基于IMM算法的机场场面运动目标跟踪

为了实现对机场场面运动目标的精确跟踪,研究了将交互式多模型（interacting multiple model, IMM）滤波算法应用到机场场面监视雷达对运动目标的跟踪中。首先,根据飞机的真实运动情况建立了飞机的匀加速运动、匀速转弯运动及匀速运动模型,然后,利用无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter, UKF)与IMM相结合的UKF-IMM算法对场面雷达监视的飞机的运动进行了跟踪建模,并将UKF IMM算法与基于扩展卡尔曼滤波（extended Kalmam filter, EKF）的EKF-IMM和基于当前统计模型的单模型跟踪算法进行仿真比较。结果表明,UKF-IMM跟踪算法在雷达场面跟踪方面具有更大的应用价值。     

基于量测转换方法的概率数据关联算法

针对在使用雷达跟踪目标应用中,目标运动模型通常线性地建模在直角坐标系内,而量测数据由传感器获得的实际情况,提出了基于量测转换方法的概率数据关联算法。推导了该算法中相关的滤波估计、滤波误差协方差和数据关联概率,并且提出了跟踪门的确定方法。仿真结果表明了新算法的可行性和有效性。     

基于辐射能量缩减约束的双机雷达协同目标跟踪方法

辐射能量减缩是提高机载雷达射频隐身性能的有效途径。针对目标跟踪过程中辐射能量的减缩量约束, 首先通过分析双机雷达协同的目标回波信噪比, 分别从双机与目标距离比和目标雷达散射截面积推导了其对雷达总辐射能量减缩值的贡献; 然后针对雷达目标跟踪过程中的采样间隔算法, 分析了基于滤波残差的递推法与其他两种方法的目标跟踪精度与仿真计算效率; 最后利用交互式多模型卡尔曼滤波算法与基于滤波残差的递推采样间隔法仿真, 验证了目标跟踪过程中双机雷达辐射能量的减缩量, 并仿真了有源无源协同目标跟踪对双机雷达总辐射能量减缩值的贡献。实验结果表明，本文设计的跟踪策略具有更佳的隐身性能。     

一种改进粒子滤波器在雷达目标跟踪中的应用

在实际雷达目标跟踪系统中,雷达量测常受到闪烁噪声干扰,传统卡尔曼或扩展的卡尔曼滤波算法在闪烁噪声环境下,滤波性能将急剧下降甚至滤波发散。提出了将粒子滤波与无迹变换结合的改进粒子滤波算法UPF(uncented particle filter)应用在雷达目标跟踪中,解决了闪烁噪声情况下雷达目标跟踪问题。仿真结果表明,在高斯条件下扩展的卡尔曼算法和基于无迹变换的粒子滤波算法跟踪性能相近,但在闪烁噪声环境下,随着闪烁影响的增强,扩展的卡尔曼算法跟踪性能严重下降,而UPF算法能保持较好的跟踪精度。     

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。     

非全测状态下的机动目标跟踪

针对空空导弹制导过程中可能出现测量信息不全的情况,以机动目标的“当前”统计模型为基础,在螺旋机动目标模型下对机动目标进行了跟踪滤波。在深入研究了扩展卡尔曼滤波算法、衰减记忆扩展卡尔曼滤波算法的基础上,利用改进的强跟踪滤波算法进行了非全测状态下的机动目标运动信息估计。仿真实验表明:改进的强跟踪滤波算法不仅能很好地完成速度和距离跟踪;如果加上多普勒速度测量,改进的强跟踪滤波算法还可跟踪上加速度。仿真结果表明了改进的强跟踪滤波算法的有效性。     

高分辨距离像辅助的机动目标跟踪算法

宽带相控阵雷达可以获得高分辨距离像,利用此特征获取目标的姿态角成为了一种可能,基于此提出了一种新的机动目标跟踪算法,充分利用高分辨距离像特征,实时估计目标姿态角,并将姿态角信息融合到雷达的量测方程,本文结合先进的非线性滤波算法,提出了利用姿态角的交互多模型不敏卡尔曼滤波算法。通过计算机仿真表明,利用目标姿态角的机动目标跟踪算法相比传统算法目标跟踪精度(位置精度和速度精度)得到很大提高。同时姿态角误差越小,目标跟踪性能越好。     

基于Jerk模型的单站无源定位跟踪算法研究

针对非线性较强的观测角、角度变化率、脉冲到达时间差等参数的单站无源定位跟踪系统,提出了一种新的跟踪滤波算法Jerk-UKF。该方法用Jerk模型对做复杂机动的运动目标建模,采用UKF滤波的思想对目标实现跟踪滤波。该算法可适用于对做多种机动运动的目标跟踪,提高了目标跟踪收敛精度和稳定性。仿真试验表明了该方法的可行性和有效性,并具有较高的应用价值。最后,对Jerk-UKF算法的研究方向进行了讨论。     

基于小波变换的双站纯角度机动目标融合跟踪

纯角度跟踪通常面临非线性滤波和高速率量测数据处理问题。在小波变换的基础上提出一种新的双站纯角度机动目标跟踪算法。该算法使用无源定位的方法确定目标位置，并运用基于多速率运动模型的交互式多模型算法进行滤波。算法避免了角度量测下的非线性滤波，并减少了计算量。Monte Carlo仿真结果表明了算法的有效性。     

一种新的机动目标跟踪算法

针对反舰导弹末端超音速、跃升俯冲的攻击模式,提出了一种基于描述导弹受力状态和运动参数之间关系的模型的机动目标跟踪新算法,可以通过在线辨识模型中的力学参数,自动适应导弹运动模态的变化,最后研究了新算法与基于CV、CA模型的目标跟踪算法的性能比较。仿真结果表明,在反舰导弹末端超音速、跃升俯冲攻击模式下,基于CV、CA模型的目标跟踪算法性能较差,而新算法可显著提高对高速强机动目标的跟踪性能。     

利用方向角信息辅助雷达目标跟踪

传统雷达仅能提供目标的方位和距离量测,由于可利用的信息相对较少,跟踪精度很难进一步提高。利用现代雷达的高分辨探测能力,提出了一种基于距离像识别信息辅助目标跟踪的模型,并结合求根不敏卡尔曼滤波技术得到了一种高性能跟踪算法。该算法根据距离像识别结果得到目标方向角的测量,进而通过增加观测量的维数来提高目标的跟踪能力。不同条件下的仿真结果表明,利用方向角信息辅助的跟踪算法收敛速度快,跟踪精度高,且复杂度与传统算法相当。     

杂波环境下可移动主被动传感器长时调度方法

针对杂波环境下的多目标跟踪问题, 基于可移动主被动传感器系统, 提出了一种辐射控制的长时调度方法。首先, 建立调度模型, 对多目标运动状态和量测结果、传感器调度动作等进行数学描述; 同时, 基于雷达工作原理和截获概率的思想, 提出改进的辐射风险量化方法。随后, 利用高斯混合概率假设密度滤波算法预测长时跟踪精度, 利用所提改进的量化方法预测长时辐射代价, 并利用改进的灰狼优化算法求解传感器调度方案。最后, 执行调度方案获得多目标量测信息, 采用联合广义标签多伯努利滤波算法计算目标估计状态。仿真实验表明, 所提调度方法在保证跟踪精度的基础上, 能够实现对辐射代价的有效控制, 与其他方法相比具有明显的优势。     

密集杂波环境下多目标跟踪算法

基于快速数据关联FAFDA(fastalgorithmfordataassociation)滤波算法,根据Houles和Shalom将概率数据关联PDA(ProbabilisticDataAssociation)算法推广到解决两个传感器单目标的跟踪问题的思路,构造了一种两个同类传感器的序列观测数据的融合来跟踪多个机动目标的数据关联方法MSFAFDA(multiplesensorfastalgorithmfordataassoci ation)。本方法主要使用的是点 航迹联合和序列估计法,蒙特卡洛仿真结果表明方法对多机动目标的跟踪具有比FAFDA更好的跟踪性能。     

拖曳式诱饵对多普勒雷达导引头的干扰仿真

导弹对目标跟踪过程中,弹目之间的运动参数是变化的。为了反映这种变化的实时性,本文以脉冲多普勒(PD)雷达导引头为例,建立了拖曳式诱饵干扰条件下雷达导引头接收信号模型,分析了雷达导引头速度跟踪和角跟踪的方法,并根据PD雷达导引头的工作方式,对拖曳式诱饵干扰条件下导弹攻击目标的全过程进行了系统仿真,对不同诱饵战术参数下拖曳式诱饵对PD雷达导引头的干扰性能进行了仿真分析。这一工作有助于在工程中能够方便地选取合适的诱饵战术参数。     

旋转相控阵雷达变数据率目标跟踪算法

旋转相控阵雷达由于天线面阵旋转和电子波束偏移限制, 每天线周期有66.7%左右的时间不能照射到正在跟踪的目标, 可连续取值的自适应变数据率跟踪算法不适用于旋转相控阵雷达。在Cohen研究基础上, 提出一种离散取值的变数据率跟踪算法应用于旋转相控阵雷达目标跟踪。该算法在直角坐标系下进行运动状态估计, 在球坐标系下计算跟踪残差, 利用量测噪声对残差进行归一化, 根据当前采样时刻天线法线方向与目标的相对位置确定下个周期的采样周期, 避免了过程噪声计算复杂等问题。最后, 以一个圆周机动的目标为例仿真验证了所提算法的正确性和有效性。     

基于目标机动模式识别的VSMM算法

针对定结构多模型在高机动目标跟踪算法中存在计算量大、计算时间长、难以满足系统实时性等问题,提出了基于目标机动模式识别的变结构多模型算法。该算法能够选取与目标运动状态相匹配的模型集合,具有时变性、自适应性的优点。通过运用少量的运动模型组成一个模型组,然后不同的运动模型组合形成不同的模型组,以模型组代替原先定结构模型中的多模型,根据跟踪检测到的目标运动模式来选择是否更换模型组,从而用少量运算得到较为精确的次优解。仿真结果表明,该算法在跟踪强机动目标中不但能够有效降低计算量,而且可以使模型集合和目标的运动状态更好地匹配,从而提高目标跟踪精度。     

基于VSMM的GMCPHD滤波算法在多机动目标跟踪的应用

针对交互多模型(interacting multiple model, IMM)在多机动目标跟踪算法中存在的缺陷以及目标跟踪精度问题,提出了基于变结构多模型（variable structure multiple model, VSMM）的高斯混合基数概率假设密度（Gaussian mixture cardinalized probability hypothesis density, GMCPHD）滤波算法。该算法利用了VSMM具有自适应性、时变性的特点,达到了在某一时刻能够选取与目标运动模式相匹配的模型集合的目的,相比于IMM考虑的仅是固定的模式集合具有很强的优越性。此外,GMCPHD滤波算法不仅避免了数据关联问题,而且通过高斯分布递推PHD函数的同时递推基数分布。最后,利用雷达作为传感器,对跟踪机动目标进行仿真,证明VSMM相比于IMM对于多机动目标跟踪更具有优越性,同时验证了VSMM GMCPHD滤波算法具有提高机动目标跟踪精度,减小跟踪误差的作用。