基于改进多特征融合均值位移算法的红外舰船目标跟踪

针对红外海面背景杂波干扰严重多特征融合的均值位移算法无法准确跟踪目标的问题,对原算法进行了改进,提出一种基于多特征融合均值位移跟踪的新框架。在多特征融合均值位移跟踪的基础上,所提算法通过加入对目标区域的迭代分割并提取区域形心,实现了舰船目标的准确再定位;在局部分割的基础上,提出了对多特征模板尺寸和目标模型的更新方案,实现了对红外海面背景下舰船目标的准确、鲁棒跟踪。利用实际红外图像序列对算法性能进行验证,实验结果表明,所提算法能够更准确、有效地跟踪图像序列中的舰船目标。     

引入目标灰度信息的多假设跟踪方法

在传统的多假设跟踪(MHT)算法中,航迹置信度函数仅利用了目标的位置信息。对于红外搜索与跟踪(IRST)系统中的目标跟踪,还有目标灰度信息可以利用,因此在IRST系统的MHT算法中加入目标的灰度信息来重新构造航迹置信度函数和航迹启动条件,增强了算法抑制虚警的能力。通过跟踪5个高机动目标的仿真过程,对算法性能进行了检验,仿真结果表明,新的算法可以减少航迹数目、减少系统计算时间,并使算法具有更强的抑制噪声的能力。     

边扫描边跟踪雷达系统建模与仿真

利用系统仿真工具进行雷达系统建模与仿真，可以经济、方便、高效地实现雷达系统的性能评估、方案论证等工作，大大提高设计的可靠性，保证产品在最高层次上的正确性和所设计的产品获得最佳性能，并可缩短设计周期，降低开发成本。这里以边扫描边跟踪雷达系统的仿真为例，建立了边扫描边跟踪雷达的全数字仿真系统，该系统可以模拟雷达目标回波、欺骗性干扰、杂波等信号，完成对目标的搜索，得到了运动目标的距离、速度和角度等信息，并完成了对目标的跟踪，最后对系统输出的距离、速度和角度等信息做了精度分析。     

基于雷达辐射源信号特征的类别信息辅助GM-PHD滤波器

雷达辐射源目标跟踪在军事应用领域具有重要的意义。结合目标类别信息有助于提高高斯混合概率假设密度(Gaussian mixture-probability hypothesis density,GM-PHD)滤波器多目标跟踪的性能,但电子侦察系统获得的雷达辐射源信号信息无法直接应用于上述滤波器。为此,先利用辐射源信号特征进行雷达类型识别,然后基于可传递信度模型根据雷达平台的配属关系将该识别结果转换到与已知类别信息相同的辨识框架内。在此基础上,采用相容系数度量其相似度用以近似GM-PHD滤波器中的量测似然值,从而实现类别信息的辅助目标跟踪。仿真实验表明,在不同的杂波密度下所提方法能够有效提高GM PHD滤波器的跟踪性能。     

基于双谱分析的雷达辐射源个体特征提取

针对复杂电磁环境中雷达辐射源特征参数的分选和识别问题,提出将辐射源信号的双谱作为雷达辐射源个体特征,并进一步提出将Walsh变换作为双谱特征优化算法。利用双谱中包含的信号细微信息和双谱受高斯噪声和杂波影响较小等特性,提高雷达辐射源个体特征参数的有效性;针对信号双谱中包含了很多与个体特征无关的冗余信息,不利于机器进行识别处理的缺点,利用Walsh变换对信号的双谱特征进行优化,剔除其中无效、冗余的信息,将变换后的结果作为雷达辐射源个体特征信息。仿真实验结果验证了算法的可行性。     

被动雷达导引头多脉冲辐射源的角度分辨与跟踪

讨论了被动雷达导引头主波束内存在多脉冲辐射源时对多辐射源进行角度分辨并跟踪某一辐射源的方法。首先利用聚类分析法实现多辐射源角度分辨 ,然后利用主波束角度压缩方法实现单一辐射源跟踪。计算机仿真结果表明 :在中等密度脉冲辐射源环境下 ,采用聚类分析和主波束角度压缩相结合的方法可较好地实现导引头主波束内多脉冲辐射源的角度分辨与单一辐射源跟踪     

基于多层显著性模型的SAR图像舰船目标检测

针对合成孔径雷达图像舰船目标检测问题,提出了一种结合选择机制与轮廓信息的多层显著性目标检测方法。首先,利用非下采样剪切波和频谱残差法进行全局显著性区域提取。其次,提出了一种基于动态恒虚警率的活动轮廓显著性模型,逐步滤除候选区域的虚警,提取目标轮廓,从而实现目标的精确检测。所提方法能够由粗到细地快速捕获目标区域,从而实现高效、高分辨率合成孔径雷达图像舰船检测。最后,在真实SAR数据集进行了测试,与其他经典的舰船检测方法相比,所提算法不仅有效地抑制了海杂波的影响,而且在检测精度上有较大提高。     

结合聚类的GM-PHD滤波器辐射源群目标跟踪

群目标跟踪是一种情况更为复杂的多目标跟踪问题,由于军事辐射源目标经常出现雷达关机的情况,因此常用的多目标跟踪方法对于这类辐射源群目标的跟踪效果并不理想。为此,结合聚类技术提出了一种改进的高斯混合概率假设密度(Gaussian mixture probability hypothesis density,GM-PHD)滤波器跟踪方法。该方法在GM-PHD滤波器的更新过程中,通过引入群中心产生的虚拟量测信息以提高目标跟踪性能,但不进行量测集划分。获得单一个体目标的估计状态后利用Jensen-Shannon divergence计算其相似度,然后再对估计目标进行聚类以实现群目标的跟踪。最后通过对相邻时刻的群中心轨迹点进行关联匹配,从而获得群目标的完整运动轨迹。仿真实验结果表明,所提方法能够对辐射源群目标进行有效跟踪,并具有较好的目标跟踪性能。     

外辐射源雷达目标扇叶微多普勒效应实验研究

基于UHF频段外辐射源雷达系统的长期实验观测数据, 重点比较研究了直升机、通航飞机、无人机、风电机组等多种目标的扇叶微动回波特征。首先, 通过多径杂波抑制、主体回波去除等手段使扇叶的微动回波得以凸显。然后, 详细分析了扇叶微动回波在时域、频域、时频分布图、距离-多普勒谱上的特征表现, 揭示了微动特征与扇叶几何结构、运动状态等参数之间的对应关系, 据此实现扇叶尺寸、转速等重要参数的反演。实验结果与理论模型吻合较好, 为建立外辐射源雷达微动特征数据库, 服务后续目标精细化建模、目标分类识别等深层次应用提供了数据和理论支撑。     

大掠射角对海雷达导引头实测回波特性分析

大掠射角下,对海雷达导引头观测到的海杂波强度激增,舰船目标检测困难。本文结合全极化雷达导引头挂飞实测数据,分析了回波幅度和相位特性。首先,采用典型分布对回波幅度分布进行拟合,并利用拟合优度对拟合效果作出评估;然后,分析了平均相位变化量。结果表明：在大掠射角条件下,雷达导引头各极化通道海杂波幅度服从K分布;海杂波与舰船回波幅度在同极化通道服从K分布,在交叉极化通道服从对数正态分布;交叉极化通道回波信杂比高于同极化通道;海杂波与舰船回波相位平均变化量小于海杂波。     

海杂波对ISAR成像的影响

针对逆合成孔径雷达(inverse synthetic aperture radar,ISAR)对舰船成像时实际回波中存在海杂波的现象,提出了不同参数下海杂波对ISAR成像影响的分析方法.在利用球不变随机过程(spherically invariant random process,SIRP)方法仿真出时空相关的二维K分布海杂波后,将其以一定信杂比(signal-to-clutter ratio,SCR)加入到目标回波信号中仿真出实际回波信号,利用图像熵和相关系数方法分析了海杂波形状参数的大小对ISAR像聚焦的影响;利用多普勒扩展方法分析了海杂波多普勒频移参数对ISAR多普勒频谱的影响;利用互相关法分析了不同SCR下海杂波空间相关对ISAR运动补偿的影响.仿真实验证明了分析结果的有效性.     

双基阵纯方位水下被动目标跟踪性能仿真分析

研究了基于纯方位信息的双基阵声纳信息融合的跟踪性能，并进行了详细的仿真实验。仿真结果表明，在平台—目标相遇这种较为常见的态势下应用扩展卡尔曼滤波可以快速、稳定地完成目标运动要素的估计，同时还揭示了平台与目标运动的几何态势对跟踪性能的影响，为工程应用提供了参考。     

双频率高频地波雷达船只目标点迹关联与融合处理

单频率高频地波雷达海上目标探测会受到一阶海杂波和高频谐振区目标回波强度起伏的影响,引起目标漏检。利用实测船只探测实验数据,分析了双频地波雷达目标探测的特点,并重点分析了海杂波对目标探测的影响,指出双频雷达可以克服单一频率目标探测中漏检的缺陷,提高船只目标的检测率。通过分析双频地波雷达检测结果的不同分类及处理方式,给出了双频地波雷达目标点迹融合处理方法,讨论和分析了目标点迹关联中距离门、速度门和方位门等参数的选取原则及影响因素。最后利用实测同步的自动识别系统数据,评价了目标点迹融合的探测精度。     

基于DPCA杂波抑制的地面振动目标微多普勒提取

地面微动目标激励的雷达回波信号的微多普勒调制,反映了该目标的独有特征,因此可用于目标检测与识别。合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)对地面振动目标检测时,回波信号中不可避免地包含大量地杂波,给其微多普勒信息提取造成很大困难。为此,提出一种基于双通道SAR/DPCA杂波抑制的地面振动目标的微多普勒信息提取方法。首先利用双通道DPCA技术在复原始数据域对消地杂波以获取振动目标的回波信息,然后详细推导了杂波对消后微多普勒频率的参数化表达式。最后,通过数值仿真验证了该方法的有效性和正确性。     

卫星/伪卫星/惯性组合着舰导引算法

针对舰载机安全着舰对高精度、高可靠性着舰导引系统的迫切需求,研究了卫星/伪卫星/惯性组合着舰导引技术,基于几何精度因子(geometric dilution of precision, GDOP)计算提出了伪卫星在舰船上的布设方案,并设计了其导航电文结构。研究了卫星/伪卫星/惯性组合着舰导引算法,利用卫星及伪卫星的双差分载波相位信息,采用改进的模糊度最小二乘去相关平差(least squares ambiguity decorrelation adjustment,LAMBDA)迭代算法解算其双差分整周模糊度,并基于舰载机运动模型建立滤波方程解算出舰机相对运动信息,再与惯导数据进行信息融合得到高精度的导引信息。仿真结果表明,提出的卫星/伪卫星/惯性着舰导引技术横向定位误差在0.3m以内,纵向定位误差在0.1m以内,高度定位误差在0.3m以内,可以满足舰载机着舰的要求,与卫星/惯性组合导引相比,该组合方式大大提高了垂直方向的定位精度,这对于确保安全着舰极为重要。并且,提出的着舰导引技术不仅精度高,而且工作连续可靠、抗干扰能力强,对保障舰载机着舰安全有重要的意义。     

基于PHD滤波和数据关联的多目标跟踪

针对杂波环境下的多目标跟踪,概率假设密度（probability hypothesis density, PHD）滤波不能提供目标航迹信息的问题,提出一种基于PHD滤波和数据关联的多目标跟踪方法。利用PHD滤波消除杂波并得到各个时刻的目标个数和目标状态估计。将PHD滤波的结果重新定义为量测数据,通过数据关联进一步消除虚警和漏警并给出目标航迹。仿真结果表明,该算法可以在有效地提高杂波环境下多目标跟踪精度的同时提供各目标航迹信息。     

基于演化网络模型的箱粒子CPHD群目标跟踪

提出一种基于演化网络模型和区间分析的群目标势概率假设密度(cardinalized probability hypothesis density,CPHD)滤波算法。针对传统的粒子CPHD群目标跟踪算法中粒子数多、运算量大的问题,采用箱粒子实现CPHD滤波器,减少了粒子数,降低了运算量。算法通过对群目标状态采用CPHD滤波进行预测更新,并使用所获得的群信息修正群内目标的状态,进而实现对群质心的跟踪和群目标的势估计。仿真对比实验表明,所提算法在达到与传统算法相似估计性能的条件下,大幅降低了算法的运算量,同时在强杂波环境下也具有更为突出的优势。     

基于幅度信息的标签多伯努利滤波算法

杂波环境下,现有多目标跟踪滤波器会出现性能衰减。对此,提出了基于幅度信息(amplitude information,AI)的广义标签多伯努利(generalized labeled multi-Bernoulli,GLMB)滤波算法(AI-GLMB)。通常杂波幅度低于目标回波幅度,通过引入幅度信息对目标状态进行扩展,建立幅度似然函数,推导新的更新方程,并给出了算法的序贯蒙特卡罗实现方法。仿真结果表明,AI-GLMB算法能有效适应高杂波环境,同幅度信息辅助的概率假设密度滤波算法、幅度信息势平衡多伯努利滤波算法及传统GLMB滤波算法相比,其跟踪精度更高。     

分布式OFDM-MIMO雷达MTI处理

分布式频分正交复用多输入多输出雷达(orthogonal frequency division multiplexing multiple input multiple output,OFDM MIMO)是一种新型雷达系统。针对该雷达的杂波抑制问题,建立了该雷达的回波模型,分析了空间分集和发射频率分集对改善因子的影响,给出了该雷达的动目标显示(meving target indication,MTI)杂波抑制方法,并分析了提出方法的性能。较之传统发射相同载频信号的MIMO雷达,分布式OFDM MIMO雷达由于频率分集带来的处理自由度能改善多普勒频率落入MTI滤波器凹口的目标的检测能力。理论和仿真实验证实了提出方法的有效性。