压制干扰下基于联邦滤波的机动目标跟踪方法

针对远距离压制干扰下机动目标跟踪问题,分析了远距离大功率压制干扰对于雷达探测及测量精度的影响,引入新的量测模型模拟雷达在压制干扰下由于探测概率下降出现的目标暂消现象,并利用去相关无偏量测转换方法将球坐标下的量测转换到直角坐标系下.在此基础上,基于自适应联邦滤波的思想建立了雷达压制干扰下的机动目标跟踪算法.仿真结果表明,在远距离压制干扰下,所提方法可以保持对目标在多种机动情况下的稳定、准确跟踪,与现有方法相比具有明显的优势.     

一种改进的机载多普勒雷达目标跟踪算法

针对传统的基于多普勒雷达量测转换的目标跟踪算法只适用于静止雷达的问题,将该算法推广至机载多普勒雷达。在每个递推周期里,首先将机载导航数据转换到东北天坐标系中;然后,将距离量测转换成东北天系下的位置伪量测,由此完成对目标的位置滤波;最后,联合目标位置滤波值及多普勒量测对目标进行运动状态滤波,由此得到目标的位置最终估计值。仿真实验结果表明,改进后算法的跟踪精度优于传统的多普勒雷达目标跟踪算法。     

干扰条件下的组网雷达目标跟踪研究

从雷达获取量测信息的特点入手,提出了组网雷达在压制式干扰下利用残留信息的技术和在欺骗式干扰下的假目标剔除技术,运用UPF滤波算法,在干扰条件下对目标进行跟踪.该跟踪技术使得组网雷达可以有效、精确地跟踪真目标.仿真结果验证了该技术的可行性和有效性.     

球坐标系下多普勒雷达目标跟踪滤波器

将仅仅考虑位置量测的三维去偏一致转换量测卡尔曼滤波算法进行推广,以解决包含多普勒量测且斜距和多普勒的量测误差相关的雷达目标跟踪问题。首先利用斜距和多普勒量测的乘积构造伪量测,以减小多普勒量测和目标运动状态之间的强非线性程度;然后利用嵌套条件方法得到了转换量测误差前两阶矩的一致性估计;最后根据转换量测是目标运动状态二次函数的特性,用二阶EKF最优地实现了非线性跟踪滤波。Monte-Carlo仿真结果表明采用新算法可以明显改善跟踪滤波器的性能。     

距离假目标欺骗干扰下雷达网目标跟踪技术

距离假目标欺骗干扰下,雷达接收到高逼真度的虚假信号,从信号层面无法有效将其滤除,致使虚假信号进入雷达数据处理器形成虚假点迹,进而经过滤波跟踪后形成虚假航迹.为此,提出了基于雷达网数据融合的跟踪技术.首先,对雷达网中各部雷达的位置量测数据分别进行预处理;然后,在融合中心进行关联处理,计算出等效位置量测,实现目标的精确定位;最后,实现对目标跟踪.该技术能有效克服距离假目标欺骗的干扰,也适用于无干扰的情况.经过仿真验证,该技术具有一定的应用价值.     

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.     

基于主被动雷达数据融合的抗密集假目标干扰技术

密集假目标干扰可降低目标检测概率,对雷达目标跟踪同时产生压制性和欺骗性效果。针对此问题,提出了基于主被动雷达数据融合的抗密集假目标干扰技术。首先,对受到密集假目标干扰的主动雷达量测数据进行预处理;然后对预处理后的数据和被动雷达量测数据进行关联处理,保留相互关联的量测对,并利用最小二乘法计算出等价量测;最后用等价量测对目标跟踪。该技术充分利用主被动雷达各自的优势,消除密集假目标的影响,实现对真实目标的稳定跟踪。仿真结果验证了该技术的有效性。     

距离多假目标干扰下低可观测目标跟踪处理

距离多假目标干扰下,当雷达对低可观测目标进行跟踪时,会遇到虚假航迹较多、真-假目标鉴别难度大、真实目标跟踪不稳定等难题,针对这些问题,本文提出了基于角度量测统计特性差异的真-假目标识别方法与基于等效量测构建的低可观测目标跟踪方法,实现了虚假目标的有效剔除,有效提高了目标跟踪的稳定性,仿真验证了该方法的有效性.     

RGPO 干扰下基于改进的IMM-PDAF 的机动目标跟踪技术

研究了距离波门拖引(RGPO)干扰下杂波环境中机动单目标的跟踪问题,在建立RGPO 干扰条件下雷达量测模型的基础上,提出了一种RGPO 干扰下基于改进的交互多模型-概率数据关联算法(IMM-PDAF)的目标跟踪技术。该技术联合RGPO 鉴别与跟踪一体化。在干扰鉴别上,采用信号似然比预处理、角度研究了距离波门拖引(RGPO)干扰下杂波环境中机动单目标的跟踪问题,在建立RGPO 干扰条件下雷达量测模型的基础上,提出了一种RGPO 干扰下基于改进的交互多模型-概率数据关联算法(IMM-PDAF)的目标跟踪技术。该技术联合RGPO 鉴别与跟踪一体化。在干扰鉴别上,采用信号似然比预处理、角度 检验以及m / n 逻辑检验方法。在跟踪算法方面,采用提出的基于量测功率特征的IMM-PDAF 算法,同时目标状态更新依据是否存在干扰采用不同的方法。若存在RGPO 干扰,则根据RGPO 假目标与真目标量测对的特点,采用提出的距离最近选择、角度数据压缩方法合成新量测对目标状态进行更新,若无RGPO 干扰,则综合功率和位置特征对所有量测进行加权更新目标状态。仿真结果表明,该技术不仅能有效剔除RGPO 干扰对跟踪算法带来的不良影响,而且具有良好的机动目标跟踪性能。 检验以及m / n 逻辑检验方法。在跟踪算法方面,采用提出的基于量测功率特征的IMM-PDAF 算法,同时目标状态更新依据是否存在干扰采用不同的方法。若存在RGPO 干扰,则根据RGPO 假目标与真目标量测对的特点,采用提出的距离最近选择、角度数据压缩方法合成新量测对目标状态进行更新,若无RGPO 干扰,则综合功率和位置特征对所有量测进行加权更新目标状态。仿真结果表明,该技术不仅能有效剔除RGPO 干扰对跟踪算法带来的不良影响,而且具有良好的机动目标跟踪性能。     

干扰条件下基于UPF的组网雷达目标跟踪

为解决压制性干扰对组网雷达跟踪滤波的影响,引入系统量测合成方法来解决测量信息不全的问题,采用UPF算法来解决非线性非高斯背景下的目标跟踪问题。仿真结果表明系统量测合成与UPF结合的方法,可以充分利用组网雷达"残留"信息,能够有效对目标进行跟踪,在跟踪精度和时效性上均优于标准PF算法。     

基于雷达组网的低可观测目标跟踪技术研究

本文利用距离多假目标欺骗干扰下虚假目标检测概率高、与真实目标角度量测相近的特点,提出了基于雷达组网的低可观测目标跟踪方法。根据角度量测信息完成各雷达量测集的划分与融合,对各雷达量测划分进行同源假设检验,利用虚假目标所暴露的真实目标的角度信息,构造低可观测目标的量测输入,对漏检目标进行"补位",提高低可观测目标跟踪的稳定性。仿真结果证明了该技术的可行性和有效性。     

雷达与双波段红外探测器融合跟踪系统

利用双波段红外探测系统测到的目标双波段红外辐射信息,推导出目标的伪距离量测信息,使得单站红外探测系统变为可观测系统;在此基础上,采用带反馈的分布式估计融合算法,将雷达与双波段红外探测系统得到的局部航迹进行融合,并将每次融合估计的结果反馈给局部传感器,使得融合中心达到最优性能的同时,减小了雷达和红外局部估计的误差.仿真结果表明:①单站红外探测系统利用目标的双波段红外辐射信息能够对目标进行有效地跟踪,跟踪精度较高;②带反馈的布式估计融合算法具有良好的跟踪性能,而且能够明显改善局部传感器的跟踪精度.     

LFM雷达对临近空间高超声速目标的跟踪研究

针对临近空间高超声速目标跟踪的问题,提出了一种ECEF坐标系下基于径向速度补偿和相邻时刻目标量测对消处理的高超声速目标跟踪算法.首先,充分分析了目标高超声速运动对雷达探测跟踪的影响,并在此基础上合理构建了目标高超声速运动下的量测模型,以避免模型失配所引起的滤波发散问题;其次,利用解模糊处理后的径向速度估计对目标高超声速运动引起的高动态偏差做近似补偿,以将问题转换为低系统偏差下的状态估计问题,最后,通过基于相邻时刻目标量测对消处理的单雷达量测方程构建,可有效回避低系统偏差存在下的航迹关联问题,进而实现临近空间高超声速目标的可靠跟踪.仿真结果表明,与现有的临近空间目标跟踪算法相比,该算法具有较高的定位跟踪精度.     

一种高脉冲重复频率雷达微弱目标检测跟踪方法

针对高脉冲重复频率(PRF)雷达对微弱目标的检测跟踪问题,该文提出一种雷达测距模糊条件下基于检测前跟踪(TBD)的微弱目标跟踪方法.该算法借用TBD的思想精髓,对于每一时刻的量测,既不进行目标有无的检测也不解距离模糊,而是将目标检测和解距离模糊统一在目标真实航迹的获取中.首先通过批处理把目标的模糊量测在所有模糊区间进行多假设扩展,从而提取量测的时空相关信息;然后基于目标真实航迹在时空上的连续性和不同PRF量测之间的相关性,通过TBD方法得到目标航迹,同时实现解距离模糊.与同类研究相比,该方法将微弱目标解距离模糊问题统一到目标航迹的检测确认过程中,避免了低信噪比(SNR)造成的航迹漏检,为实现高脉冲重复频率雷达微弱目标的检测跟踪提供了一种新的思路.最后,通过仿真验证了该算法的有效性.     

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。     

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.     

基于量测转换IMM的多普勒雷达机动目标跟踪

多普勒雷达目标跟踪中,如何有效解决系统量测与目标状态之间的非线性并实现机动目标跟踪,是亟待解决的问题.本文提出一种基于量测转换交互多模型（Interactive Multiple Model,IMM）的目标跟踪算法,其以IMM为框架,并结合静态融合滤波器处理多普勒量测的结构,解决多普勒雷达机动目标跟踪问题.仿真结果表明了所提出算法的有效性.     

变维的机动目标跟踪算法

为改善现有机动目标跟踪方法存在的跟踪精度不高、滤波易发散的问题,提出了一种RA-Jerk-EKF算法,该算法将目标径向加速度信息引入量测向量,通过增加雷达量测向量维数提高机动目标的跟踪精度。在信号处理阶段利用分数阶傅里叶变换(FRFT)估计出目标的径向加速度,并将其通过坐标转换引入量测向量中;在数据处理阶段采用Jerk模型和扩展卡尔曼滤波(EKF)算法解决滤波算法中非线性量测方程问题;最后将该方法与传统的不带径向加速度的Jerk-EKF方法进行了仿真比较。结果表明,该方法在跟踪精度,位置、加速度和速度估计精度方面均有所改善。     

地心坐标系下基于UCUT-IMM的机动目标跟踪算法

针对远距离杂波环境下弹载雷达NED坐标系跟踪机动目标精度差的问题,提出一种ECEF(地心坐标系)下基于无偏UCUT-IMM的机动目标跟踪算法。该方法首先利用无偏转换把弹载雷达极坐标量测值转换到NED坐标系下的量测值,然后通过坐标旋转得到ECEF坐标系下的量测值,在ECEF坐标系下跟踪滤波,避免了远距离NED坐标系下跟踪滤波受地球曲率的影响,同时为了减少坐标非线性转换旋转所带来的误差,利用UT(不敏变换)计算出地心坐标系下的量测协方差,在此基础上采用IMM(交互多模型)算法来进一步提高目标机动时的跟踪精度。仿真结果表明,与NED坐标系下的跟踪滤波相比,该算法具有更好的跟踪精度。     

多假目标欺骗干扰下组网雷达跟踪技术

针对距离多假目标欺骗干扰下的组网雷达跟踪,提出了一种基于同源量测融合的跟踪技术.该跟踪技术包括同源量测融合、多目标跟踪两部分.同源量测融合相当于对所有量测进行预处理,其关键在于同源量测自适应检验门限的设计.通过该预处理,输入的假目标的量测数目大大减少,且问题简化为单雷达的多目标跟踪.多目标跟踪中,根据航迹优先级顺序依次进行数据关联.该跟踪技术使得组网雷达可以有效剔除假目标,并更精确的跟踪真目标.仿真结果证明了该技术的可行性和有效性.