基于两级扩展Kalman滤波的海上多平台误差配准算法

为了建立统一态势图,利用平台的低精度导航信息和相互测量的位置信息来进行海上多平台传感器数据位置对准,避免了对高精度导航设备的依赖以及将地表近似为平面所带来的误差。分析数据位置对准过程中的主要误差来源,给出对准的坐标变换模型,分别构建关于导航系统误差和传感器系统误差的测量方程和状态方程,设计两级扩展Kalman滤波配准算法对两种系统误差进行在线估计和补偿,完成海上多平台的误差配准,为后续数据关联和融合提供更高精度的传感器数据。仿真实验结果验证了算法的正确性和有效性。     

基于波形捷变的多传感器机动目标跟踪

针对现代战场中目标往往采用机动方式运动的情况,为了提高目标跟踪的准确性和精确性,结合多传感器数据融合的优点,提出了一种基于波形捷变的多传感器机动目标跟踪方法。该算法通过波形捷变来改变量测的精度。首先在现有文献的基础上,将波形捷变方式推广到二维空间,把雷达量测的克拉美罗下限（Cramer-Rao lower bound,CRLB）近似为量测误差协方差,由于该CRLB是关于发射波形参量的,从而把雷达跟踪的信号处理与数据处理结合在一起,通过波形参量的动态选择得到量测误差协方差的最小值。从而在整个雷达跟踪过程中提高信噪比（signal to noise ratio,SNR）,降低量测误差。其次,在数据处理上,采用多传感器数据融合及粒子滤波进一步提高机动目标跟踪的精度。最后,将该算法与传统的Kalman滤波、粒子滤波及只对一维空间的量测采用波形捷变的算法和交互多模型方法（interacting multiple model,IMM）进行仿真比较,仿真结果显示该算法对机动目标的跟踪精度显著提高。     

多星载光学传感器系统误差极大似然配准算法

针对低轨星座协同探测弹道目标过程中存在系统误差的问题，提出多星载光学传感器系统误差极大似然配准（maximum likehood registration，MLR）算法。通过一阶Taylor近似对非线性量测转换线性化，推导出目标状态的误差协方差与卫星轨道定向、姿态角测量和传感器测量等随机误差的关系，并基于视线交叉获得观测在状态空间中的近似投影，从而将MLR算法扩展到低轨星座多光学传感器的误差配准。通过引入各类测量误差的先验信息对目标状态的误差协方差进行修正，利用期望极大化迭代，实现了对系统误差的无偏有效估计及目标轨迹的融合估计。仿真验证了所提算法的有效性，且配准性能优越。     

基于相对系统误差估计的组网雷达点迹融合技术

雷达组网点迹融合系统中,雷达系统误差的存在导致雷达点迹的空间配准精度不能满足数据关联和点迹融合的需求。提出一种基于相对系统误差估计的组网雷达点迹融合技术,即将各雷达观测统一到本地雷达的系统误差基准上,以实现精确的点迹空间配准。这种融合技术能提高融合航迹的精度,改善多目标环境下数据关联的正确率,并且当本地雷达功能失效时,融合中心可以采用远方雷达点迹进行补盲,实现精确的航迹维持。仿真实验验证了以上结论。     

WGS-84坐标系下多空基无源传感器最大似然配准

相比多运动平台有源传感器配准或异质传感器配准问题,多平台无源传感器的配准由于无距离信息将更为复杂,鲜有相关研究。为此,首先构建了WGS-84坐标系下有偏无源观测模型,然后将最大似然配准(maximum likelihood registration, MLR)算法扩展到空基多运动平台无源传感器的配准。运用复合函数求导链式法则,推导出应用MLR算法时至为关键的传感器观测量对目标状态的雅克比矩阵。为计算该矩阵,研究了WGS-84坐标系下两平台利用仅角度观测对目标的无源定位问题。理论和仿真结果表明该方法可实现无源传感器配准,配准误差逼近其Cramer-Rao界,验证了该方法的有效性。     

雷达/红外双模制导背景下的模糊目标跟踪器

在雷达／红外双模制导背景下，对雷达／红外传感器的测量数据进行融合并提出了一种跟踪机动目标的模糊跟踪器。该跟踪器能够精确的获取目标机动的动态信息，应用一系列的模糊规则自适应的调整卡尔曼滤波器的过程噪声协方差矩阵，从而更适合用于实际的跟踪系统。通过对红外成像和雷达多传感器对目标跟踪系统的数字仿真表明所提出的模糊跟踪器性能良好。     

基于目标不变信息量的模糊航迹对准关联算法

探讨了在组网雷达存在系统误差情况时的目标航迹对准关联问题。通过将探测系统误差对目标航迹的影响表示为各目标航迹数据的旋转和平移,从而说明了目标之间的相对拓扑关系不受系统误差影响;由此提出了一种雷达组网模糊航迹对准关联算法,该算法通过提取包括目标间拓扑信息在内的各种不受系统误差影响的目标不变信息量,采用模糊信息处理理论来解决目标航迹的对准关联问题,从而较好地实现了误差配准前的准确航迹对准关联。     

基于UKF的双平台无源融合跟踪方法

针对存在配准偏差的双平台无源融合跟踪系统,提出了基于扩维Unscented卡尔曼滤波的配准跟踪一体化方法,在跟踪算法中,采用模糊调度方法调节＂当前＂统计模型参数,引入渐消因子,能够在状态发生突变时,迅速调整系统参数,提高了系统的抗机动目标自适应能力。仿真结果表明,这种跟踪算法能够较好地解决双平台无源融合跟踪系统中的配准偏差问题。     

无偏转换的雷达误差配准算法

在多雷达数据处理系统中,影响目标跟踪和数据融合质量的一个重要因素是雷达系统偏差.为了使融合结果更加准确可靠,提出了基于无偏转换的雷达误差配准算法.该算法是通过无偏转换把其它雷达的测量转换到主雷达下,利用各雷达相对主雷达的测量差值,采用Kalman滤波器实时估计出各雷达的系统偏差(方位和距离),从而进行配准.仿真实验结果表明这种算法是有效的.     

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。     

基于合作目标的动平台传感器偏差估计方法

运动平台载体的传感器误差配准是目前多传感器误差配准中的难点问题之一。利用合作目标已知位置,将载体平台姿态角偏差转换为传感器测量偏差中的一部分,并建立传感器极坐标测量系中各坐标轴的偏差解耦模型。在此基础上,利用广义最小二乘方法可实现平台载体的姿态偏差和测量偏差的实时估计。仿真结果表明,该方法的收敛速度快,可以同时有效估计平台载体的姿态偏差和传感器测量偏差。     

基于Metropolis-Hastings抽样的系统误差配准方法

针对目标运动模型不完全的跟踪系统,为解决系统误差配准问题,提出一种基于Metropolis-Hastings抽样的系统误差配准方法。该方法通过系统误差的最大似然估计导出的等效概率平稳函数作为Metropolis-Hastings算法要求构造的概率密度函数,同时给出不同的提议函数来提高系统误差空间分布的全局性。对时变和时不变系统误差情况分别进行了仿真,仿真结果表明,所提方法在考虑系统误差统计特性的同时对解决系统误差配准问题具有有效性和可行性。     

基于数据链的雷达误差配准算法

针对没有航迹关联和系统误差分布先验信息的情况,利用数据链系统合作目标的精确参与平台定位与识别(PPLI)报告功能,提出了一种雷达系统误差配准算法.算法将雷达与PPLI航迹对映射为参数域点集,定义了参数域上的信任函数,证明了在一定假设下信任函数随公共航迹数量增加依概率收敛于以系统误差点为均值的正态分布概率密度函数,通过搜索信任函数峰值初步估计雷达系统误差.在此基础上求解雷达航迹与PPLI航迹全局最优关联关系并精确估计雷达系统误差.通过蒙特卡洛仿真验证了算法性能接近Cramér-Rao下界.     

基于雷达和光电传感器的融合跟踪

基于防空武器系统的跟踪制导问题提出了一种利用雷达和光电传感器的融合跟踪方法。雷达能探测目标的斜距、方位角和高低角 ,光电传感器能较精确地探测目标的方位角和高低角 ,数据融合技术充分利用了雷达和光电传感器的观测信息及目标运动的特征信息 ,能显著改善系统机动目标的跟踪性能 ,提高武器系统的命中率。     

一种改进的雷达组网误差配准算法

雷达组网系统首先要解决误差配准问题，来准确地估计和消除系统误差。对一种经典的误差配准技术广义最小二乘估计GLSE配准算法进行了研究，讨论了系统偏差增大时，配准精度退化的原因，并针对这一问题提出了一种改进的误差配准算法(MGLSE算法)。通过循环配准，MGLSE算法不但可以对真实的系统偏差进行逼近，而且当GLSE算法失效时，可以自动退出配准循环，放弃配准。仿真结果表明，系统偏差较大时MGLSE算法优于GLSE算法和其他传统的配准算法，并具有配准效果自动检验功能，防止配准后系统偏差反而增大。     

考虑雷达导引头前馈补偿的一体化制导方法

针对大机动目标使空空导弹雷达导引头跟踪误差加大和制导精度下降的问题,提出了一种考虑雷达导引头前馈补偿的一体化制导方法。针对机动目标,构造视线角速度前馈补偿回路,对雷达导引头角跟踪系统进行补偿,提高导引头响应速度,降低跟踪误差角。基于视线坐标系设计一体化制导算法,采用卡尔曼滤波器对弹目视线角速度和目标加速度进行估计,将视线角速度信息前馈补偿到导引头跟踪回路中,将目标加速度信息补偿到最优制导律中,同时实现雷达导引头视线角快速跟踪和最优制导律制导信息提取。仿真结果表明,一体化制导算法可同时实现对导引头视线角速度和目标机动的估计,从而提高制导精度。     

临空高速目标协同探测跟踪需求分析

临空高速目标具有高空、高速、机动能力强、雷达散射截面积小等特性,仅靠单一探测手段难以发现和稳定跟踪。在分析临空高速目标的运动、电磁及红外特性的基础上,探讨了目前雷达、红外平台探测跟踪能力的不足,提出了多平台协同探测跟踪临空高速目标平台与载荷需求、多平台协同工作流程。最后,初步仿真验证了天基多平台的协同探测能力需求。研究可为反临空高速目标的探测跟踪系统发展提供理论和技术支持。     

数据融合中的残差建模分析与融合算法

多传感器数据融合系统中,传感器之间存在着难以精确建模的系统误差。即便经过校准,仍然会存在残差。残差的量级与随机观测噪声相当,不同的是,残差是一种随时间慢变的系统误差。目前文献中缺乏有效的残差分析建模手段,从而难以提高融合精度。针对上述问题,建立了残差的数学模型,进而提出了残差补偿航迹融合算法。算法将残差增广至目标状态向量,在状态估计的同时完成残差补偿。仿真结果表明,残差补偿算法极大地提高了目标状态估计的精度,显著改善了机动目标的跟踪性能。最后使用雷达实测数据对算法进行仿真,验证了算法可应用于实际工程系统。     

三维异步传感器的配准偏差补偿

传感器配准是多传感器数据融合的重要环节,现有文献仅考虑了二维异步传感器配准偏差的估计与补偿问题,并且忽略了偏差估计方差对目标跟踪性能的影响。首先建立了三维传感器偏差配准模型,基于此模型推导了异步传感器偏差估计算法。考虑到偏差估计方差对跟踪系统跟踪性能的影响,基于集中式融合结构提出了一种新的偏差补偿算法,进一步提高了系统的跟踪精度。最后,利用蒙特卡罗仿真方法比较了不忽略偏差估计方差、忽略偏差估计方差、利用偏差真值进行精确补偿及不进行偏差补偿四种情形下的偏差补偿算法,结果表明了所提偏差补偿算法的有效性。     

舰载相控阵雷达单目标测量精度研究

舰船摇摆环境下相控阵雷达跟踪机动目标要解决的两个主要问题是由目标机动引起的误差和舰船摇摆运动引起的误差。本文提出两种可行的解决方案,并进行了计算机仿真,仿真结果说明两种方案都是可行的。