分布式信源二维波达方向快速跟踪算法

在无线通信、雷达和声纳等许多实际应用场合,存在大量的移动分布式信号源,跟踪其二维波达方向（direction-of-arrival, DOA）非常重要。针对相干分布源,利用两个平行的均匀线阵,提出了一种二维DOA快速跟踪算法。该算法利用逼近幂迭代子空间跟踪算法更新分布源的信号子空间,并由新的信号子空间估计分布源的中心方位角和中心俯仰角。该算法跟踪性能良好,计算复杂度低且满足全局收敛。此外,算法能够跟踪多个分布源并且与分布源的具体角分布形式无关。仿真结果证实了算法的有效性。     

一种自适应ESPRIT算法

运用特征子空间方法的关键在于信号或噪声子空间的估计.实际上有些信号的统计特性通常随时间变化,为得到参数的实时估计值,需要随时根据新的阵列接收数据对信号或噪声子空间进行更新.首先建立了用于信号到达主向(DOA)估计的SVD-ESPRIT算法,然后利用受限摄动分析提出了一种子空间跟踪算法.将该跟踪算法与SVD-ESFRIT算法相结合,得到的自适应ESPRIT算法可用于对时变的信号DOA进行跟踪估计.仿真计算结果验证了该算法的有效性.     

基于加权信号子空间投影的MUSIC改进算法

针对MUSIC算法在小快拍条件下DOA估计时性能降低的缺点,提出采用加权信号子空间投影的方法加以改善。首先对信号子空间进行主特征值倒数加权,并将结果与MUSIC空间谱进行叠加。新方法保持了噪声子空间处理的高分辨力,并通过信号子空间处理提高了对有限数据误差的稳健性。理论和统计性能分析表明其对多目标分辨力优于MUSIC方法,特别是在小快拍条件下表现了良好的性能。     

基于单快拍空间平滑的多伯努利DOA跟踪算法

针对阵列信号处理中单快拍情况下的多源时变波达方向(direction of arrival, DOA)跟踪问题, 提出了一种基于单快拍空间平滑的多伯努利DOA跟踪算法。首先,利用多伯努利随机有限集(random finite set, RFS)描述状态过程的随机性, 并直接利用从传感器阵列中获得单快拍量测。其次, 采用空间平滑技术对单快拍量测进行处理, 得到伪协方差矩阵, 并进行奇异值分解。最后,用多重信号分类(multiple signal classification, MUSIC)谱函数作为伪似然函数进行多伯努利DOA跟踪。仿真结果表明, 该算法能实时有效跟踪单快拍量测下的时变信源DOA状态, 且能准确估计信源个数。     

基于子空间的后验稀疏约束迭代DOA估计方法

子空间波达方向 (DOA)估计方法的一个缺点是在子空间分解过程中难以利用信号的相关信息或有关DOA估计的先验信息改善DOA估计的性能。结合子空间方法和协方差矩阵拟合方法 ,利用信号相关信息和DOA估计的稀疏约束信息 ,研究了一种新的不相关窄带信号DOA估计方法。理论分析和仿真实验结果表明 ,这种迭代DOA估计方法一般经过几次迭代就能获得稳定的高分辨率DOA估计。     

强信号背景下基于噪声子空间扩充的弱信号DOA估计方法

针对强信号背景下弱信号波达方向(direction of arriaval,DOA)估计问题,提出了一种基于噪声子空间扩展的弱信号DOA估计算法。该算法提出并使用了噪声子空间扩充的思想,其先将强信号导向矢量所在空间纳入噪声子空间进而构造出扩展噪声子空间,再在该扩展噪声子空间基础上利用常规多信号分类(multiple signalclassification,MUSIC)算法得到弱信号的DOA估计。通过噪声子空间的扩充有效地抑制了强信号谱峰,算法无需已知强信号方向及导向矢量,运算量与常规MUSIC相当。理论分析表明该算法对弱信号DOA估计性能不劣于对应的强信号阻塞类算法,仿真实验证实了其有效性和可行性。     

MIMO雷达嵌套平行阵下基于子空间的目标二维波达角估计

研究了多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)雷达中的二维波达角(direction of arrival, DOA)估计问题,并提出了一种嵌套平行阵下基于子空间的二维DOA估计算法。利用存在嵌套关系的双平行阵(two parallel uniform linear array, TPULA)作为收发阵列,大大增加了自由度(degree of freedom, DOF)。在DOA估计方面,算法利用数据重构增加虚拟脉冲数,并利用酉变换降低运算复杂度,然后分别基于信号子空间和噪声子空间获得了自动配对的二维DOA估计的闭式解。算法复杂度低,而且相比MIMO雷达中传统TPULA下的算法,该算法拥有更好的角度估计性能,并可辨别空间相干目标。仿真结果验证了算法的有效性。     

基于联合子带ANM的小快拍宽带DOA估计方法

针对被动探测系统中,经典宽带信号波达方位(direction-of-arrival, DOA)估计方法在小快拍条件下无法直接有效地进行方位估计的问题,提出了一种基于联合子带最小原子范数(atomic norm minimization, ANM)的小快拍宽带信号方位估计方法。该方法首先将宽带信号划分的各子带聚焦到参考频点,再联合聚焦后的子带进行数据矩阵重构,最后通过ANM半正定规划优化,构造并恢复出一个最优的Toeplitz矩阵。该Toeplitz矩阵经过特征分解,能获得准确的信号子空间,从而实现有效的DOA估计。仿真结果表明,本文所提的方位估计方法在小快拍条件下具有良好的DOA估计性能,且能够估计相干源目标。     

异质多特征数据融合在目标关联跟踪上的应用

本文讨论了利用多种异质特征数据诸如空间状态、信号幅度、多普勒频移等信息来实现多目标关联跟踪的方法。文中由品质函数的概念定义了一种关联测度,通过关联测度定量地将可能获得的多特征数据引入关联跟踪算法中。文中阐明这一关联测度是常规关联决策的推广。为验证这一方法的性能,本文还进行了计算机仿真实验,并给出实验结果。     

一种利用宽带信号对弹道目标成像和跟踪的方法

宽带成像雷达通常采用窄带跟踪、宽带成像的交替工作方式。该方法需要花费两个雷达重复周期才能完成对目标的跟踪和宽带成像,降低了雷达跟踪、成像的数据率。为了克服这个缺点,提出了一种基于宽带固态相控阵雷达对弹道目标成像同时进行跟踪的方法,一个周期就可同时完成对目标的成像和跟踪,大大节省了雷达资源,提高了雷达数据率。同时论述了宽带信号距离信息和角度信息提取方法,利用仿真和模拟试验验证了方法的正确性。     

基于卡尔曼滤波的组网雷达系统目标跟踪分析

提出了一种快速卡尔曼滤波跟踪算法,用于组网雷达系统对机动目标的跟踪分析.该算法只需要组网雷达系统给数据处理中心提供每个接收机所测得的准确径向距离,然后根据推广卡尔曼滤波技术迭代估算出目标的位置.对机动目标的仿真结果表明,该算法不但大大减小了传统跟踪算法的运算复杂度而且具有优良的跟踪性能,尤其适用于近距离高速运动目标的准确跟踪.     

修正并行式多传感器不敏多假设跟踪算法

为了有效解决非线性系统中的多传感器多目标跟踪问题,提出了一种修正并行式多传感器不敏多假设滤波算法。算法运用概率数据互联的思想对各传感器的估计量进行概率加权,克服了并行式多传感器算法的误差积累现象,得到了一种修正的多传感器并行式算法。各传感器中量测点迹与航迹的数据互联问题通过多假设方法予以解决,并通过不敏卡尔曼滤波器完成非线性系统中的目标跟踪。仿真结果表明,从跟踪精度及稳定性方面看,所提出的算法性能要优于MSJPDA/EKF算法。     

粒子滤波和多站TOA的外辐射源雷达跟踪方法

针对外辐射源雷达跟踪常采用扩展卡尔曼滤波（extended Kalman filter,EKF）算法导致其跟踪精度受闪烁噪声影响较大的问题,结合到达时间（time of arrival,TOA）定位技术和粒子滤波（particle filter,PF）算法,提出一种适于闪烁噪声环境的外辐射源雷达跟踪方法。该方法通过多站TOA获得测量信息,利用双基地角来减弱目标雷达散射截面积（radar cross section,RCS）闪烁,采用非线性和非高斯的PF进行跟踪,能减小因闪烁噪声而导致的跟踪误差,避免EKF算法因线性化而带来的误差,从而提高跟踪精度。实验表明,该方法的跟踪性能优于EKF,尤其受闪烁噪声影响小,能提高闪烁噪声环境下的跟踪精度。实测数据验证了该方法的有效性。     

无源系统中时间差和角度变换跟踪算法

在使用时间差方法对目标进行无源跟踪时,跟踪系统中的各站点有时无法同步截获目标的信号,使跟踪过程中误差增大。提出基于时间差与角度切换的跟踪算法。该算法利用时间差和角度测量的结果,使用扩展卡尔曼滤波对目标跟踪,通过对每个周期各站截获信号和对目标跟踪精度的情况,选择输出两种方法对目标位置估计结果。算法比仅利用时间差的方法有更强的适应性,同时精度并没有下降。给出了算法的具体步骤,通过仿真实验验证该算法的有效性。     

一种带未知时变系统噪声水平的目标跟踪滤波器

在机动目标跟踪中，为了保证Kalman滤波器的数值稳定性和最优性，未知的时变系统噪声水平需要在线估计，但已有方法主要针对平稳或统计特性缓变的噪声过程。在Sage-Husa系统噪声水平自适应估计算法的基础上，通过引入基于新息的滤波器发散检测判据和利用强跟踪滤波器的思想，提出了一种系统噪声水平估计值的时变调节因子阵来抑制因系统噪声水平突变而引起的滤波器可能出现的发散问题。Monte-Carlo仿真结果表明，该算法不仅数值稳定性好，同时目标的跟踪精度也得到明显改善。     

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。     

基于IUPF算法的三维无人机毫米波波束跟踪

由于无人机毫米波通信技术具有高速数据传输和广域网络覆盖能力, 因此在军用和民用领域中拥有广阔的应用前景。针对无人机毫米波通信需要进行精确的波束跟踪这一问题, 提出一种基于改进无迹卡尔曼粒子滤波算法的三维波束跟踪方法。该方法首先利用无迹卡尔曼滤波建立建议密度函数并更新采样粒子; 然后计算每一个采样粒子的权值, 并在归一化后再次对粒子进行重采样; 最后计算粒子均值, 得到波束跟踪角度。仿真结果表明, 该方法相较于以往毫米波波束跟踪方法大大降低了估计误差, 显著提高了波束的跟踪精度。     

Neural fuzzy inference network approach to maneuvering target tracking

In target tracking study, the fast target maneuver detecting and highly accurate tracking are very important.And it is difficult to be solved. For the radar/infrared image fused tracking system, a extend Kalman filter combines with a neural fuzzy inference network to be used in maneuvering target tracking. The features related to the target maneuver are extracted from radar, infrared measurements and outputs of tracking filter, and are sent into the neural fuzzy inference network as inputs firstly, and then the target's maneuver inputs are estimated, so that, the accurate tracking is achieved. The simulation results indicate that the new method is valuable for maneuvering target tracking.     

基于改进型PASTd双基地MIMO雷达角度跟踪算法

针对双基地多输入多输出(multiple input multiple output,MIMO)雷达目标角度跟踪问题,提出了一种改进型紧缩投影近似子空间跟踪(projection approximation subspace tracking deflation,PASTd)算法。PASTd算法性能较好,被大量应用于双基地MIMO雷达角度跟踪中,但是PASTd算法不能跟踪相同发射角(direction of departure,DOD)或接收角(direction of arrival,DOA)的目标,并且无法实现不同时刻同一目标角度的自动关联。改进PASTd算法首先给出了目标角度自动关联算法,且能够实现收发角度的自动配对。然后利用估计出的收发角度,得到此时的收发联合导向矢量。最后用收发联合导向矢量更新PASTd算法估计出的特征矢量,作为下一时刻跟踪算法的初始矢量。改进算法克服了PASTd算法的不足,能够成功跟踪相同角度的目标,并且实现了目标收发角度自动配对和关联。仿真结果验证了理论分析的有效性。