多运动平台多传感器机动目标自适应跟踪

针对多运动平台多传感器背景下的机动目标跟踪问题,提出了模糊自适应无迹卡尔曼滤波(FUKF)算法,基于良好机动性描述的"当前统计"模型和良好非线性滤波能力的UKF(Unscented Kalman Filter),利用模糊推理技术实时自适应地调整系统噪声协方差矩阵,来提高对目标机动性的理解能力和跟踪精度.仿真实验表明该算法的有效性.     

空中多运动平台多传感器目标跟踪

为提高空中多运动平台的协同探测能力,构建了一种多运动平台多传感器系统,提出了一种相应的目标跟踪方法.该方法将不同运动平台上的传感器对目标的观测转换到地心直角坐标系中进行融合跟踪,针对平台的运动和传感器的视域有限的特点,设计了序贯融合滤波算法.理论分析和仿真结果表明该方法既可以提高目标的跟踪精度,也可以扩大平台的感知范围,从而提升平台的探测能力.     

一种抗"飞点"的UKF算法

为解决“飞点”对滤波效果产生的不利影响，从统计学原理出发，提出一种抗“飞点”的UKF算法．在UKF算法中引入门限函数向量，对新息（innovations）进行控制，既充分利用正常新息确保滤波的精度，又有效抑制异常新息的不利影响，从而达到对“飞点”数据的容错能力．仿真实验验证了抗“飞点”的容错UKF算法的有效性和实用性．     

多无源传感器的在线配准

为估计无源传感器的角度偏差,在只有角度测量信息的前提下,提出了多无源传感器的在线配准方法.该方法运用几何知识,由传感器测量的多个角度数据得到目标的估计距离,通过估计距离进行在线滤波器的初始化,进而实时估计传感器的角度偏差;并给出了配准模型的Cramer-Rao下限(CRLB).Monte-Carlo仿真表明:该方法能有效地估计无源传感器的角度偏差,同时得到目标航迹.     

基于多频连续波雷达的最优加权跟踪算法

针对采用二次差频测距方式的连续波雷达初始测距误差大而且循环变化,跟踪精度不高的情况,提出一种对当前雷达量测值和目标预测值进行加权的跟踪算法.仿真结果表明该算法能够适应该体制雷达的测量特点,有效地跟踪目标.     

低信噪比下相位编码信号脉内特征提取的新方法

利用小波脊线法可以实现相位编码信号脉内特征的提取,但低信噪比下噪声幅度将淹没小波变换的尖峰,误差较大,严重影响识别效果．为改善低信噪比下相位编码信号脉内特征提取的准确性,提出一种基于小波分析去噪和小波脊线法相结合的改进算法,首先通过小波分析对相位编码信号进行去噪,改善信噪比,在此基础上再进行其脉内特征的提取．仿真结果证明该方法有效,具有一定的参考价值．     

一种改进的雷达弱目标检测前跟踪算法

针对基于粒子滤波的检测前跟踪算法(PF-TBD)采样盲目性的问题,提出基于辅助粒子滤波的检测前跟踪算法(APF-TBD).该算法的重要性密度函数是一种依靠过去状态与系统最近观测量的密度函数,进一步使权值变化稳定,最终使得均方根误差较小,得到的粒子更逼近真实值,并将其应用于常规雷达对弱目标的检测与跟踪.仿真结果表明,该算法比PF-TBD有更好的检测效果与跟踪效果.     

雷达信号脉内特征参数提取新方法

针对双谱的特点,提出一种新的雷达信号脉内特征参数提取方法.对接收到的信号首先提取双谱幅度谱并简化为二维特征,然后求取该二维特征的复杂度特征中的盒维数和信息维数.由于不同信号的双谱区别大且对高斯噪声不敏感,因此提取的盒维数和信息维数可分性强、稳定度高,仿真验证了新脉内特征参数的优越性.     

一种新的时频分析联合运用方法

提出将SPWVD与WVD结合,得到没有交叉项、高分辨率的时频分析算法．首先由低分辨率但稳健的SPWVD给出信号时频分布的大概区域,然后对SPWVD结果运用阈值处理来提高算法的运算速度和信噪比;再利用处理过的结果对高分辨率但不稳健的WVD时频图进行加权处理．为提高该方法的性能,还着重研究了阈值的选取问题,给出了不同信噪比条件下最佳阈值选取范围．仿真实验证明所提方法得到的结果既能保证分辨率又能兼顾稳健性．     

合成孔径雷达的现状与发展趋势

简要介绍了合成孔径雷达的基本原理与应用情况.讨论了当前国内外合成孔径雷达研究的一些主要热点方向,并给出了部分具有代表性的合成孔径雷达系统主要参数,最后,对未来合成孔径雷达发展趋势进行了探讨性研究.