基于高分辨距离像的单脉冲角跟踪技术

 本文针对宽带毫米波雷达角跟踪中的角闪烁问题 ,提出了所谓基于高分辨距离像的单脉冲测角新算法 ,该算法根据单脉冲雷达原理 ,在测角之前首先对目标回波信号进行一维成像处理 ,然后以距离像作为单脉冲比幅信息 ,得到目标各距离单元的角度位置 ,经过一定的平滑处理 ,最后得到目标的径向几何中心的空间角度 .仿真实验表明该算法可以大大提高单脉冲雷达的角测量精度.     

基于协同粒子群优化的GTD模型参数估计方法

针对雷达目标散射中心GTD(Geometric Theory of Diffraction)模型最大似然估计中存在的高维、非线性、混合参数估计问题,提出一种基于协同粒子群优化算法的参数估计方法.该方法能够同时估计得到散射中心的类型、幅度和位置参数,且对初始值不敏感,与基于RELAX的估计方法相比,不需要反复迭代估计,降低了计算复杂度.仿真实验结果表明,该算法能够较准确地估计得到GTD模型的散射中心参数.     

径向长度特征辅助的多目标数据关联算法

多目标跟踪技术的核心问题是数据关联,传统的数据关联算法采用空间距离最邻近的方法,在回波密度较大时容易发生误跟;特征辅助数据关联算法是多目标跟踪技术的发展趋势,通过融合目标运动学信息和特征信息,可以增加目标的信息维数,提高关联正确率。提出利用目标径向长度信息辅助最近邻算法,并在建立的场景中与传统的最近邻算相比较,结果表明该算法可以有效的增加近距离平行目标和交叉目标的正确关联次数,从而提高了多目标数据关联算法的性能。     

导弹目标极化散射特性的试验研究

针对高分辨全极化雷达体制,在烈火导弹目标暗室实测数据的基础上获得目标的高分辨距离像,利用极化目标分解方法分析每个散射中心对应的极化散射矩阵,不仅验证了极化目标分解对提取目标极化特征的有效性;同时还证实了极化目标分解提取的极化特征能够辅助导弹要害点选择。     

毫米波频率步进单脉冲雷达角跟踪技术研究

在毫米波雷达目标跟踪中,角闪烁的非高斯特性将使得经典的卡尔曼滤波器失效。研究了非线性度函数方法在毫米波频率步进单脉冲雷达目标跟踪中的应用,采用非线性度函数方法对高分辨距离像测角数据进一步处理,仿真表明该算法性能优于经典的卡尔曼滤波。