基于UIMMS的多站雷达机动目标跟踪研究

针对多站雷达量测机动目标跟踪问题,提出了一种将平滑方法运用于典型的交互式多模型结构的跟踪算法。首先介绍了卡尔曼平滑器(KS),比较了不敏卡尔曼滤波(UKF)和不敏卡尔曼平滑(UKS)两种方法,引入并分析比较了IMMF和IMMS方法。同时,针对目标机动特性以及多雷达量测带来的非线性等问题,构造了多部雷达跟踪机动目标场景,进行了典型方法的比较和新方法的验证,实验结果验证了新方法的有效性。     

基于改进Camshift的穿墙雷达运动人体目标成像跟踪算法

针对穿墙雷达运动人体目标图像"闪烁"与"抖动"的特点,提出基于改进Camshift的穿墙雷达运动人体目标成像跟踪算法。首先,针对形成的连续多帧穿墙雷达图像以及对应的颜色概率分布图,引入目标预测过程以确定图像中运动目标搜索波门,消除波门外的杂波干扰;然后,利用颜色概率分布图,在波门内自适应迭代调整目标搜索窗尺度,匹配形状与大小变化的目标图像以提取目标位置;最后,对提取的目标位置进行α-β滤波,形成连续平滑的目标运动跟踪航迹,实现基于穿墙雷达成像的建筑物内运动人体稳定航迹跟踪。多输入多输出（MIMO）穿墙雷达实验结果显示,与传统Camshift和Meanshift算法相比,改进后算法的跟踪航迹误差分别降低了40.99%和43.09%,获得了更加准确和平滑的目标运动航迹。     

基于高频地波雷达的无角度双站雷达目标跟踪算法

高频地波雷达对于远距离目标难以给出准确的方位角观测信息,从而严重影响超视距目标的跟踪精度。为此,提出一种基于高度参数化扩展卡尔曼滤波（HPEKF）的无角度双站雷达目标跟踪算法,仅需要2部雷达得到距离和径向速度信息。通过 HPEKF技术可以对目标进行三维定位与跟踪,忽略雷达量测的方位角信息,较好地弥补当目标距离较远时测量角度精度不够精确的问题,扩展了算法的应用环境。仿真实验结果验证了该算法的可行性和有效性。     

基于MHT的网络化雷达抗干扰算法

为解决分布式干扰下,单雷达目标发现性能较差、目标检测概率较低、航迹不连续以及雷达不能有效对目标进行跟踪的问题,提出基于MHT与秩K融合规则的网络化雷达抗干扰算法。对传统的MHT算法进行优化,缩短算法运行时间;对雷达干扰进行识别,针对分布式干扰运用优化后的MHT算法,计算每一个目标的发现概率;利用秩K准则实现融合后的目标检测。分布式干扰下网络化雷达模型对目标的跟踪实验验证了该算法的有效性。     

非合作机动目标平滑跟踪研究

本文针对非合作机动目标跟踪问题,引入平滑思想作为跟踪估计方法,构造了一种新的跟踪方法;首先,分析了经典卡尔曼平滑器(KS),结合交互式多模型(IMM)方法,进一步构造并分析了交互式多模型平滑(IMMS)方法;同时,针对目标机动特性以及雷达目标跟踪量测产生的强非线性等问题,构造了包括对非合作目标的随机概率选择模型的场景,结合交互式多模平滑方法,对机动目标跟踪进行仿真验证,实验结果验证了新方法的有效性.     

自适应UKF应用于反辐射导弹抗静止目标雷达关机

抗目标雷达关机是反辐射导弹的技术难题,也是关键问题。针对基于目标状态估计的抗目标雷达关机方案,将自适应UKF算法应用于抗静止雷达关机措施中。利用EKF,UKF和自适应UKF算法对反辐射导弹抗关机性能进行了仿真实验。通过实验得出的结果表明,自适应UKF算法相对于其他2种滤波算法在对抗雷达关机方面具有明显的优越性。     

基于自适应UKF的反辐射导弹抗机动目标雷达短时关机研究

抗目标雷达关机是反辐射导弹的技术难题,也是关键问题.针对基于目标状态估计的抗目标雷达关机方案,将自适应UKF算法应用于抗雷达关机措施中.并基于当前模型,利用自适应UKF算法对反辐射导弹抗机动目标雷达短时关机性能进行仿真实验.通过实验得出的结果表明,自适应UKF算法在对抗机动雷达短时关机方面具有较好的可行性.     

基于差分方向分解图的航迹滤波算法研究磁

为了提高雷达目标航迹质量,达到航迹平滑,减小误差的目的。论文提出一种基于差分方向分解图的滤波算法,该算法通过增加冗余,将航迹点时间差分矢量投影到多个固定方向上,针对向量矩阵进行滤波处理,通过多维向量相关性分析达到减少误差的作用,最后通过解超定方程建立新的目标航迹。实验表明,该算法具有一定的优势。     

单基地MIMO雷达中相干目标的波达角和多普勒频率快速联合估计算法

针对单基地MIMO中相干目标的波达角（Direction-of-arrival,DOA）和多普勒频率联合估计问题,提出了一种降维-前向平滑-传播算子算法（Reduced dimension-forward spatial smoothing-propagator method,RD-FSS-PM）。该算法首先通过对接收信号进行降维变换以降低复杂度,继而利用前向平滑技术（Forward spatial smoothing,FSS）实现解相干,最后通过传播算子算法（Propagator method,PM）实现了对相干目标的波达角和多普勒频率联合估计,且无需额外配对。与传统的FSS-PM算法相比,所提算法波达角估计性能提升,多普勒频率估计性能接近而复杂度大大降低。本文同时分析了算法的理论均方误差（Mean squared error,MSE）和单基地MIMO雷达中波达角和多普勒频率联合估计问题的克拉美罗界（Cramer-Rao bound,CRB）。最后提供了详尽的仿真实验以验证算法的性能。     

雷达视频信号仿真的软件实现

本文采用软件方法对雷达视频信号进行仿真，建立多个海上目标运动的数学模型，模拟雷达对视频回波信号的检测和录取，以及对雷达探测信息作平滑处理，并最终获取目标的轨迹。     

As-IPDA算法在OTHR航迹维持中的应用

天波超视距雷达(OTHR)具有的低数据率、低检测概率和低量测精度特征对目标跟踪提出挑战;由于对航迹、航迹存在概率的平滑作用,基于状态扩维IPDA(As-IPDA)算法在目标跟踪中得以很好应用,文章把As-IPDA算法引入到天波超视距雷达目标跟踪环境中;仿真结果表明,与传统的概率多假设跟踪(PMHT)算法相比,As-IPDA算法在目标跟踪精度、失跟率以及实时性方面都有满意的结果,从而验证了该算法在天波超视距雷达目标跟踪中的有效性、可行性.     

改进变分光流法并行算法实现

通过天气雷达回波并使用变分光流方法的改进算法对雷达数据进行风场反演,计算回波的光流场变化而得到运动的矢量场。把Horn&Schunck方法和Lucas&Kanade方法结合在一起,加入高阶平滑项,再运用九点平滑算法得到矢量场。外推预报采用Semi-Lagrange方法进行。实验表明,该方法的效果优于Horn&Schunck方法和Lucas&Kanade方法。通过Join-Fork模式运用共享内存处理并行算法实现了大范围三维矢量场的快速计算,其加速比可达5. 05,减少实时业务所需时间。     

探地雷达目标回波信号双曲线提取算法研究

探地雷达对于电力接地网检测来说,是一种新型的检测方式,根据探地雷达在检测接地网过程中返回的图像提取目标信息实现对电力接地网的检测,对于检测地下导体的完整性方面有着较强的适用性和非凡意义。传统双曲线提取算法通常采用LOG算子完成边缘检测,借助雷达有效口径及扫描点间距完成对雷达双曲线顶点的寻找。在前人工作的基础上提出了采用Canny算子进行边缘检测,再进行双曲线提取的雷达直达波滤除以及目标识别算法,并与相关算法进行对比实验,得到比较完整的雷达目标反射图像,验证了算法的可行性。与传统雷达目标双曲线提取方式相比,该算法避免了雷达有效口径及扫描点间距的引入,提升了目标双曲线的完整性,精确性。     

目标高程对SAR图像中目标位置偏差的影响

利用合成孔径雷达(Synthetic aperture radar,SAR)干涉技术对目标场景进行三维成像时,目标自身高度会引起其在图像上产生相应的位移,从而导致数字地形高度图(Digital elevation model,DEM)中目标位置与实际观测场景中目标位置存在偏差.本文提出了一种新的雷达地面目标定位方法,通过详细分析雷达图像中目标位移的原因,具体推导了目标在方位向和距离向上的位移量与成像几何,目标高度之间的数学关系,提供了修正目标位置的理论依据.通过仿真实验,证明了本文理论分析的正确性.     

采用分段RTS的CPHD平滑算法

针对多目标跟踪中的固定间隔平滑问题,将势概率假设密度（CPHD）滤波器和RTS平滑器相结合,提出了RTS的势概率假设密度滤波平滑算法。考虑到在平滑过程中存在较大的输出延迟问题,采用分段思想,提出了分段RTS的势概率假设密度滤波平滑算法。对需要平滑的估计值进行分段;采用匈牙利算法进行航迹-估计关联;对关联后的估计值逐段进行RTS平滑。实验结果表明,与CPHD滤波结果相比,分段RTS的势概率假设密度滤波平滑算法能够更加精确地估计目标状态,并且可以有效避免直接应用RTS平滑造成的实时性欠佳问题。     

一种改进的脉间频率捷变与MTD兼容算法

研究雷达性能问题,脉间频率捷变与MTD兼容的工作方式是雷达抗干扰和抑制杂波重要手段,能够同时有效的抑制有源干扰和固定杂波,提高雷达的电子对抗能力.由于脉间频率捷变使扫描间起伏目标变成了脉间起伏目标,不同频率脉冲回波得到的信噪比起伏较大,造成目标检测的困难.因此,提出一种改进算法,在抽取同频回波进行MTD的基础上,对不同频率回波进行非相参积累.非相参积累对信号具有平滑作用,仿真结果表明,新算法能够有效的改善信噪比起伏,提高目标的识别能力.     

基于优化的电势理论规划三维飞行路径

利用优化的电势理论进行飞行器三维航迹规划。对电势理论进行了优化,使其既能回避雷达、火力威胁,又能有效地回避地形威胁,使规划出的三维航迹具有一定的实用性。根据突防任务的需要,确定地形威胁与雷达、火力威胁的权重,并将模拟地形的高程数据与雷达、火力威胁按各自的权重叠加得到综合威胁电场;通过限定位于起始点和目标点之间的搜索范围,并对搜索条件进行改进,保证飞行路径最终能收敛于目标点;最后,用坡度限制平滑算法、曲率限制平滑算法对航迹进行法向加速度和曲率限制使其符合飞行器机动性能和可飞性要求。仿真结果表明,优化的电势理论可以进一步考虑地形威胁,而且在能够考虑目标点附近的各种威胁,提高了该方法的实用性,还能缩短航线规划的时间。     

KDDA在高分辨雷达目标识别中的应用

文章研究了核直接判别分析(kernel direct discriminant analysis ,KDDA)在高分辨雷达目标特征提取与识别中的应用.KDDA算法是传统的LDA算法与核方法的结合,文中讨论了KDDA算法原理,首先将KDDA应用于雷达目标距离像特征提取,求取更易于分类的核投影向量,然后采用支持向量机进行分类,提出了基于核直接判别分析的高分辨雷达目标特征提取与识别方法.用四类目标数据进行了实验,实验结果表明,该方法能够提高目标识别性能.     

一般相关噪声下多传感器平滑融合算法

针对单目标跟踪中多传感器平滑融合算法估计精度问题, 提出了具有一般相关过程噪声与量测噪声时的离散线性系统新的平滑融合估计算法. 该算法通过将给定区间内全部量测进行集中式扩维, 并对误差传递进行分析, 从而精确地给出误差间的相关性, 在线性无偏最小方差意义下对系统状态进行递推估计. 与不考虑相关性以及仅考虑部分相关性的卡尔曼平滑融合算法相比, 新的固定区间平滑融合算法在噪声的高斯分布假设下具有明显的优越性, 且其跟踪性能随噪声相关性增强而优越性明显, 而固定延迟平滑融合算法是次优的. 仿真实验进一步验证了本文算法在一般相关噪声环境下的优越性.     

基于边缘方向性的小波边缘检测算法

现有的基于小波变换的图像边缘提取方法会导致边缘细节的损失且边缘位置会发生偏移,因此本文给出了一种改进的边缘检测方法。该算法先对图像进行平滑处理,然后用小波变换提取边缘。传统的平滑方法避开了边缘的方向性,且对图像的边缘保持效果不佳。本文提出了基于边缘方向性的平滑算法,该算法在处理边缘像素时可自动搜索边缘方向进行平滑,用该算法和小波方法结合进行边缘检测。仿真实验给出的实验结果有力地证明了该方法的有效性。