系统误差对异地配置的雷达和ESM航迹关联的影响

针对系统误差下雷达和ESM航迹关联的效果较差这一问题,提出了一种基于角度统计量的异地配置的异类传感器航迹关联模型。然而,在采用该方法对系统误差下雷达和ESM航迹关联的问题进行研究时,却会出现随着雷达或ESM探测精度的提高,雷达和ESM航迹关联的正确关联概率反而下降的现象。针对这一反常现象,分别对多目标情况下雷达和ESM航迹关联的正确关联性能、错误关联性能以及综合关联性能进行了详尽的理论分析,并用蒙特卡罗仿真验证了分析的正确性。     

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.     

基于区间重合度的雷达与ESM航迹关联算法

针对时变系统误差的情况,提出了一种基于区间重合度的雷达与电子支援措施(ESM)航迹关联算法。分析了时变系统误差对雷达与ESM测量数据的影响,将时变系统误差下航迹的不确定性转化为区间问题,通过区间的重合度来衡量雷达与ESM航迹关联程度,建立了灰色关联分析模型,实现了无需系统误差配准下的雷达与ESM航迹关联。在不同误差下进行了仿真对比,仿真结果表明,该算法能有效地实现时变系统误差下的雷达与ESM航迹关联,具有良好的鲁棒性。     

系统误差下异地配置的雷达和电子支援测量航迹关联

针对系统误差下异地配置的雷达和ESM航迹关联问题,提出了一种基于位置统计量和最大似然准则的异类传感器航迹关联算法。首先,基于位置统计量对目标进行了航迹粗关联,排除掉一些虚假关联组合;接着,在此基础上采用最大似然准则对目标进行了航迹细关联,以求进一步提高雷达和ESM航迹关联的检测概率。仿真结果表明,与现有算法相比,该算法可较好地完成对多目标的航迹关联。     

基于几何法的雷达与ESM航迹关联算法

为解决雷达与ESM航迹关联门限的不确定性,提出了基于几何法的雷达与ESM航迹关联算法。该算法根据雷达与ESM的几何位置建立航迹粗关联函数,并利用航迹的历史信息建立航迹关联代价矩阵,通过代价最小实现航迹关联。仿真结果表明,该算法具有很好的关联性能。     

异地配置的雷达与电子支援措施航迹关联

针对雷达与电子支援措施(Electronic Support Measures,ESM)异地配置的情况,提出了一种基于ESM虚定位点的异类传感器航迹关联算法。ESM属于无源传感器,只能获取角度信息而缺少距离信息。该算法首先基于雷达量测定义了ESM虚定位点,为ESM提供了目标的距离信息。然后利用ESM虚定位点与交叉定位点构造距离统计量,基于统计理论方法对雷达与ESM航迹是否关联进行判决。在不同的测量误差和目标数目环境下进行了仿真实验,结果表明,该算法能较好地实现雷达与ESM的航迹关联。     

ESM传感器与雷达航迹关联仿真

对电子支援措施（ESM）传感器与雷达航迹关联问题进行研究,从噪声适应能力、漏关联概率、误关联概率以及传感器分辨力等方面对算法性能进行比较分析。通过分析,提出一种多状态综合关联判决的新方法。仿真表明,提出的方法不仅减小了计算复杂度,而且能够降低上述各种因素对关联性能的影响,工程上实现具有可行性。     

雷达和红外航迹关联性能的评估

该文对雷达和红外航迹关联决策的性能进行了分析和评估。导出了雷达与红外航迹关联时正确关联概率与关联决策门限关系的闭式解，并给出了关联决策门限与正确关联概率关系的多项式表示。在给定正确关联概率情况下，给出了错误关联概率的闭式解，并在给定错误关联概率情况下，推导出了正确关联概率的闭式解。数值计算所得精确值与近似计算所得近似值的比较表明了该方法的有效性。利用导出的这些闭式解，可以很容易地对雷达和红外航迹关联的性能进行分析和评估，并可用于对雷达和红外数据融合系统的设计。     

各种体制与用途的雷达及系统

0225600雷达和 ESM 相关的仿真研究[刊]/郭徽东//系统仿真学报.—2002,14(8).—975～977(K)雷达和 ESM 航迹关联可认为是模式识别问题。在统计假设检验理论和模糊综合分析基础上建立了多目标运动模型、多门限数学模型、时序关联决策模型,给出了累积数据快速计算的模型,以此可对两类传感器的观测数据进行在线时间校准。通过模型能够实现雷达和 ESM 的快速关联,满足航迹关联的精度要求。并对不同运动态势的关联结果进行分析比较.取得了满意的结果。参5     

基于PDA的群目标合并与分离方法研究

针对飞行编队形成的群目标航迹关联的特殊性,分析了照射质心的编队群目标成员合并与分离检验方法的优缺点,定义了群目标成员合并与分离检验涉及的3要素:位置、速度和航迹历史。在此基础上,提出了基于概率数据关联(PDA)的群目标成员合并与分离的检验方法。该方法利用群目标等效回波统计中心更新滤波器状态,将每一个雷达周期的量测与统计中心关联判别,从而减少了关联次数,提高了正确判别群目标成员合并与分离的概率。仿真结果证明了该方法的有效性。     

主被动传感器异地配置下的数据关联

在雷达和ESM传感器异地配置的情况下，分别基于角度统计量和距离统计量提出了二种异类传感器数据关联算法，对算法进行了讨论，进行了计算机仿真。仿真结果表明：二种算法有基本相同的正确关联概率，但基于距离统计量的异类传感器数据关联算法有相对较低的错误关联概率。     

基于叠加式传感器的多普勒雷达多目标联合检测与估计

多目标检测与估计是多普勒雷达的基本任务。当信噪比较低时,为确保检测到目标需降低门限而产生了大量虚警,基于数据的多假设跟踪（Multi-Hypothesis Tracking, MHT）和联合概率数据关联（Joint Probabilistic Data Association, JPDA）方法因计算复杂度过高而失效,基于原始信号的随机有限集（Random Finite Set,RFS）滤波器可有效解决该问题。多普勒雷达回波信号以叠加的方式受到多个目标影响,其多目标检测与估计问题属于叠加式传感器的典型应用。本文在叠加式多伯努利（Multi-Bernoulli, MBR）滤波器基础上利用具有准确势估计的独立同分布群（Independent and Identically Distributed Cluster, IIDC）RFS对新生目标建模,并采用辅助粒子滤波器（Auxiliary Particle Filter, APF）实现了多目标联合检测与状态估计。仿真结果表明,混合MBR和集势概率假设密度（Cardinalized Probability Hypothesis Density,CPHD）滤波器对多普勒雷达多目标的检测估计性能优于MBR滤波器,且减小了计算复杂度。      

一种多元信息辅助的双基地雷达检测跟踪一体化方法

该文针对双基地雷达提出一种多元信息辅助的检测跟踪一体化方法。结合雷达在目标跟踪阶段获取的目标位置与回波幅度等多元先验信息,辅助设计跟踪波门内检测门限,以期提升目标的检测与跟踪性能。该文首先根据已获取的目标位置先验信息,在概率数据互联(PDA)框架下基于贝叶斯最小错误准则修正了传统似然比检测器。为进一步提升弱目标探测性能,该文引入航迹终结准则松弛了门限设置规则,并计算了跟踪波门内的平均虚警概率和检测概率。最后,该文重新推导了多元信息辅助情况下PDA算法的关联概率计算方式,完整地给出了算法流程,并通过仿真实验验证了算法的可行性和有效性。     

基于恒虚警率的门限判决系数寻优研究

在雷达信号检测系统中,对于一定的检测门限,如果噪声或杂波电平增大一点,虚警率便会大大增加,同时使发现概率降低,这样便降低了雷达系统发现目标的能力,因此在现代雷达信号检测系统中,为了保证一定的发现概率,一般采取恒虚警率(CFAR)处理,在雷达系统进行恒虚警处理时,由于杂波强度可能偏离统计平均值而产生起伏,此时采用理论的门限判决系数将使虚警率大大增加。通过对雷达信号检测恒虚警性能的研究,分析了有限参考单元数对虚警率及发现概率的影响,同时提出一种有效的寻优算法在恒虚警检测中对实际的门限判决系数进行实时的动态寻优,使检测系统始终保持在恒虚警的工作状态中。     

雷达目标一维距离像识别中的非训练目标判别

针对雷达目标一维距离像识别中的特征子空间法不能判别训练目标的缺点，提出一种非训练目标判别门限，在特征子空间法的分类阶段对非训练目标进行判别。仿真实验结果表明：在特征子空间法中引入该门限，既能有效地对非训练目标予以判别，同时对训练目标又能保持较高的正确识别率。     

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。