组网红外/雷达协同间歇式目标跟踪

为进一步提高组网火控雷达间歇跟踪系统性能,提出了基于组网的红外/雷达协同间歇跟踪方法.该方法利用红外/雷达进行协同间歇跟踪,通过数据拟合对连续红外数据与间歇雷达数据进行时间配准,并对配准后的数据进行压缩,然后采用集中式序贯滤波融合算法对异类间歇数据进行融合,形成连续的目标跟踪航迹.仿真结果表明,与组网火控雷达间歇跟踪相...     

基于EM算法的联合数据关联与空间配准

针对雷达量测存在漏探测情况下的数据关联与空间配准问题,提出了一种基于期望最大化（EM）算法的联合数据关联与空间配准算法。该算法使用EM算法对空间配准问题中的系统偏差进行估计,采用多维分配算法进行数据关联,通过迭代进行数据关联和空间配准,最终得到收敛的系统偏差估计和关联正确率。仿真实验结果表明：在雷达探测为非全探测时,文中提出的联合数据关联与空间配准算法能够有效地估计系统偏差,有较强的抗噪性和鲁棒性。     

多雷达数据配准的工程实现

基于雷达网系统误差分析 ,提出了一种简单、实用的数据配准算法 ,称为最小二乘相对系统误差配准法(LSRSEM ) ,并给出了一种基于相对系统误差的多雷达数据配准工程实现方法。仿真和实际数据证明 ,该方法可以使同一目标观测航迹的分裂程度减小一个数量级 ,有效保证了多雷达观测结果的一致性和连续性     

基于极大似然的联合数据关联与空间配准

针对雷达量测存在漏探测情况下的雷达之间数据关联与雷达系统误差估计问题,提出了基于极大似然(ML)的联合数据关联与空间配准算法。该算法采用多维分配算法进行数据关联,使用ML 对空间配准问题中的系统偏差进行估计,通过迭代进行数据关联和空间配准,最终得到收敛的系统偏差估计和关联正确率。仿真实验表明:在雷达探测存在漏探测时,文中提出的算法能够有效地进行数据关联和估计系统偏差,有较强的抗噪性和鲁棒性。     

用最小平方法实现多部雷达数据配准

针对雷达组网系统，提出一种简单，直接的数据配准方法，称为最小平方估计配准法。本方法可使跟踪同一批目标的两部雷达保持观测结果的一致性。为了具体说明起见，要用真穴数据及模拟数据对ＬＳＲＭ算法进行了仿真。     

3D雷达与2D雷达联合误差配准技术研究

分析了地心地固(ECEF)坐标系下,两坐标(2D)雷达和三坐标(3D)雷达联合估计类误差配准方法和3D雷达校正2D雷达系统误差的方法.前者直接使用3D雷达和2D雷达的量测值,通过滤波得到各自的系统偏差估计值;后者则首先使用常规方法对2个3D雷达进行误差配准,然后使用配准后的3D雷达数据来校正2D雷达.2种算法都以卡尔曼滤波为基础构建等效量测方程和状态方程.根据2D雷达是否使用3D雷达提供的高度估计值,分2种情况进行公式推导和分析.仿真结果表明,联合类估计算法和不使用高度估计值的算法性能较好.     

基于互信息的航迹对准关联算法

针对系统误差对目标航迹的影响,研究了在组网雷达存在系统误差情况下的航迹对准关联问题,并将该影响表示为目标航迹的旋转量和平移量;提出一种基于互信息的系统误差配准前航迹对准关联算法,该算法采用最大互信息理论来估计目标航迹数据的相对旋转量和平移量,将雷达组网中雷达上报的目标航迹数据对准到融合中心,从而避开了估计雷达组网系统误差,实现了误差配准前的航迹对准关联,能够为后端的系统误差配准提供可靠的关联航迹数据。     

基于机动检测的自适应实时时间配准算法

多传感器航迹数据的时间配准是分布式融合处理的前提之一。在几种常用时间配准算法的对比分析中发现,不同算法仅在某种目标运动模型条件下是最优的,而目前的研究大多采用固定某一种配准方法,难以保证目标复杂机动情况下的配准精度。因此提出基于机动检测的自适应实时时间配准算法。融合中心根据传感器航迹数据估计目标加速度以检测目标运动模型的变化,然后采用当前模型对应最优的时间配准算法。仿真结果表明,该算法能够有效降低整体的时间配准误差,性能优于各单一固定的算法。     

基于机动检测的自适应实时时间配准算法

多传感器航迹数据的时间配准是分布式融合处理的前提之一。在几种常用时间配准算法的对比分析中发现,不同算法仅在某种目标运动模型条件下是最优的,而目前的研究大多采用固定某一种配准方法,难以保证目标复杂机动情况下的配准精度。因此提出基于机动检测的自适应实时时间配准算法。融合中心根据传感器航迹数据估计目标加速度以检测目标运动模型的变化,然后采用当前模型对应最优的时间配准算法。仿真结果表明,该算法能够有效降低整体的时间配准误差,性能优于各单一固定的算法。     

一种有效的多感测器配准算法

本文提出一种对空监视地面雷达网的实用多雷达配准算法,使各雷达的方位偏移和距离偏移两类系统误差显著减小,为多雷达多目标跟踪处理器有效工作提供可靠的输入雷达数据。设雷达网中某一部雷达无系统偏移误差,将其多雷达组对于该雷达进行相对配准。算法已成功地用于一实用多雷达多目标跟踪处理器,计算机模拟、现场测试和系统运行都证明算法的实用性和有效性。     

系统误差校正中的时间对准问题研究

在雷达组网系统中 ,为了能迅速而准确地进行误差校正 ,必须对用于误差校正的数据进行快捷而有效的空时对准。提出在单目标和多目标情况下的时间对准方法 ,并用最小二乘法对时间对准后的雷达数据进行误差校正仿真 ,实验结果证明了该算法的有效性     

基于UKF地面雷达网的时空配准方法

为消除地面雷达的系统误差和时间误差,提出了基于Unscented卡尔曼滤波(UKF)的三维空间地面雷达网的时空配准方法。该方法将系统误差、时间误差与目标运动模型组合在一个动态模型中,并用UKF方法进行估计。Monte-Carlo仿真表明:该方法能同时有效地估计雷达的系统误差、时间误差,同时得到目标航迹。     

基于遗传算法的雷达组网误差配准算法

系统误差校正是雷达组网的关键问题,传统的误差校正方法采用最小均方估计法或极大似然法,这些方法受随机误差影响,计算量大,难以在工程中应用。本文在实时精度控制法（RTOC）的基础上,通过构造误差配准的目标函数,将误差配准转换为非线性优化问题,并采用遗传算法进行寻优。该方法采用非参数化的方法进行误差配准,克服了RTOC和最小二乘算法中线性化带来的误差,提高了误差估计的精度。仿真和实际数据测试表明,本文提供的方法能有效地进行组网雷达误差配准。     

基于极大似然法的异类传感器配准方法研究

针对异类传感器数据融合空间配准问题,利用极大似然法对多传感器系统模型进行分析,推导出配准参数的估计值,以毫米波雷达/红外传感器复合制导为例,对空间配准算法进行了仿真,仿真结果具有较快的迭代收敛速度和较好的配准效果,满足了异类传感器融合实时性和精确度的要求.     

一种组网雷达误差配准和目标跟踪递推算法

提出了一种在ECEF坐标系中对组网三维雷达的系统误差进行估计和目标跟踪联合递推算法,该算法能对系统误差进行在线估计和补偿,适应系统误差的变化,并同时对目标进行跟踪,提高了航迹融合精度,扩大了雷达的监视范围。用模拟的雷达数据对算法的性能进行了评估,计算机仿真试验验证了该算法的可行性和有效性。     

多雷达/红外传感器数据融合算法

本文针对多雷达、红外传感器设计了一种异构信息融合算法。结合多雷达、红外传感器实际使用情况,研究了多雷达、红外异构信息空间配准方法,并根据雷达、红外异构量测特性选取不同滤波器进行目标运动状态估计,实现多雷达、红外传感器数据融合。本文通过对不同传感器的组网方案进行仿真与测试,充分验证了该算法的实用性和有效性,满足实际的工程应用。     

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%。     

双基STAP雷达杂波非平稳特性消除的新方法

在单基侧视机载或星载雷达系统中,空时自适应处理是一种成熟可行的慢速移动目标检测方法。在双基雷达系统中,由于杂波的非平稳特性,空时自适应处理无法获得理想的性能。为了揭示双基雷达杂波的非平稳特性,文中推导出了方位-多普勒曲线,研究了一种基于AD曲线配准的杂波非平稳特性的消除方法,给出了此种方法的处理步骤和性能分析。通过仿真发现,该方法处理算法不太复杂且性能优良。