雷达/红外双模制导背景下的模糊目标跟踪器

在雷达／红外双模制导背景下，对雷达／红外传感器的测量数据进行融合并提出了一种跟踪机动目标的模糊跟踪器。该跟踪器能够精确的获取目标机动的动态信息，应用一系列的模糊规则自适应的调整卡尔曼滤波器的过程噪声协方差矩阵，从而更适合用于实际的跟踪系统。通过对红外成像和雷达多传感器对目标跟踪系统的数字仿真表明所提出的模糊跟踪器性能良好。     

基于小波分析的雷达/红外模糊自适应融合算法

在多传感器融合算法的基础上,提出一种基于小波分析的雷达/红外模糊自适应融合算法。因为小波分析对测量数据具有多分辨率分析的去噪能力,将小波分析与模糊自适应卡尔曼滤波器相结合构成一个多分辨率跟踪滤波器,该算法可以对来自主动雷达和红外成像传感器的信息加以充分利用,选择适合的小波函数对测量数据进行过滤优化,把干扰负荷转移到小波分析上,在改善跟踪性能的同时又具有很强的处理非平稳信号的能力,而且又保证了该融合算法简单、实用的特点。仿真结果表明,提出的融合算法有很好的跟踪精度,通过对比表明该算法优于传统的多传感器融合算法。     

基于雷达/红外神经网络融合目标跟踪算法

提出—种基于雷达/红外传感器神经网络融合的机动目标跟踪算法，利用神经网络的非线性逼近能力，将神经网络与卡尔曼滤波器相结合构成一个非线性估计器，该算法可以对来自红外成像传感器的补充信息加以充分利用，进行机动检测，把计算负荷转移到神经网络，在改善跟踪性能的同时又保持跟踪滤波的计算结构尽可能简单。仿真结果表明所提出的跟踪滤波算法在跟踪应用上优于—般的非线性估计算法，它最明显的优点就是减少了数字计算上的复杂性，提高了跟踪算法的快速性。     

分布式干扰下组网雷达目标检测与跟踪技术

针对分布式干扰下组网雷达目标检测与跟踪,提出一种基于分布式干扰下雷达量测模型的跟踪技术。该跟踪技术包括分布式干扰下量测模型和组网雷达序贯滤波跟踪两部分,分布式干扰下量测模型根据雷达采取抗干扰措施前后的接收机输入端的信干比分别计算检测概率,进而模拟传感器在分布式干扰下对目标的检测情况。在组网雷达序贯滤波中,首先对分布式干扰下各雷达的量测数据进行串行合并和点迹合成,然后采用基于交互多模型的序贯滤波方法对压缩后的数据进行跟踪。该检测与跟踪技术可模拟出雷达在分布式干扰下因检测概率下降造成的目标暂消现象,提高组网雷达跟踪航迹的连续性和稳定性。仿真结果证明了该技术的可行性和有效性。     

基于贝叶斯网络的目标融合识别方法研究

利用贝叶斯网络模型进行目标融合识别是近年来的一个研究热点。以电子战环境中的数据融合为背景，提出了一种以朴素贝叶斯分类器和扩展的朴素贝叶斯分类器为基本结构的目标融合识别模型，采用同质传感器数据优先融合原则对雷达侦察、通信侦察和红外成像侦察数据进行融合。仿真实验表明，该模型可以有效地提高识别系统的准确率、可靠性和稳健性。     

一种利用宽带信号对弹道目标成像和跟踪的方法

宽带成像雷达通常采用窄带跟踪、宽带成像的交替工作方式。该方法需要花费两个雷达重复周期才能完成对目标的跟踪和宽带成像,降低了雷达跟踪、成像的数据率。为了克服这个缺点,提出了一种基于宽带固态相控阵雷达对弹道目标成像同时进行跟踪的方法,一个周期就可同时完成对目标的成像和跟踪,大大节省了雷达资源,提高了雷达数据率。同时论述了宽带信号距离信息和角度信息提取方法,利用仿真和模拟试验验证了方法的正确性。     

雷达组网中联合数据关联与偏差估计方法研究

针对雷达组网目标跟踪系统中,单雷达系统偏差严重影响多雷达航迹数据关联及融合跟踪质量的问题,提出了一种联合数据关联与系统偏差估计的方法。该方法利用对雷达系统偏差不敏感的新特征量———目标参照拓扑对多雷达航迹进行自适应的预关联,然后根据关联质量选择可靠的关联航迹对作为雷达系统偏差估计的先验信息,最后应用递归最小二乘算法进行偏差估计,估计结果可为预关联过程提供依据。在无需外界提供关联先验信息的情形下,该方法实现了对静态系统偏差的在线估计,从而可以进行及时的校准,保证了后续数据处理的有效性,具有很高的工程应用价值。仿真结果表明了该方法的有效性。     

基于随机集理论的多个声目标融合跟踪

针对杂波环境下,采用多个被动声传感器跟踪多个声目标的应用场合,建立了多个声目标跟踪的随机有限集模型,采用概率假设密度(probability hypothesis density, PHD)粒子滤波对该模型进行求解。针对PHD滤波器只适用于单传感器的问题,提出了一种实现多个声传感器融合跟踪的方法。该方法在序贯PHD滤波器的基础上进行改进,提高了目标检测率,通过仿真实验验证了该方法的有效性。     

机载雷达、红外、电子支援措施协同跟踪与管理

针对辐射限制下的目标跟踪问题,提出了一种机载雷达、红外传感器(infrared search and track, IRST)、电子支援措施(electronic support measure, ESM)协同跟踪与管理的方法。针对雷达、红外、ESM量测时间不一致的特点,采用顺序处理结构的多传感器集中式融合方式对目标进行跟踪,利用跟踪过程中的预测协方差与预定门限进行比较控制雷达辐射,并分析了红外、ESM不同间歇时间、不同控制门限与雷达辐射时间的相对关系。研究结论有助于提高作战飞机的抗侦察和抗干扰能力,从而提升整体的生存能力。     

检测前跟踪应用中的传感器观测数据仿真研究

检测前跟踪是低信噪比环境下目标检测与跟踪的有效方法,应用时通常基于未作门限处理的传感器原始观测数据,而非经典跟踪中的点迹.鉴于当前还没有系统的用于检测前跟踪的传感器仿真建模研究工作,针对实际应用中常见的雷达、声纳和红外三类传感器,建立检测前跟踪处理模型,并仿真产生了各类传感器在单、多目标场景下的原始观测数据.仿真试验表明,传感器模型仿真逼真度较高,为其它种类传感器的观测数据仿真提供了参考,也为检测前跟踪算法的研究提供了便利.     

基于神经-模糊推理网络的机动目标跟踪方法

对目标机动的检测和准确跟踪，是目标跟踪研究中非常重要但难度较大的问题。在雷达和红外融合的跟踪系统，将神经-模糊推理网络与扩展Kalman滤波结合起来，形成闭环。即提取和目标机动有关的特征量送入神经-模糊推理网络，再估计目标机动输入，实现对机动目标的精确跟踪。仿真试验说明了本文所采用方法的有效性。     

Neural fuzzy inference network approach to maneuvering target tracking

In target tracking study, the fast target maneuver detecting and highly accurate tracking are very important.And it is difficult to be solved. For the radar/infrared image fused tracking system, a extend Kalman filter combines with a neural fuzzy inference network to be used in maneuvering target tracking. The features related to the target maneuver are extracted from radar, infrared measurements and outputs of tracking filter, and are sent into the neural fuzzy inference network as inputs firstly, and then the target's maneuver inputs are estimated, so that, the accurate tracking is achieved. The simulation results indicate that the new method is valuable for maneuvering target tracking.     

基于非合作雷达辐射源的无源雷达技术综述

对基于非合作雷达辐射源的无源雷达技术进行了综述,介绍了该领域内的研究历史与现状。然后对非合作式双基地雷达系统基本原理进行了分析与研究,主要内容包括基本几何关系、信号能量关系、接收站的组成以及参数测量与目标定位方法。最后,对辐射源的信号分析与优化选择、系统同步、直达波参考信号的恢复、微弱目标信号的检测与参数估计以及跟踪、融合与目标识别等系统关键技术进行了分析与评述。     

针对分布式雷达网的多帧联合航迹起始方法

分布式雷达网相对于单站雷达系统而言, 可以通过信息融合、协同探测等技术获得目标探测性能的提升。然而实际应用中, 目标相对于各个雷达站距离和视角通常不同, 往往存在某些雷达站由于信噪比较低无法捕获成功。针对上述问题, 充分依托分布式雷达网信息共享的优势, 提出一种多帧联合航迹起始方法。首先将已经成功建立目标航迹的雷达站获取的跟踪信息, 传递至尚未发现目标的雷达站, 并基于该跟踪信息建立预测波门, 设计预测波门内的多帧联合检测方法, 最终根据检测结果完成目标航迹起始。仿真试验表明, 所提方法可以实现航迹起始性能的提升。     

警戒雷达模拟器的设计与实现

讨论了舰艇编队数据融合仿真平台中雷达模拟器的设计问题，采用离线和在线两级处理结构，离线处理主要解决环境因素对雷达探测的影响，在线处理主要解决目标的检测与航迹管理。建立了考虑多种因素影响的探则模型，最终实现了满足数据融合实验要求的对海警戒雷达模拟。     

环境特征与散射特性融合的PolSAR飞机目标检测

针对复杂场景下极化合成孔径雷达(polarimetric synthetic aperture radar, PolSAR)图像飞机目标检测问题,提出了一种融合目标环境特征与散射特性的PolSAR飞机目标检测方法。首先,利用极化白化滤波(polarimetric whitening filter, PWF)图提取疑似飞机目标,将疑似飞机目标转换成超像素得到混合图像。然后,经极化分解与分类构造一个新的环境特征,并与散射特性融合得到飞机目标检测特征,通过阈值判别检测出飞机目标。最后,使用AIRSAR和UAVSAR系统采集的实测数据进行实验,并与其他检测方法进行对比。结果表明,所提方法产生的虚警和漏警较已有方法有所改善,检测结果更好。     

环境特征与散射特性融合的PolSAR飞机目标检测

针对复杂场景下极化合成孔径雷达(polarimetric synthetic aperture radar, PolSAR)图像飞机目标检测问题,提出了一种融合目标环境特征与散射特性的PolSAR飞机目标检测方法。首先，利用极化白化滤波(polarimetric whitening filter, PWF)图提取疑似飞机目标,将疑似飞机目标转换成超像素得到混合图像。然后，经极化分解与分类构造一个新的环境特征,并与散射特性融合得到飞机目标检测特征,通过阈值判别检测出飞机目标。最后，使用AIRSAR和UAVSAR系统采集的实测数据进行实验,并与其他检测方法进行对比。结果表明,所提方法产生的虚警和漏警较已有方法有所改善,检测结果更好。     

基于Faster R-CNN的电子海图和雷达图像的数据融合

船载导航雷达和电子海图(electronic navigational chart, ENC)是船舶重要的导航仪器,雷达图像和ENC图像的融合能够给出更加丰富的航行和避碰信息。为此,提出了一种基于深度学习理论的提取雷达图像中鲁棒特征的数据融合算法,实现了ENC和雷达图像较高层次的数据融合。首先,利用深度学习算法对雷达图像进行目标检测,识别船舶雷达的特征目标。其次,对检测到的特征区域执行图像处理,并确定用于ENC和船舶雷达图像配准的参考点。最后,根据参考点进行仿射变换,实现融合算法。利用连续时间段的狭窄水域中的真实船舶雷达图像数据对融合算法进行验证,结果显示船舶雷达图像和ENC的海岸线边缘信息匹配良好且满足实时性要求。该算法与简单的像素级图像融合算法相比鲁棒性更强,实现了ENC与雷达图像的特征级融合。