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.     

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.     

基于径向速度检验的雷达网距离多假目标鉴别

针对雷达网在鉴别距离多假目标干扰过程中,鉴别效果随距离多假目标密集程度增大而变差的问题,提出了一种基于目标径向速度估计的距离多假目标干扰鉴别方法。首先,选定基准雷达并进行量测分组预处理,将其他组网雷达目标量测转换至基准雷达局部坐标系下进行基于位置信息的量测关联,以初步排除不相关的虚假量测与杂波,同时减小计算量;然后,基于坐标转换后量测的位置信息估计出目标径向速度,与基准雷达径向速度量测进行检验,以实现虚假目标的鉴别。仿真结果表明,此方法在距离多假目标密集程度较大的情况下具有较高的正确鉴别率,且能够对目标进行稳定跟踪。     

基于功率特征的抗密集多假目标干扰跟踪技术

针对密集多假目标干扰下,真假目标识别困难、跟踪精度低的问题,提出了基于功率特征的抗干扰技术。首先,对干扰条件下的雷达量测进行信号似然比预处理,剔除杂波;然后,进行角度卡方检验及同源量测融合,以充分利用虚假目标信息;最后,根据真假目标功率特征构建“分贝数冶加权因子,并结合位置信息,实现真实目标的功率/ 位置双重加权,从而大大削弱干扰信号的影响,达到抗干扰的目的。仿真实验表明,该技术能较好地适应密集多假目标干扰环境,并取得较高的跟踪精度。     

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.     

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。     

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.     

基于仿真的多假目标干扰对相控阵雷达干扰效果研究

在仿真基础上研究了多假目标干扰对相控阵雷达的干扰效果。文中首先简要分析了多假目标干扰的数学模型和相控阵雷达核心部件数据处理的模型，然后通过对相控阵雷达系统假目标干扰进行仿真试验，研究了由多假目标干扰导致的在雷达数据关联中出现的一些问题，并讨论了改变雷达跟踪数据率在假目标干扰环境中所起的作用。     

SOJ压制和距离欺骗复合干扰下雷达网目标跟踪算法

针对远距离支援干扰(SOJ)压制和距离欺骗复合干扰下目标检测概率下降及虚假目标造成数据关联错误的问题,提出了基于等效量测的雷达网目标跟踪算法.首先,将各雷达得到的量测进行分组;然后,将同一部雷达对相同目标的角度量测进行数据压缩,并利用交叉定位的原理得到等效量测;最后,利用等效量测进行目标跟踪.算法关键在于利用最小二乘法...     

基于多向次序关联的AOA量测数据关联

利用到达角(Angel Of Arrival,AOA)进行目标定位是被动监测领域广泛采用的技术之一.然而,在多基站多目标环境中,通常难以直接获得AOA量测数据间的关联关系,因此需要在目标定位前进行有效的量测数据关联.本文针对AOA量测数据的关联问题,提出了一种基于多向次序关联的AOA量测数据关联方法.该方法首先构建了一种用于描述数据间关联程度的代价函数,并利用雅克比方法估计误差分量的方差.其次结合分配算法和寻优思想,分别计算局部关联方向和基站的关联次序,最终得到关联结果.实验验证了本文方法对密集目标和随机目标量测数据关联的有效性.     

主被动雷达数据融合及跟踪

主、被动雷达同时工作阶段,导引头需要处理的数据包括两个不同数据率且非对准的角度数据,应用主被动数据融合处理的思想和方法进行精确的跟踪将是这一段时间导引头的主要任务。文中提出了一种利用目标先验信息改变权值的“基于最近邻简单方差融合算法”,当主动雷达受干扰时,利用目标运动的先验信息判断干扰出现,然后改变融合权值,使受干扰雷达观测数据所占比重减小,进行干扰抑制和跟踪。经过理论分析和仿真试验,证明了该方法能有效地抑制干扰并进行目标跟踪,且具有算法简单、计算量小的特点。     

基于主被动复合导引头的干扰态势构建

在导引头主被动信息融合过程中,存在多装备与多目标平台关联困难、无法有效提取目标特征信息,难以有效融合构建态势的问题。因此,本文提出一种将导引头主动雷达信息和被动侦察信息融合的数据关联方法。该方法先提取导引头干扰态势表征要素,然后以目标方位为中心,将平台与装备关联,构建干扰态势。本文通过主被动信息融合构建的态势,在原先分离的平台和设备间建立空间位置与搭载的关系,可以有效地消除欺骗式干扰和多径散射假目标,提高态势认知效率。     

基于空时特性的雷达网距离多假目标鉴别

针对单时刻雷达网距离多假目标鉴别可靠性低的问题,提出了一种基于空时特性的雷达网距离多假目标鉴别方法。首先,通过雷达网目标量测预处理,将各组网雷达目标量测转换至地心直角坐标系,以实现目标量测的坐标系统一;然后,基于真-假目标量测的空间分布特性构建检验统计量,通过单时刻的关联检验实现真假目标的初步鉴别;最后,对多个时刻检验进行积累,以增强目标量测判别的可靠性。仿真结果表明,利用多个时刻检验积累与单时刻检验相比能够提高距离多假目标鉴别的可靠性。     

基于测量子集优化的雷达/ESM联合目标跟踪

针对雷达电子支援措施(ESM)主被动传感器的协同定位与目标跟踪,提出了基于测量子集优选的目标跟踪算法。该方法利用ESM方位角测量与雷达距离、方位测量组成的各测量子集对目标的定位精度分析,遴选出定位精度最高的测量子集定位结果作为雷达对目标跟踪的融合量测,在雷达的跟踪门内进行量测确认,之后按照联合数据互联的方法,对多目标当前状态进行估计。仿真实验显示,该方法是异地配置雷达/ESM协同目标跟踪的一种点迹级融合的有效方法。     

交叉眼技术对主被动复合单脉冲雷达测角的干扰效果分析

交叉眼技术是一种通过相干多点辐射源诱使单脉冲雷达测角偏差的电子对抗技术。面对攻防双方激烈对抗的复杂电磁环境,采用主被动复合单脉冲雷达测角是现代末制导雷达提高抗干扰能力的发展趋势之一。该文以主被动复合单脉冲雷达为干扰对象,建立了交叉眼干扰数学模型,通过对比交叉眼技术对抗主动单脉冲测角和被动单脉冲测角的干扰效果,揭示了交叉眼技术对主被动复合单脉冲雷达的影响机理。该研究成果可为干扰与抗干扰的合理应用提供理论规律和仿真数据。      

基于数学形态学的密集转发干扰抑制算法

基于数字射频存储器(Digital Radio Frequency Memory,DRFM)的干扰机在一个脉冲重复周期内通过重复转发截获的雷达发射信号形成密集假目标干扰,严重影响雷达对真实目标的检测和跟踪.针对这一问题,提出了一种基于数学形态学的密集假目标干扰抑制算法.该方法先用Otsu算法对脉压后的回波二值化处理,利...     

球坐标系下具有抗干扰能力的弹道导弹跟踪算法

 针对弹道导弹突防过程中释放的有源多假目标欺骗干扰,提出了一种新的具有抗干扰能力的弹道导弹跟踪算法.该算法不仅能够利用球坐标系下线性量测的优点,有助于提高真目标的跟踪精度,而且能够实时估计出假目标的延迟距离,利用雷达滤波结果即能辅助鉴别有源假目标.首先,将假目标的延迟距离增广到球坐标系的状态矢量中,从理论上导出了弹道目标更一般意义下的运动方程;其次,利用球坐标下的扩展Kalman滤波(EKF)对延迟距离进行实时估计,延迟距离较小的判定为实体目标,延迟距离较大的判定为有源假目标;最后,分析了相关因素对跟踪和鉴别性能的影响.该方法的优点是跟踪鉴别的一体化和实时性.     

基于量测转换的交互多模型概率数据互联算法

针对雷达跟踪机动目标时,目标运动模型通常线性地建模在直角坐标系内,而量测数据由传感器获得的实际情况,提出了基于量测转换的交互多模型概率数据互联算法.推导了该算法中相关的滤波估计、滤波误差协方差和数据关联概率,并且提出了跟踪门的确定方法.仿真结果表明了新算法的可行性和有效性.     

一种密集假目标干扰的建模及其仿真分析

常规假目标欺骗干扰产生的假目标数量有限,无法对雷达实施有效压制,密集假目标干扰可以使雷达无法锁定真目标,甚至出现信号处理饱和。本文论述了基于分段重构法的密集假目标干扰工作原理与数学模型,该方法没有大量的乘法运算,节省存储资源,最后通过仿真实验比较,验证了该方法的有效性。