基于多参数延时决策的低重频雷达速度估计方法研究

航迹滤波中引入速度量测可提高滤波精度,但低重频雷达测速存在模糊,针对距离微分或Kalman滤波速度估计精度不能完全满足低重频测速解模糊问题,提出了多参数延时决策方法的速度模糊滤波方法.该方法以贝叶斯航迹概率为决策依据,对于难以当前决策的速度参数进行多假设延时决策,可有效解决低重频雷达径向速度估计问题.仿真试验表明,该方法在解速度模糊的同时可进行带径向速度量测的滤波,能较大程度地提高距离估计精度,并在一定程度上提高角度估计精度.     

小波神经网络在脱靶量估计中的应用研究

提出了一种利用小波神经网络预测的武器试验脱靶量估计方法。以外测GPS测量弹道跟踪数据为基准,建立小波神经网络模型,并将遥测惯导数据比对结果作为输入,预测过靶时刻弹道数据,并对脱靶量进行估计。该方法相对于常值和线性误差模型脱靶量估计方法具有更高的精度和泛化性能,利用试验数据处理结果证明了这一方法的有效性。     

一种改进的多普勒雷达跟踪算法

多普勒雷达能够获得目标位置量测的同时,还能获得多普勒量测,即目标径向速度.为解决多普勒雷达量测处理算法过程复杂、计算量大的问题,本文提出一种用不敏卡尔曼滤波处理多普勒量测的改进方法对多普勒雷达量测直接在混合坐标系下进行非线性滤波,实现过程简单,计算量小.仿真结果表明该算法能够达到序贯扩展卡尔曼滤波和序贯不敏卡尔曼滤波算法的状态估计精度,并且明显改善估计的一致性.     

网络信息支持下目标“虚拟跟踪”方法研究

针对隐身战斗机作战的电磁隐蔽性需求,提出网络信息支持下的目标“虚拟跟踪”方法.基于虚拟量测转换建立“虚拟跟踪”的状态模型,针对网络信息精度和战斗机状态估计误差,基于量测无偏转换原理对状态模型进行修正.为提高对机动目标“虚拟跟踪”的状态估计精度,设计基于“当前”统计模型的交互式多模型无迹卡尔曼滤波算法进行滤波处理.针对机动目标跟踪下不同误差影响对比进行的仿真表明,“虚拟跟踪”方法能快速获得稳定的目标状态估计,通过提高信息更新频率和战斗机的姿态估计精度,能获得较高精度水平的目标信息.     

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。     

卡尔曼滤波在测速雷达数据处理中的应用

本文讨论卡尔曼滤波在测速雷达数据处理中的应用,给出了根据雷达测得的目标径向速度得到它的位置,速度等状态估值的递推方程组,利用这些状态估值,结合弹道方程就可以得到其它感兴趣的数据曲线.在计算机上作了有关的模拟来验证所给出的模型,横拟结果表明,把卡尔曼滤波用于测速雷达的数据处理,能得到较为满意的结果.     

自由节点样条函数平滑滤波技术

考虑了目标跟踪和航天测控中测量数据的平滑问题.提出了利用自由节点样条函数来改善多项式最小二乘滤波器设计的模型和方法.用样条函数表示弹道,能改善目标机动时用多项式表示弹道引入的截断误差较大的缺点,提高弹道参数的估计精度.仿真计算结果表明该方法能显著改善目标机动时的运动参数估计精度.     

多项相位变换法在测速雷达中的应用

针对连续波体制测速雷达的应用,提出了一种速度高精度测量方法.先运用离散多项相位变换法获得目标加速度,再结合解线性调频技术和FFT荻得精确速度值.该方法在保证测量精度的同时,运算量大为减少,可用于雷达实时信号处理,仿真结果验证了该方法的有效性.     

常规兵器外弹道测速雷达的现状及发展趋势

外弹道测速雷达是火炮弹道试验中性能检测、定型和射表编拟的主要测量手段。本文介绍了火炮弹道试验专用的外弹道测速雷达的几种测速方法和国内外弹道测速雷达的主要战术、技术指标,并论述了常规兵器外弹道测速雷达的现状及其发展趋势。     

火炮初速测量方法浅析

弹丸的初速是火炮内外弹道的重要参数。其获取方法是采用测速雷达和区截装置进行实弹测速。区截装置只测量弹丸航迹上一点的速度值,用速降修正公式换算炮口初速,由于此法采用弹道方法进行修正,使测量结果含有弹道本身的误差因素,且不易分离出弹丸的真实速度,雷达测量方法可测量航迹上多点速度值,用曲线拟合方法外推弹丸初速,测量结果精度高,且与观测对象互相独立。笔者认为:测速雷达将逐步取代区截装置,在常规兵器领域测速雷达具有广阔的应用前景。     

基于多普勒耦合估计的弹道目标测距方法

反导预警与空间监视雷达通常采用高频段、大脉宽探测远距离目标,此时距离多普勒耦合对于雷达精确测距有较大影响。同时,距离多普勒耦合的准确修正是稳定跟踪目标的必要条件,然而传统的处理方法不能适用于弹道目标等高机动目标的准确处理。本文提出了基于多普勒耦合估计的弹道目标高精度测距方法：首先采用旁路速度-加速度估计方法求解目标的径向速度,对目标测量距离进行距离多普勒耦合修正,再进行IMM-UKF滤波完成目标距离估计。该方法具有以下优势：利用当前帧的测量数据,同时考虑了目标径向加速度对于耦合的影响,提高了距离和速度的估计精度;相比跟踪时增加测速波形的方法,节约了雷达的资源,同时避免了速度测量与航迹误关联的问题;距离和速度的精确估计能够提升航迹关联成功率。仿真实验中与传统的距离多普勒耦合处理方法进行了比较,实验结果显示该方法大幅提高了雷达测距的精度。     

SAR/GMTI方法的改进与动目标在雷达图像上的再定位处理

SAR雷达是一种高分辨成像雷达,GMTI是SAR的一种工作模式,主要用于地面动目标搜索及跟踪,而雷达图像则可为检测出的动目标提供地理定位参考。传统的GMTI方法对动目标速度估值不够准确,作者改进了原来的方法,提高了动目标速度估值准确性,更便于后续的航迹相关处理。当动目标轨迹得到后,其在雷达图像上因为多普勒效应产生了移位,本文介绍了通过频谱搬移将动目标在雷达图像上重新定位的方法,得到了真实的动目标轨迹。文章最后利用雷达实测数据进行处理,得到了较满意的结果。     

基于压缩感知的PD雷达序贯扩展卡尔曼滤波跟踪方法

提出一种新的基于压缩感知(Compressive Sensing, CS)处理的序贯扩展卡尔曼滤波(Sequential Extended Kalman Filter, SEKF)方法,以用于脉冲多普勒(Pulse Doppler, PD)雷达机动目标跟踪。利用目标在时延多普勒平面内的稀疏特点建立稀疏量测模型,然后通过压缩采样匹配重构方法获得目标的多普勒量测值,并用SEKF方法进行滤波更新,以改善目标状态的估计性能。在滤波过程中,应用CS处理可改善目标多普勒估计精度,而应用SEKF则可通过加入伪量测减小多普勒量测和目标运动状态之间的非线性误差。仿真实验结果表明,本文所提出的方法和传统的SEKF方法以及已有基于压缩感知的跟踪方法相比对机动目标有更好的跟踪性能。      

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。     

采用目标轨迹积累的窄带雷达信号长时间积累方法

在雷达信号长时间积累过程中,点目标的位置会在多帧距离-多普勒数据之间移动并形成一条轨迹,这里提出两种积累该轨迹的方法,分别适合于距离走动较小和多普勒扩散较小的情况。所提的两种方法首先分别通过速度补偿和二次相位补偿将三维数据空间中的目标轨迹校正到分别垂直于距离轴和多普勒轴的平面中,然后通过矩阵重组将校正后的三维数据分别分解为并列的多普勒-时间和距离-时间矩阵,最后采用Hough变换对位于其中一个二维矩阵中的近似直线的目标轨迹进行积累。所提的两种方法大大增加了目标的积累时间并改善了目标的最小可检测信噪比。实测数据的实验结果证明了其有效性。     

多普勒盲区条件下空地预警雷达多目标协同跟踪方法

针对多普勒盲区条件下预警机雷达多目标跟踪问题,基于交互式多模型（IMM,Interacting Multiple Models）、联合概率数据互联（JPDA,Joint Probability Data Association）和分布式不敏卡尔曼滤波（UKF,Unscented Kalman Filter）提出了预警机雷达与地基雷达对目标进行协同跟踪的方法。该方法利用目标的状态估计和预测实时计算每部雷达的动态融合权值,预测目标的多普勒频率。当预警机雷达对目标的量测不存在且检测到目标进入预警机雷达多普勒盲区时,由预警机雷达对目标状态进行外推,以此产生虚拟量测,用虚拟量测与地基雷达协同跟踪对目标的融合估计状态进行更新;若预警机雷达对目标的量测不存在且目标不是进入多普勒盲区时, 由地基雷达单独对目标的融合估计状态进行更新。当目标飞出预警机雷达多普勒盲区后,将预警机雷达对目标的状态估计再次与地基雷达进行关联,并根据动态权值融合更新目标状态。仿真结果表明,该方法能够改善多普勒盲区内多目标航迹的连续性和跟踪精度。     

ESM与雷达航迹关联的最大似然估计算法

为解决ESM与雷达异类传感器的航迹关联问题,基于统计信号分析理论,采用最大似然估计准则,给出了利用ESM与雷达角度测量信息在航迹互联先验概率相等情况下的航迹关联判别函数.同时给出ESM与雷达航迹由等数量观测构成情况下的错误关联概率表达式.最后,由错误关联概率曲线得出了采取减小雷达航迹测量误差与ESM航迹测量误差比值和增加测量次数等措施可以减小错误关联概率的结论.     

基于线性调频步进信号的高速目标ISAR成像

该文讨论了一种利用线性调频步进(LMSF)雷达信号通过频域带宽合成以进行高距离分辨率逆合成孔径雷达(ISAR)成像的方法。文中建立了高速目标的回波模型。为了精确估计高速运动目标运动参数,给出了利用包络对齐和多普勒中心估计拟合目标运动轨迹的方法。针对ISAR中目标回波的特点,对原始的多普勒中心估计方法进行了改进,提高了运动参数估计精度。最后给出了处理流程,并用仿真结果验证此种方法的有效性。