多传感器数据融合与航迹预测的模型设计

文中建立了功能完整的多传感器数据融合模型,使用最邻近数据关联(NNDA)算法提取目标航迹,采用三次样条插值实现时间配准,并将传感器性能作为权重应用到航迹对的融合中,使用加权平均的方法融合航迹对.引用回声状态网络(ESN)技术实现航迹的预测.基于雷达数据在不同运动场景中测试模型性能,对于匀速直线运动和机动转弯的目标,模型具有较高的跟踪和预测精度.     

分布式OFDM-MIMO雷达高速微弱目标多帧检测

针对传统动态规划检测前跟踪(DP-TBD)算法对高速微弱目标的检测和跟踪问题,利用一种结合正交频分调制(OFDM)波形和分布式多输入多输出(MIMO)雷达的分布式OFDM-MIMO相控阵雷达,提出基于该雷达的TBD方法.MIMO雷达的全向辐射特性能够大大降低TBD单帧回波获取时间,另外,分布式雷达的空间部署可以削弱目标雷达截面积(RCS)起伏.仿真结果表明:本文方法检测和跟踪性能良好,是一种有效检测高速微弱目标的方法.     

空地概率数据关联转换量测滤波算法

针对实际情况下机载预警雷达虚警多、易掉点和俯仰角误差大从而导致目标航迹起始和跟踪困难的问题,以WGS-84坐标系为框架,提出机载预警雷达量测关联地面雷达航迹进行目标跟踪的PDA-UCMKF新算法,推导PDA-UCMKF方法的状态更新和误差协方差更新方程,实现了机载预警雷达对中高空目标的快速跟踪.在杂波环境下仿真对比NN-UCMKF和PDA-UCMKF方法的关联和跟踪效果,表明PDA-UCMKF方法有效、可靠且易于工程实现.      

基于自适应α-β滤波的目标跟踪算法研究

由于雷达对目标角度测量精度低,而红外传感器角度测量精度高,所以引入红外角度数据用以修正融合航迹点的方位角。建立了自适应α-β滤波的数据关联快速算法模型。进行了模拟战场实际目标的仿真试验。仿真结果表明该算法充分利用了红外与雷达的互补性,达到了降低目标航迹的方位角和俯仰角跟踪误差的目的,使航迹状态估计更加精确。     

船用导航雷达数据处理神经网络方法的研究

基于α－β滤波的处理思想，用神经网络对目标数据进行滤波处理，不断调整神经网络的连接权值，经过多次训练，使目标波输出摊商目标航迹的变化规律，仿真结果表明，神经网络方法用于船用雷达平滑跟踪是可行的，其跟踪误差是收敛的，而且通过合理选择网络参数，可使跟踪误差很小。     

杂波环境下基于红外传感器和雷达融合的机动目标跟踪算法

提出一种在密集杂波环境下多传感器机动目标跟踪算法,在利用雷达测量数据的基础上,融合红外(IR)传感器获得的精确角度信息来提高机动目标跟踪性能。通过计算机仿真,该算法较传统概率数据关联(PDA)对于航迹跟踪成功率和位置估计的准确率更为有效。     

基于无源信标的天波OTHR目标跟踪

为了削弱电离层分层结构引起的"多径"效应,减小电离层高度难以准确获取带来的跟踪误差,提出了基于无源信标的目标跟踪方法。通过雷达发射高频信号,建立等效电离层传播模型,并利用无源信标修正电离层高度,其中跟踪过程分为两个阶段:先进行初次跟踪,将跟踪结果与信标对比,反演出等效电离层虚高,再利用修正虚高跟踪未知目标。针对实测数据的分析结果表明,与多假设航迹融合算法相比,本方法具有更高的精确性和适应性。     

基于航迹检验的雷达检测前跟踪新算法

针对在低信噪比环境下雷达目标检测的问题,提出了一种基于航迹检验的检测前跟踪方法.该方法利用航迹检验和能量积累检测双重检测方法,在目标运动信息未知的情况下,在多脉冲回波间估计目标运动参数,获取目标航迹并沿着目标航迹的进行非相参积累,有效地积累目标回波能量,改善了积累后的信噪比,提高了检测性能.通过仿真表明,在目标匀速和匀加速运动时,该方法都具有较好的检测性能,与其它检测前跟踪方法相比,该方法鲁棒性更好.     

基于反馈的航迹融合算法研究

研究基于反馈的雷达和红外分布式航迹融合.首先给出雷达和红外传感器多目标跟踪算法以及融合中心航迹融合算法,然后将融合状态一步预测及其协方差阵反馈到局部传感器形成新的跟踪门,并把此跟踪门和未反馈前的跟踪门的交集作为下一步估计的有效跟踪门.对不能融合的航迹,给出了目标指示.最后对所提算法进行了计算机仿真研究.     

压制干扰下雷达网点目标概率多假设跟踪算法

针对压制干扰下雷达网跟踪中使用概率多假设跟踪(PMHT)算法航迹丢失率高的问题,提出了一种基于数据压缩的雷达网点目标概率多假设跟踪(DC-PPMHT)算法.该算法先将各雷达在压制干扰下由于检测概率下降出现目标暂消的量测数据在空间对准后进行串行合并和点迹合成,并计算数据压缩后各量测点迹的检测概率,然后把计算得到的压缩点迹和检测概率送入点目标PMHT滤波器中进行跟踪.DC-PPMHT算法在压制干扰下的雷达网跟踪中可以降低航迹丢失率,提高航迹跟踪的精度.仿真结果表明,与PMHT算法相比,DC-PPMHT算法在各雷达采取抗干扰措施前、后的航迹丢失率分别降低了4.7％和1.2％.