基于雷达和红外的序贯粒子PHD滤波融合算法

针对粒子概率假设密度(PHD)滤波算法在虚警、漏检情况下,目标状态估计不稳定和目标可观测性较弱的问题,提出了一种基于序贯融合的粒子PHD滤波方法,利用雷达和红外传感器多目标进行融合跟踪.其基本思想是先对红外传感器进行粒子PHD滤波,再将红外传感器滤波结果作为雷达的预测值,然后利用雷达观测的数据进行更新,这样通过雷达和红外传感器交替工作保证目标状态的可观测性,从滤波器输出结果即可得到目标的状态信息.仿真结果表明,在虚警、漏检和密集目标环境下,该方法是有效的和稳健的.     

基于有源辅助的被动跟踪系统

提出了一种有源雷达间歇辅助红外工作的雷达／红外协同跟踪系统,该系统通过减少雷达开机时间降低被敌方ESM（电子支持措施）锁定的可能性．为了改善纯角度跟踪的滤波发散问题,一方面,在滤波处理时采用了非线性逼近能力更强的Unscented卡尔曼滤波算法;另一方面,充分利用雷达、红外同时开机时的量测信息,构造出一组时间多项式,在雷达关机期间,利用该组时间多项式估计目标的运动状态,辅助红外传感器进行跟踪．计算机仿真结果表明,该方法不仅能保证跟踪精度,同时也能有效地降低雷达被敌方ESM锁定的可能性．     

基于联邦滤波的抗欺骗干扰目标跟踪

基于联邦滤波思想将机载数据链、光电传感器和雷达的探测信息进行融合以解决跟踪过程中雷达易受欺骗干扰的问题。针对不同的欺骗干扰方式,对雷达受欺骗干扰时的量测特性进行了分析;提出了多传感器融合干扰检测算法;结合多模型交互、时间配准、信息等价转换、信息分配,提出了了机载多传感器联邦滤波抗欺骗干扰融合算法的具体实现方法。仿真结果表明本算法能够检测并应对雷达的欺骗干扰,确保对真实目标的有效跟踪。     

一般多传感器Kalman滤波融合中的观测数据压缩

关于多传感器系统的Kalman滤波融合，当各传感器的观测矩阵不能通过坐标变换成相同的矩阵时，怎样进行数据压缩，作者提出了两种解决的方案．     

多传感器观测滞后系统分布式融合Wiener滤波器

应用现代时间序列分析方法,基于ARMA新息模型,对带观测滞后的多传感器系统提出了一种渐近稳定的分布式信息融合Wiener滤波器。将带观测滞后的系统滤波融合问题转化为无观测滞后系统的不同步预报融合问题。给出了观测滞后系统的输出预报器和白噪声估值器。推得了任两个带观测滞后传感器子系统之间的不同步预报误差互协方差阵。仿真例子验证了其有效性。     

空间Kalman滤波与空时Kalman滤波算法

经典的Kalman理论是以观测按时间延续分布的方式建立的.针对观测按空间延展分布的情形,基于时空对偶性建立空间Kalman滤波的方法,进而提出针对观测同时在时间、空间两个方面展开的情形的空-时Kalman滤波算法.这些算法可用于包括多传感器信息融合等在内的广泛领域.仿真表明,相比于在不计代价(成本)的情况下精度最高的集中式多传感器融合算法,空-时Kalman滤波不仅具有滤波精度与之相当的优点,更重要的是,由于在计算复杂度上占有更大的优势,使算法实时性和有效性更为提高,更适用对实时性有更高要求的情形.     

一类噪声相关多传感器系统的新型序贯式融合滤波

对于过程噪声与观测噪声一步互相关、各观测噪声一步自相关的多传感器融合滤波问题,提出了一种新的低维序贯式融合滤波算法.基于低阶迭代正交变换的思想提出了解相关的方法,将观测方程经过等价改写去除系统噪声的相关性,然后依据序贯滤波的思想,依次处理到达融合中心的观测信息,进而得到一类实时序贯式融合滤波算法.整个推导过程在线性最小均方误差意义下严格进行,能够实现系统状态的最优融合估计.最后的仿真验证了新算法在处理上述噪声相关问题上的最优性.     

随机奇异系统多传感器信息融合Kalman多步预报器

应用Kalman滤波方法和奇异系统典范型分解,对单传感器随机奇异系统,给出了Kalman步预报器新算法。对带多传感器随机奇异系统,基于线性最小方差标量加权融合算法,给出了具有两层融合结构的多传感器分布式最优信息融合Kalman多步预报器。同时给出了任两个传感器之间的预报误差协方差阵的计算公式。当各传感器子系统存在稳态Kalman滤波时,又给出了稳态信息融合Kalman多步预报器。稳态权重可在各子系统达到稳态时通过一次融合计算获得．避免了每时刻计算协方差阵和融合权重,便于实时应用。仿真例子验证了其有效性。     

基于粒子滤波的异步数据融合更新算法

对于双基地雷达系统中存在的异步数据融合问题,多采用扩展卡尔曼滤波算法解决,但是应用扩展卡尔曼滤波时,非线性系统必须要进行线性化处理,从而导致滤波结果有很大的误差.为此将粒子滤波算法用于双基地雷达系统中,利用粒子滤波器在解决一步延迟的基础上递推出异步数据融合的多步延迟更新算法,并建立了双基地雷达系统状态方程和观测方程.将两种方法分别对双基地雷达系统进行滤波仿真,仿真实验结果表明粒子滤波算法优于利用扩展卡尔曼滤波的多步更新算法,更能减少跟踪误差.     

基于单相锁相环无相移同步旋转滤波器的永磁同步电机无位置传感器控制

针对滑模观测器中观测值存在脉动误差及由前级低通滤波器带来的相位滞后，提出一种基于单相锁相环无相移同步旋转滤波结构.首先，基于电机数学模型建立滑模观测器，分析传统同步旋转滤波器产生相位滞后的原因；其次，省去前级低通滤波器，经过dq变换滤除反电动势中的高次谐波与抖振，采用旋转坐标系下的单相锁相环计算转子位置和转速；最后，搭建Matlab/Simulink仿真模型，建立永磁同步电机无位置传感器矢量控制实验平台，对传统同步旋转滤波器和基于单相锁相环无相移旋转滤波器分别进行性能比较.仿真和实验结果表明所提方法相较于传统同步旋转滤波结构，跟踪性能更好，观测精度更高.     

雷达目标航迹模拟在Windows Mobile5.0中的实现

在分析雷达目标运动特性的基础上,采用一种基于运动方程的航迹模拟方法,通过以直线运动和圆弧运动两种最基本的目标运动方程来模拟目标航迹.建立航迹模型之后,通过一系列坐标交换,利用GDI 绘图工具,实现了雷达目标航迹在Windows Mobile 5.0上的模拟.     

基于ADS-B数据的一次雷达系统误差配准方法

针对大误差一次雷达测量过程中雷达配准方法的精度提升问题,分析了一次雷达误差分布特性,以广播式自动相关监视系统的航迹数据为真值,提出了基于改进轨迹跟踪滤波的实时雷达配准方法。采用点云配准方法中随机抽样一致性的迭代最近点法,对基于期望增加模型的变结构交互式多模型算法中的偏置函数进行了改进,有效减少了随机误差在配准过程中的影响,并获得最优的偏置参数,以提升大误差一次雷达配准的精度。算例分析结果表明,该方法配准后可使所选一次雷达俯仰角平均绝对误差降低至0.04°,方位角平均绝对误差降低至0.07°,为雷达系统误差配准提供新方法支撑。     

雷达回波信号的多普勒瞬时频率仿真研究

雷达回波信号是非平稳的时变信号,其瞬时频率是雷达接收机所接收到的回波信号的重要参数,可以获知空间目标的运动信息.本文分析了雷达回波信号处理过程中产生的多普勒瞬时频率的数学基础,其信号频谱峰值随时间的变化而变化,并采用时频分析的方法仿真了多普勒瞬时频率的性能参数,以获得回波信号的多普勒瞬时频率时间域与频率域的联合分布信息,便于获知空间目标的运动情况,更好地探测、跟踪空间运动目标.     

基于自适应DBSCAN的雷达目标跟踪算法

直接对三坐标航管一次雷达点迹录取器中录取到的点迹进行航迹起始、跟踪等处理后,会形成大量虚警,运算量大。进行目标跟踪时,候选点迹集合数量庞大是造成目标跟踪过程运算量大的主要原因。文中基于动态自适应DBSCAN聚类算法,结合经典卡尔曼滤波跟踪算法,提出了动态自适应DBSCAN聚类跟踪混合算法,来减少候选点迹集合数量。实验结果证明,本文提出的算法实现了无效点迹数的减少、航迹质量的提高以及运算时间的下降。通过动态自适应DBSCAN聚类跟踪混合算法,能迅速跟踪到三坐标航管一次雷达探测到的目标并形成目标航迹,可以及时发现黑飞目标,将对正常民航飞机飞行的干扰降到最低。     

常规雷达航迹干扰参数分析

对雷达的有源欺骗干扰是电子对抗中经常应用的重要手段。文中介绍了对常规雷达进行航迹欺骗时,干扰功率、角度干扰时延、距离干扰时延和多普勒频移等干扰参数的设置方法,给出了相关公式。利用这些公式,可描绘出虚假航迹,达到欺骗敌方雷达的目的。以此为依据设置干扰机参数,对雷达网进行干扰,可在组网雷达的每部雷达上产生空间相关的航迹,达到干扰敌方雷达网的目的。     

基于动态多维分配的多基地雷达多目标跟踪算法

对于T-R^s多基地雷达系统，提出一种具有航迹质量管理的多目标跟踪算法，以解决多目标跟踪过程中航迹起始、航迹确认以及航迹删除等问题．采用累加的对数似然比（10garithm likelihood ratio，LLR）计算融合中心每个航迹的质量，并依据航迹判决规则把当前航迹分成四类，然后用相应方法处理这些航迹集合．仿真结果表明，该算法能对杂渡中多个目标进行稳定可靠的跟踪．     

基于面向对象方法的雷达航迹模拟系统设计

讨论了面向对象方法在雷达航迹模拟系统设计中的应用，建立了相应的目标运动模型和面向对象的编程模型。利用该设计模型，制作了雷达航迹模拟软件并投入使用。实践证明该模型设计正确、合理，具有较高的实用价值。     

台风风场研究及其数值模拟

对近年来台风风场研究及其数值模拟方法作了论述.阐述了浮标和地面台站观测、飞机侦察、雷达卫星高空观测等台风观测手段;阐明了简易参数分析模型、定常动力学模型、非定常动力学模型、运动学模型等台风风场模型;分析了既有风场模型对我国东南、华南沿海海域台风风场模拟的适用性,又论述了基于台风内各站点、基于台风影响区域、台风全路径等极值风速预测研究手段.最后,展望了台风风场数值模拟的发展趋势和需解决的问题.     

基于BLACKFIN532非相参单脉冲雷达信号源的实现

雷达信号源用在调试雷达信号处理机过程中,通常只是简单的数据回放,用来验证信号处理算法.这种信号源无法来模拟出目标的角度和运动轨迹及起伏特性等动态的工作信息.利用DSP芯片产生实时和真实的回波信号.根据常规雷达信号源的不足和日常调试雷达中的不便,实现了基于BLACKFIN 532来实现对目标方位和目标轨迹模拟.     

一种基于多传感器融合的车辆检测与跟踪方法

针对城市道路环境,提出了一种基于激光雷达和视觉的车辆检测与跟踪方法.首先,采用透视变换和多传感器联合标定,根据激光雷达数据生成包含车辆假设的兴趣区域,以提高车辆检测的可靠性和降低图像处理的计算量;然后,提出了一种基于多维特征空间马氏距离的车辆检测算法,通过提取兴趣区域内图像特征向量,并将其与标准向量间的马氏距离作为车辆状态估计;最后,采用Kalman滤波实现车辆运动跟踪.为了提高鲁棒性,将粒子滤波算法与Kalman滤波相结合,以在雷达信息不准确的情况下准确地实现目标状态估计.实验结果表明,该方法在城市环境中取得了比较理想的车辆跟踪效果.