踪方法

针对海面密集目标跟踪时数据关联难度大且跟踪精度不高的问题,提出了一种基于船载自动识别系统(AIS)信息的雷达航迹融合方法。首先,根据AIS测量值和雷达的测量噪声等级确定融合系数,保证融合数据的合理性;然后,使用融合后的航迹对雷达测量值作双波门的数据关联处理,优化数据关联方法,提高源于目标测量值的置信度,降低虚警和杂波的影响,进一步提高航迹的稳健性和跟踪精度;最后通过仿真和实测数据证明了所提方法的有效性和优越性。     

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.     

基于机器学习支持向量机的海面目标航迹起始算法研究及应用

海面目标跟踪过程受到强海杂波干扰、回波信号时变非平稳、点迹丢失和目标机动等影响,导致传统方法的航迹起始效果较差,出现混批、起始失败和误跟踪等严重后果。针对上述问题,提出了一种基于机器学习支持向量机的海面目标航迹起始算法,采用支持向量机作为分类器,通过样本训练实现对真实目标与虚假目标的分类,将航迹起始问题转化为真假目标的区分和鉴别问题。文中方法利用机器学习的数据驱动策略选择分界面方案代替传统技术中利用先验知识来人工选择门限分界,可以显著减少对先验信息的依赖;同时,门限具有自适应调整的能力,可大大提高算法的自适应性和鲁棒性。最后,利用雷达实测数据对算法的有效性进行了验证。     

基于杂波特征评估的雷达目标点迹过滤方法

雷达在目标检测和跟踪时常面临地杂波、海杂波、气象杂波等复杂强杂波的干扰,而雷达回波信号经过传统的动目标显示(MTI)和恒虚警(CFAR)检测处理后的剩余杂波,在距离-时间(脉冲)上的二维分布与目标非常相似,无法区分。对此,提出一种基于杂波综合特征评估的雷达目标点迹过滤方法,综合考虑目标与杂波在幅度起伏、距离/俯仰/方位相关性、相位变化等多维特征的不同,利用综合特征因子评估区分目标和杂波。最后,利用雷达实测数据对所提方法进行验证。结果表明,杂波有效抑制率较传统方法有显著提升。     

基于DSP的雷达目标检测和跟踪方法研究

基于专用DSP检测与跟踪处理器，研究了相应的雷达目标检测与跟踪方法。考虑到数字信号处理器较强的数学处理能力，研究了基于位置相关的雷达目标检测算法，结合雷达目标运动特性，研究了基于目标运动相关的多目标跟踪技术，并在DSP上实现了相应的检测、跟踪算法。实验室仿真结果表明，该检测算法具有好的检测性能；该跟踪算法实现对多目标的跟踪。     

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。     

天波超视距雷达目标录取方法的研究

天波超视距雷达（OTHR）的工作方式和工作环境比较复杂,雷达的定位精度、检测概率和数据率与常规雷达不同,容易受外部噪声和杂波的影响。由于电波要通过电离层传播来探测目标,电离层的瞬时变化和多模式会污染雷达回波信号,并产生多路径效应,使超视距雷达测量得到的目标数据存在不确定性和模糊性,要从这种数据中正确识别出目标并能自适应关联跟踪处理是很困难的事。文中根据OTHR雷达的实际情况,参照常规雷达的目标录取方法,在自动跟踪的基础上,研究并开发出适合超视距雷达工作的人工录取和半人工录取方法,使得雷达在恶劣环境下也能充分发挥正常的工作能力。     

基于稀疏表示的杂波建模和微弱运动目标探测

雷达回波中,微弱运动目标会被强杂波掩盖,造成目标探测困难。文中提出基于匹配追踪稀疏表示方法的雷达微弱运动目标探测算法,采用训练的过完备字典线性组合对杂波进行建模并解决稀疏表示问题,提高了杂波建模的准确性,利用杂波模型抑制杂波,可以从杂波背景中有效地探测微弱目标。仿真结果表明:文中提出的算法优于传统的目标探测方 法,可以提高杂波抑制和微弱运动目标探测性能。     

基于多源数据多特征融合的弱小目标关联研究

异质传感器弱小群目标关联是传感器协同探测首先要解决的问题。即使在同视场下,由红外光电系统和雷达组成的异质传感器探测目标也不完全一致,特别是远距离探测时,雷达探测目标多而密集,红外光电系统探测目标相对较少,此时目标航迹关联结果具有很大不确定性。针对这一难题,采用基于多源数据多特征融合的弱小目标关联方法,首先基于多模型估计方法筛选同类型目标作为潜在关联目标,再基于航迹关联算法对同类型目标粗关联,最后基于多特征最大联合概率分布对目标精细关联。经红外光电系统/雷达同站址探测仿真试验验证,相比于仅利用航迹进行目标关联,该方法有效提高了弱小目标关联的准确性。     

三维数据关联情况下外辐射源雷达多目标跟踪研究

不同于传统多目标跟踪,除了量测-目标数据关联模糊问题外,外辐射源雷达跟踪系统新增了量测-发射机数据关联模糊问题。针对此问题,该文通过引入一个新的关联变量来表示量测和发射机之间的数据关联关系,提出了目标-量测-发射机3维数据关联改进概率多假设跟踪(PMHT)算法。该算法利用期望极大化(EM)算法的独立性假设条件得到最大后验概率意义下的最优跟踪。为了增加目标-量测-发射机之间数据关联的准确性,提高多目标与量测后验关联概率的精确度,将量测信息设定为均值相同协方差不同的混合高斯分布。针对距离-多普勒量测的非线性性,利用无味卡尔曼平滑(UKS)算法进行多目标状态估计。仿真结果表明,对于FKIE外辐射源雷达数据集(杂波密度很高),所提算法的目标与航迹关联成功率高,抗杂波性能强,证明了算法的有效性。     

一种超宽带雷达多人体目标跟踪算法

提出了一种超宽带雷达对多个运动人体距离跟踪的方法。该方法基于人体多散射点的回波模型,利用CLEAN算法提取人体多个散射点的量测信息,结合最近邻域和联合概率数据互联算法,提出了一种简易最近邻联合概率数据互联算法,以解决多个人体目标轨迹交叉时数据关联的问题。通过对实测数据的处理,证明了该算法能够对轨迹交叉的人体目标进行有效跟踪。     

IMM概率数据关联算法的多重门限研究

合理的跟踪门将大大提高数据关联算法的性能,其重要性不言而喻。在椭圆跟踪门的基础上加入了速度和角度限定,进一步减少了波门中杂波的个数和计算量,提高了关联跟踪的质量。对飞机的俯冲运动进行了仿真,证明了算法的有效性和可行性,同时通过对比分析,得出此算法在密集杂波环境下有着更好的效果。