一种基于幅度特征的对海雷达线性跟踪方法

针对海面复杂目标背景下,多目标跟踪过程中特征辅助优化跟踪精确度低和计算量大等问题,提出一种基于目标幅度特征的对海雷达线性跟踪方法。建立信号幅度的数学模型,将其与计算量线性增长的线性联合综合数据关联(LJIPDA)算法相结合,给出新的基于幅度的线性联合综合数据关联的(LJIPDA-AI)对海雷达线性跟踪方法。仿真验证结果表明,LJIPDA-AI方法较LJIPDA方法有效提高了跟踪精确度,较JIPDA算法有效降低了计算量并提高了跟踪精确度。因此,LJIPDA-AI算法能够显著改善海面复杂目标背景下的多目标跟踪性能。     

一种改进的JIPDA多目标跟踪算法

针对边扫描边跟踪多频连续波雷达在杂波环境下的多目标跟踪问题,借助JIPDA算法中考虑目标存在概率的思想,并结合该体制雷达能提供高精度的径向速度信息,提出了一种引入径向速度量测的改进JIPDA滤波跟踪新方法。首先介绍了传统的JIPDA算法,然后对引入径向速度量测的改进JIPDA算法进行了理论分析,并讨论了引入径向速度量测和目标存在概率时互联概率的计算,最后进行了仿真实验。仿真结果表明,由于速度观测值提供了有关目标运动的更进一步信息,使得改进的JIPDA算法在跟踪性能上得到了显著提高。     

利用模糊评判的抗欺骗干扰新方法

转发式欺骗干扰能够利用与雷达信号的强相干性的特点进入雷达,形成虚假航迹,从而影响战场评估。针对此问题,本文提出了一种新的利用模糊评判的抗欺骗干扰方法。该方法首先提取回波的幅度、干扰误差角特征,利用模糊评判对欺骗干扰进行识别,有效提高了识别效果;其次将得到的隶属度用于3/4逻辑霍夫变化航迹起始以及概率数据互联航迹滤波算法的改进,抑制虚假目标在雷达形成航迹;最后,仿真实验表明本方法能够有效地抑制欺骗干扰,确保雷达对真实目标的跟踪。      

基于无源定位的多目标航迹融合技术研究

针对无源定位系统定位误差大、数据更新率不规则等问题,研究了一种通过定位数据辅助信息特征进行多目标航迹融合的新方法。该方法利用信号侦察获取的目标辅助信息作为航迹关联判决准则,并与传统的航迹关联方法相结合,从而实现了对侦察区域内多目标的航迹融合。对该算法的性能分析和仿真验证表明,新算法具有更好的航迹融合性能,更强的通用性和可扩展性;并且在密集多目标环境下可实时、有效地跟踪几十批次的目标。     

干扰条件下T/R-R 型双基地系统的航迹起始

干扰条件下双基地T站可观测信息具有不稳定性,传统基于有源定位跟踪系统的航迹起始算法将不再适用于T/RR型双基地系统。为提高恶劣环境下的跟踪性能,文中提出了一种干扰条件下双基地系统航迹起始算法。该方法在传统逻辑方法基础上,利用R站观测信息起始目标航迹。针对双基地系统定位精度随目标空间位置变化较大的特点,设计了能够自适应调整的初始波门,保证了系统能以较高概率起始目标航迹;同时改进了点迹与可能航迹的互联规则,大大降低了系统的虚警概率。仿真结果验证了文中方法的有效性。     

基于有效量测分集的联合概率数据互联算法

杂波环境下用联合概率数据互联算法(JPDA)跟踪多目标,其计算量将随跟踪目标数的增多和杂波密度的增大而呈指数增长,因此实时性不强;并且JPDA跟踪杂波环境中的近距离目标时,容易造成航迹合并。在充分考虑单个目标独立性的基础上,提出有效量测分集概念。将接收到的有效量测信号按照单个目标的关联划分,确定各目标跟踪波门内的候选量测信号,不考虑量测信号的重复关联。取得单个目标独立性之后,再运用单目标概率数据互联的方法估计目标状态。仿真实验表明,较传统JPDA实时性更强,能够分辨并跟踪近距离目标。     

集中交互式多传感器模糊联合概率数据互联算法

 为了解决杂波环境下多传感器多机动目标跟踪问题,本文提出了一种集中交互式多传感器模糊联合概率数据互联算法.该算法首先设定多个跟踪模型并计算每个模型中测量点迹与航迹测量预测之间的模糊综合相似度;然后基于阈值判别及经验概率法则计算模糊联合互联概率,并基于此概率对各航迹进行状态估计及状态估计协方差的更新;最后计算各模型概率,并据此概率对各模型所获得状态估计进行加权得出各航迹在融合中心最终的状态估计.对该算法与集中交互式多传感器联合概率数据互联算法进行仿真比较,仿真结果显示该算法的跟踪精度较后者有显著提高,同时有效地降低了周期耗时,综合性能更优越.     

基于幅度辅助的对海雷达航迹起始方法

针对复杂环境下不同雷达观测测量准确度存在差异而导致观测数据质量存在差异的问题,提出了一种基于幅度辅助的对海雷达航迹起始方法。该方法首先利用幅度信息计算幅度似然比,并以幅度似然比的大小来表示观测数据质量的高低,然后将这种幅度信息引起的数据质量差异用于Hough变换参数空间积累后的初选航迹参数的一次修正,提高迭代滤波初值的准确性;然后对一次修正后的初选航迹进行多尺度聚类,利用简单的二次迭代滤波方法分析得到目标的真实航迹起始数目和航迹起始参数;最后通过仿真数据证明了所提方法的有效性和优越性。     

基于子空间投影的复杂水下环境运动小目标检测前跟踪方法

针对复杂水下环境运动小目标检测中存在的目标信号强度弱、信杂比低等问题,该文提出基于子空间投影的检测前跟踪(TBD)算法:对原始图像数据截取序列片段,将3维时空片段中的短时运动航迹投影到2维子空间平面;利用2维投影图中平面航迹的形态特征进行初步筛选,提取目标的有效运动区域;将2维平面中的目标短时航迹在局部区域重建3维时序,在3维航迹回溯过程中利用目标运动特征再次筛选目标短时航迹。通过上述分级检测机制,可实现快速高精度的目标短时航迹检测。结合前景检测以及基于层次凝聚聚类(HAC)的长时航迹检测算法,构建了针对运动小目标的完整检测前跟踪方法。最后使用实测声呐图像数据验证了算法的检测精度和检测速度。     

杂波环境下基于全邻模糊聚类的联合概率数据互联算法

针对杂波环境下的多目标跟踪数据互联问题,该文提出基于全邻模糊聚类的联合概率数据互联算法(Joint Probabilistic Data Association algorithm based on All-Neighbor Fuzzy Clustering, ANFCJPDA)。该算法根据确认区域中量测的分布和点迹-航迹关联规则构造统计距离,以各目标的预测位置为聚类中心,利用模糊聚类方法,计算相关波门内候选量测与不同目标互联的概率,通过概率加权融合对各目标状态与协方差进行更新。仿真分析表明,与经典的联合概率数据互联算法(Joint Probabilistic Data Association algorithm, JPDA)相比,ANFCJPDA较大程度地改善了算法的实时性,并且跟踪精度与JPDA相当。     

基于多帧相位增强的米波雷达低仰角目标DOA估计方法

针对米波雷达低仰角目标的DOA估计问题,该文提出一种新的基于多帧相位特征增强方法,所提方法可以有效解决低仰角条件下阵列接收信号中直达信号相位特征模糊问题,进而提高DOA估计精度。通过学习多帧原始数据的相位分布特征与理想环境下直达波信号的相位分布特征之间的复杂映射关系,有效削弱多径信号引起的相位误差,将增强后的相位信息与原始的幅度信息进行数据重组,并利用已有的超分辨算法进行DOA估计。通过计算机仿真实验和实测数据验证,该文所提方法在DOA估计性能以及泛化能力上优于基于物理驱动的MUSIC算法以及数据驱动的基于特征反演和基于支持向量回归的两种估计方法。     

基于子空间投影的复杂水下环境运动小目标检测前跟踪方法

针对复杂水下环境运动小目标检测中存在的目标信号强度弱、信杂比低等问题,该文提出基于子空间投影的检测前跟踪(TBD)算法:对原始图像数据截取序列片段,将3维时空片段中的短时运动航迹投影到2维子空间平面;利用2维投影图中平面航迹的形态特征进行初步筛选,提取目标的有效运动区域;将2维平面中的目标短时航迹在局部区域重建3维时序,在3维航迹回溯过程中利用目标运动特征再次筛选目标短时航迹.通过上述分级检测机制,可实现快速高精度的目标短时航迹检测.结合前景检测以及基于层次凝聚聚类(HAC)的长时航迹检测算法,构建了针对运动小目标的完整检测前跟踪方法.最后使用实测声呐图像数据验证了算法的检测精度和检测速度.     

基于距离分级聚类的机载雷达航迹抗差关联算法

针对目标密集分布、系统误差时变、传感器上报目标不一致等复杂环境下的机载雷达航迹关联问题,本文基于高斯随机矢量统计特性推导出一种基于距离分级聚类的机载雷达航迹抗差关联算法.文中首先推导运动平台等价量测方程,基于等价量测的一阶泰勒级数展开得到全局直角坐标系中状态估计分解方程,基于真实状态对消得到航迹距离矢量并基于距离矢量分级聚类提取同源航迹关联对.文中分别设置了目标密集、随机误差、系统误差适应性实验验证算法性能,仿真结果表明本文算法的关联准确性和环境适应性相比经典的基于参照拓扑特征的航迹关联算法（RET）有较大幅度的提升.     

利用信号幅度信息的多基地雷达系统多目标跟踪算法

本文基于T-R^N多基地雷达系统提出一种具有航迹质量管理的多目标跟踪算法,并且在航迹质量管理算法中引入信号幅度信息,接着从航迹起始时刻正确判决的概率和判决平均样本长度两方面定量分析信号幅度信息对航迹真假判决的改善程度,仿真结果表明,该算法能够对多目标进行稳定的跟踪.     

一种新的联合概率数据互联算法

点迹与航迹数据互联是多目标跟踪中迫切需要解决的问题。分析了目前解决数据互联问题的方法与最新研究成果,建立了一个多目标数据互联模型,提出了一种新的联合概率数据互联算法,最后给出了计算机仿真结果。     

基于联合概率数据互联的多假设跟踪算法

针对杂波环境下密集目标的跟踪,在多假设跟踪(MHT)算法框架的基础上将联合概率数据互联(JPDA)算法以联合概率分配的方式引入不相容航迹树间的假设分支生成处理,利用联合概率数据互联在点航迹互斥分配处理中的优势保证簇内不相容航迹树的互斥性.仿真测试和实装测试结果验证了算法的实时性、有效性和鲁棒性,提高了点航迹关联正确率及...     

一种基于Hough变换的声呐对目标航迹检测算法研究

为提高声呐对目标航迹的检测性能,从单部声呐时间融合的角度出发,提出了一种基于Hough变换的声呐信号检测算法。该算法把航迹上的观测点变换为参数空间的对应曲线,充分利用一段时间内的目标观测数据,在低信噪比下也能从背景噪声中提取目标的航迹特征,提高了声呐的检测概率,且对部分信息和数据的缺失不敏感。仿真试验证明了该算法的有效性。     

基于距离检测的自动识别系统和对海雷达航迹抗差关联算法

现有的多传感器航迹抗差关联算法,如基于图像配准技术、基于参照拓扑关系的关联算法,计算流程复杂,难以在工程实践中实时应用。该文结合海面舰船目标航迹分布特点,基于单元平均恒虚警检测原理,提出了适用于自动识别系统(AIS)和雷达航迹数据的可信关联算法,为对海雷达系统误差配准和海战场多传感器信息融合的快速有效实现提供保证。蒙特卡洛仿真结果表明,可信关联算法在海面目标环境下具有较高的关联准确性;算法的平均耗时与现有抗差关联算法相比显著降低;基于航迹可信关联结果完成对雷达的自动标校,将雷达量测数据的平均误差降低了近90%。     

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。     

基于航迹矢量分级聚类的雷达与电子支援措施抗差关联算法

针对同平台雷达与电子支援措施(ESM)存在系统误差、上报目标不完全一致等复杂场景下航迹关联鲁棒性和有效性问题,该文提出一种基于航迹矢量分级聚类的雷达与ESM航迹抗差关联算法。首先推导修正极坐标系(MPC)下目标等价测量方程,基于等价测量的近似展开得到目标状态估计分解方程,利用真实状态对消的方法得到航迹矢量,基于高斯随机矢量的统计特性,采用航迹矢量分级聚类的方法提取同源航迹。最后通过实验仿真验证,所提算法在不同系统误差、目标分布密度、检测概率等环境下具有较好的关联效果和鲁棒性。