稳健的单站无源目标跟踪算法研究

无源定位与跟踪系统中面临着可观测性弱、初始误差大的问题,因此寻找一种稳健快速的跟踪算法显得尤为关键。本文在对现有跟踪算法进行分析和比较的基础上,提出一种IUKF(Improved Unscented Kalman Filter)算法,它通过对传统的UKF算法进行修正,改善了对状态滤波值和协方差的估计。与现有算法(如EKF,UKF)相比,新算法不仅适应能力强、稳定性高,而且收敛速度快、跟踪误差小,是一种稳健的无源目标跟踪算法,数值仿真和试验结果表明了算法的正确性和有效性。     

基于压缩感知的二维GTD模型参数估计方法

几何绕射理论(Geometrical Theory of Diffraction,GTD)模型能够精确描述高频区雷达目标的电磁散射机理.该文在分析雷达回波稀疏特性的基础上,将参数估计问题转化为压缩感知理论中的稀疏信号重构问题,据此提出了一种基于压缩感知的2维GTD模型参数估计方法.该方法首先利用2维傅里叶变换成像确定目标散射中心的支撑区域,然后在支撑区域内对散射中心的GTD参数进行估计,最后利用聚类方法和最小二乘方法对估计结果进行修正.仿真和暗室测量数据实验结果表明,与现有方法相比,所提方法能有效改善模型参数的估计性能,且对提高散射中心类型参数的估计精度更为明显.     

基于距离像长度特征辅助的雷达目标跟踪

传统雷达目标跟踪仅利用角度和距离数据,由于获取的测量信息较少,跟踪精度受限。本文利用现代雷达所具有的距离高分辨能力,提出了一种基于距离像长度特征辅助的跟踪模型,并结合先进的非线性滤波算法得到了一种高性能目标跟踪算法—FAT UKF。该算法将目标的运动状态与距离像长度信息联系起来,通过增加观测量的维数来提高雷达的跟踪能力。对典型实例的计算机仿真结果表明,基于特征辅助的跟踪算法不仅收敛速度快,且能有效突破传统跟踪算法的理论误差下限,大大提高了雷达跟踪系统的整体性能。      

雷达低空目标俯仰角测量提取的最大似然估计算法应用

在单脉冲测角体制下,由于多径回波信号的干扰,极大地影响了雷达对低空目标俯仰角的测量,实时测量很难达到靶场外弹道测量的精度要求。为提高低空目标俯仰角的测量精度,应用最大似然估计算法从雷达系统实时存储下来的视频信号中提取低空目标俯仰角参数。计算结果显示,最大似然估计算法可以显著改善俯仰角测量精度,为靶场试验决策提供依据。     

特征图知识蒸馏引导的轻量化任意方向SAR舰船目标检测器

基于有向边界框的合成孔径雷达(SAR)舰船目标检测器能输出精准的边界框,但仍存在模型计算复杂度高、推理速度慢、存储消耗大等问题,导致其难以在星载平台上部署。基于此该文提出了结合特征图和检测头分支知识蒸馏的无锚框轻量化旋转检测方法。首先,结合目标的长宽比和方向角信息提出改进高斯核,使生成的热度图能更好地刻画目标形状。然后在检测器预测头部引入前景区域增强分支,使网络更关注前景特征且抑制背景杂波的干扰。在训练轻量化网络时,将像素点间的相似度构建为热度图蒸馏知识。为解决特征蒸馏中正负样本不平衡问题,将前景注意力区域作为掩模引导网络蒸馏与目标相关的特征。另外,该文提出全局语义模块对像素进行上下文信息建模,能够结合背景知识加强目标精确表征。基于HRSID数据集的实验结果表明所提方法在模型参数仅有9.07 M的轻量化条件下,mAP能达到80.71%,且检测帧率满足实时应用需求。      

基于形态匹配聚类的近邻扩展目标跟踪算法

针对传统扩展目标跟踪（Extended Target Tracking, ETT）算法在处理近邻目标时面临的计算效率低下和跟踪不准确的问题,提出了一种形态匹配聚类量测集划分与高斯逆威沙特概率假设密度（Gaussian Inverse Wishart Probability Hypothesis Density, GIW-PHD）滤波器相结合的跟踪处理方法。该方法首先由GIW-PHD滤波器得到预测的目标状态,其次使用DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise, DBSCAN)算法完成量测集的初步划分,在此基础上利用较高权重的预测分量实现对多个近邻目标混合量测簇的判断,进而使用椭圆形状约束（Elliptic Shape Constraint, ESC）的FCM(Fuzzy C-Means, FCM)算法（ESC-FCM）对混合簇进行二次划分得到更精确的划分结果,最后将划分结果合并后送入GIW-PHD滤波器完成目标状态的更新。仿真结果表明,本文所提量测集划分方法能够充分利用GIW-PHD滤波器预测步获取...     

简化UKF算法在单站无源目标跟踪中的应用

根据实际的应用背景,对标准的UKF算法进行简化,提出一种SUKF(Simplified Unscented Kalman Filter)算法,并将其应用于无源目标跟踪。对实测数据的滤波结果表明,SUKF不仅运算复杂度低(与经典EKF相当,比UKF大大简化),而且收敛速度快、一致性好,跟踪精度高(达到了UKF同样的性能),非常适合于实时应用的场合。     

一种PCM相参脉冲序列多普勒频率变化率估计算法

相位编码调制信号是一种典型的脉冲压缩信号,广泛应用于脉冲压缩体制的低截获概率雷达中。来波信号中多普勒频率变化率的高精度估计是基于质点运动学原理的单站无源定位与跟踪的一个关键技术。该文针对信号脉内相位调制和多普勒频率变化率信息非常微弱的特点,提出了一种快速高精度估计算法,通过相邻脉冲间的时域相关消除了相位调制对参数估计的影响,频域积累增强了信噪比,利用脉冲间的相参特性进行频谱相关消除了相位模糊,并放大了多普勒频率变化率信息。算法计算量小,为实际应用提供了良好条件。计算机仿真结果证明了算法的有效性。     

线性调频宽带PD制导雷达目标检测研究

在分析PD制导雷达在低空尾追情况下杂波区目标检测问题的基础上,提出应用线性调频宽带PD新体制制导雷达,提高杂波区目标检测性能的新方法,并对线性调频宽带PD制导雷达的信号处理流程以及目标检测性能进行了理论分析和计算。结果表明,将宽带线性调频技术应用于PD制导雷达可以显著地改善杂波区目标检测性能,适合弹载制导场景下的应用。     

基于最优采样函数的粒子滤波算法与贝叶斯估计

传统粒子滤波器(PF)直接根据状态演化方程产生新的粒子,由于没有考虑新近观测对状态估计的影响,这种滤波器性能较差,即便在粒子数目很大的情况也是如此。为此,本文提出一种基于序贯重要采样(SIS)的改进粒子滤波算法,该算法采用集成了新近观测量的最优采样(或重要密度)函数指导粒子的生成,使粒子权值的方差最小化,能有效减轻粒子退化问题;同时。在粒子重采样之后增加了马尔科夫链蒙特卡洛(MCMC)过程,消除了重采样引起的粒子贫化的负面影响,从而使粒子的多样性得以保持。对非线性系统的状态估计和只测角跟踪的仿真实例均表明,本文所提出的算法比传统估计算法如EKF,UKF具有更高的精度和更强的鲁棒性;与标准PF相比,其性能也有较大的提高,并可以在相同的估计精度下大大减少所需的粒子数目,是一种有效的非线性滤波算法。