一种认知跟踪雷达LFM波形库建立方法

认知雷达是下一代雷达发展的方向之一。在对认知跟踪反馈环进行分析的基础上,提出了一种线性调频(LFM)信号波形库的建立方法。在应用交互多模型跟踪机动目标的背景下,通过所建的波形库对发射波形进行实时调用,达到减小跟踪误差的目的。研究了具有不同调频率参数与FrFT旋转角度组合的不同数量LFM信号波形库的建立,以最小化模型选择不确定性为目的推导波形选择准则,得到了不同的波形选择策略。仿真验证分析其跟踪精度可以看出,构建具有一定数量LFM波形的波形库可以提高认知跟踪雷达的性能。     

一种认知跟踪雷达LFM波形库建立方法

认知雷达是下一代雷达发展的方向之一。在对认知跟踪反馈环进行分析的基础上,提出了一种线性调频( LFM)信号波形库的建立方法。在应用交互多模型跟踪机动目标的背景下,通过所建的波形库对发射波形进行实时调用,达到减小跟踪误差的目的。研究了具有不同调频率参数与Fr-FT旋转角度组合的不同数量LFM信号波形库的建立,以最小化模型选择不确定性为目的推导波形选择准则,得到了不同的波形选择策略。仿真验证分析其跟踪精度可以看出,构建具有一定数量LFM波形的波形库可以提高认知跟踪雷达的性能。     

基于波形自适应的认知雷达机动目标跟踪算法

从认知雷达的角度出发,综合考虑跟踪模型和波形选择,提出一种能够适应目标运动状态急剧变化的波形自适应机动目标跟踪算法。首先,将匀速运动模型和当前统计模型作为交互式多模型(IMM)的模型集,并结合贝叶斯理论提出一种时变转移概率的自适应IMM算法。然后,结合量测误差椭圆与目标状态预测误差椭圆正交理论,研究了基于基带脉冲波形模糊函数旋转的波形库实现方法并给出了波形自适应选择跟踪算法的具体步骤。仿真实验表明,所提算法能够适应目标不同加速度机动,雷达系统跟踪性能得到了较大幅度提升。     

相控阵雷达目标跟踪下的自适应波形选择

针对相控阵雷达的检测概率与能量资源消耗间的矛盾问题,采用了一种按照预测检测概率来自适应选择照射波形的方法,并在建立相控阵雷达模型的基础上进行了仿真。结果表明,该方法可在保证检测概率的同时,有效地节约雷达能量资源。     

基于改进交互多模型的目标跟踪波形优化算法

针对传统的交互多模型滤波算法中存在模型概率固化导致跟踪精度不高的问题,提出了基于改进交互多模型滤波的目标跟踪波形优化算法。首先,通过联合前后两个时刻的模型概率对概率转移矩阵进行加权来改进交互多模型滤波;然后,基于帐篷映射以及高斯扰动对秃鹰搜索算法进行改进;最后,在多目标场景下根据最大互信息准则,利用改进的交互多模型滤波建立目标函数,使用改进的秃鹰搜索算法设计出最优发射波形。仿真结果表明,使用所提算法可显著降低跟踪误差。     

基于信息熵准则的认知雷达机动目标跟踪算法

针对复杂战场环境下机动目标跟踪难题，提出一种认知雷达目标跟踪算法.基于人类"感知-行动"循环思想，首先把目标径向距离、径向速度和方位等量测的克拉美罗下限近似为量测误差协方差，用信息熵描述目标跟踪的不确定性，然后以最小熵为准则建立了雷达接收端数据和发射端信号处理之间联系；为避免传统交互式多模型（Interacting Multiple Model，IMM）算法由于模型转移概率设置不合理所带来的跟踪精度下降问题，受人脑三阶段记忆机制启发，将"记忆"嵌入IMM算法，通过自适应调整模型转移概率，增强了优势模型的交互主导性，弱化了不匹配模型的不良竞争.仿真实验验证了算法的有效性.     

基于WLS-TIR的多目标识别认知雷达波形自适应方法

针对多个雷达目标的识别问题,研究认知雷达的波形自适应方法,对目标冲激响应线性加权求和获得多个目标的加权表示,基于互信息准则,通过最大化接收到的信号与目标冲激响应线性加权和(WLS-TIR)的互信息获得了针对多目标识别的最优波形,给出了权值的计算方法和多目标识别的自适应机制.仿真实验表明,本文提出的方法相对于传统的线性调频信号(LFM)对多目标的识别性能有明显的提高,并具有较强的实用性和可行性.     

雷达抗干扰波形库的管理与计算机模拟

为了使雷达能在复杂的工作环境中完成探测目标的功能并有效地保存自己,现代雷达需要采取多种抗干扰措施,其中之一就是需要具备由大量波形构成的波形库,以便根据实际的干扰环境选取最有效的波形与之对抗。本文简要讨论了如何根据实际干扰环境中雷达回波信号的频谱宽度、强度、分布范围等参数,构造相应的相似优先比矩阵,用模糊数学的有关数据处理方法,确认与雷达实际工作环境最接近的典型环境,进而选取最佳的对抗波形,这就使用微机完成对波形库的管理成为可能。文章还给出了典型环境特征参数的选取范围及有关的计算机模拟结果。     

波形分析数字动目标跟踪技术

本文提出了雷达距离粗密自动跟踪的一种新方法－波形分析数字动目标跟踪技术，波形分析数字动目标跟踪是通过高速采样存储雷达回波信号。然后分析回波波形信息藓取目标的距离误差而进行自动跟踪的，，波形分析数字动目标跟踪系统与传统的分裂波门跟踪系统比较具有测距精度高，距离误差与回波强度无关，识别并抗欺骗干扰能力强等优点。     

软件化雷达波形库技术研究

软件化雷达为当前雷达系统发展的必然趋势,波形库则是软件化雷达不可缺少的一部分.本文首先围绕"软件化雷达"这一技术概念,分析其架构及技术特点,引出雷达波形库的概念.不同于传统波形库,本文研究的波形库为雷达控制参数集,同时也包含雷达发射波形.文中对波形库的技术特征进行了详细分析,并对波形库在软件化雷达中的意义进行了阐述.提...     

基于波形调度的机动目标跟踪算法

针对机动目标的跟踪问题,提出一种结合自适应匀速（Constant Acceleration,CA）模型和波形调度的平方根容积卡尔曼滤波（Square-Root Cubature Kalman Filter,SCKF）算法.在CA模型的基础上,通过构建Jerk分量与速度、加速度的近似关系,使得状态过程噪声与滤波器输出的状态协方差矩阵相联系,以实现模型的自适应调整.另外,利用分数阶傅里叶变换（Fractional Fourier Transform,FrFT）旋转发射波形的模糊函数,使得量测误差椭圆与滤波算法中的状态预测误差椭圆正交,得到最优的发射波形,以从数据处理和信号处理两方面共同提升系统的跟踪性能.仿真结果表明,相比于基于改进当前统计（current statistical,CS）模型的无迹卡尔曼滤波（Unscented Kalman Filter,UKF）算法、基于CS模型的SCKF算法、基于CA模型的SCKF算法和交互式多模型（IMM）SCKF算法,所提算法结构简单且跟踪精度更高.     

SCA波形库远程管理和波形远程加载技术研究

SCA波形是SCA通信系统的核心,当前的应用中未采用波形库管理技术,且对SCA波形的加载是在本地进行的。这不利于发挥SCA无线通信设备应有的灵活、方便、即插即用等特点。提出了一种SCA波形库远程管理和SCA波形远程加载运行的技术方案,并在VxWorks操作系统中实现了SCA波形远程加载和运行。结果表明,该方案能方便、高效的实现SCA波形库的远程管理和SCA波形的远程加载运行。     

激光雷达高精度跟踪运动目标的方法研究

本文论述了卡尔曼滤波估值理论在激光雷达跟踪系统中的应用方法,首先建立目标和激光雷达测量值的数学模型;然后讨论了跟踪数学模型线性变换方法以及对滤波器精度的影响,在此基础上,提出了激光雷达跟踪运动目标时高精度的跟踪方法。     

多目标环境中的认知雷达跟踪方法

研究了多目标环境中的认知雷达目标跟踪问题,提出了一种基于波形优化和快速粒子滤波的多目标跟踪方法。在量测模型中,基于采样的接收数据建立量测方程,以克服多目标跟踪中的数据关联问题;在状态模型中,与量测模型相匹配,联合估计目标运动状态（位置、速度）和散射系数。为实现多目标跟踪和提高跟踪性能,从联合收发自适应处理角度出发设计跟踪算法和发射波形:1）接收自适应。由于量测数据的维数以及跟踪模型的非线性程度较高,为实现对多目标的有效跟踪以及降低跟踪算法的运算复杂度,采用改进的粒子滤波方法对目标状态进行实时估计;2）发射自适应。考虑到信噪比与跟踪性能关系以及量测模型的特点,基于最优信噪比准则实现了对发射波形的优化。仿真结果表明文中所提出的跟踪方法能够有效的跟踪上目标,且所设计的自适应波形的跟踪性能优于传统固定波形。      

雷达目标检测的最优波形设计综述

充分利用雷达目标和环境特性,设计最优发射波形,能够从本质上提高雷达目标检测性能,具有重要的研究价值。该文将近几年发表的雷达目标检测的最优波形设计文献进行总结和归纳,为面向目标检测的波形优化设计研究提供方法和依据,具有一定的参考价值。      

针对机动目标跟踪的雷达发射波形选择

该文首先在交互多模型(Interacting Multiple Model, IMM)算法的框架下,选择常速模型和自适应加速度模型作为状态模型,以应对实际中非合作目标的非机动与机动状态,并将此算法称为自适应IMM算法。然后针对机动目标跟踪时,雷达发射波形的选择需要兼顾测距测速性能与多普勒容忍性的问题,提出将V型调频(V-Linear Frequency Modulated, V-LFM)信号作为发射波形。通过分析多脉冲线性调频信号,V-LFM信号和M序列3种信号对目标距离和速度估计性能的克拉美罗下界(Cramer-Rao Lower Bound, CRLB)与多普勒容忍性表明,V-LFM信号可以在较少多普勒容忍性损失的情况下,有效提升对目标距离和速度的估计精度。仿真结果表明：发射多脉冲V-LFM信号并采用自适应IMM算法,可以明显提高雷达系统的跟踪性能。     

用于认知雷达的目标跟踪滤波算法研究

认知雷达是下一代雷达发展的方向之一,在介绍了认知雷达的基础上,对其应用中跟踪滤波部分的实现算法进行了分析,比较了无迹卡尔曼、容积卡尔曼、平方根容积卡尔曼3种滤波算法,对容积卡尔曼和平方根容积卡尔曼的滤波算法进行了详细介绍,重点应用3种算法对线性运动、高斯噪声环境中的目标进行了仿真验证,由仿真结果分析讨论得出适用于认知雷达的跟踪滤波算法.     

基于最大边缘分配算法的雷达博弈波形设计

实战背景下雷达目标先验信息有较大的不确定性,基于先验信息设计的波形不能满足参数估计的需要.为解决该问题,提出了一种博弈条件下的雷达波形设计方法.考虑到雷达与干扰机在电子对抗中的非同时性,采用Stackelberg博弈框架进行建模.该方法以优化雷达能量谱分布为策略,采用最大互信息准则建立效用函数.博弈过程中,雷达与干扰机...