基于高分辨距离像的目标姿态角估计算法

目标的姿态角是目标运动状态的一个重要参数,在目标监控、目标跟踪、目标识别、导弹制导律设计等多个领域都有着很广泛的应用。不同于传统的利用图像传感器得到光学图像估计目标姿态角的方法,针对有翼导弹等弹体目标跟踪应用中的姿态角估计问题,利用高分辨雷达得到的距离像,给出了姿态角估计的流程,提出了基于距离像匹配及运动状态滤波辅助的估计算法,并针对一个导弹末端机动场景实现了姿态角的连续跟踪,验证了本文提出的姿态角估计算法的可行性。     

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。     

基于深度学习的HRRP识别姿态敏感性分析

特征提取是基于高分辨距离像(high resolution range profile,HRRP)的雷达目标识别的关键技术之一.传统人工提取特征的算法,仅利用浅层结构特征,无法有效解决姿态敏感性问题,从而限制了目标识别方法的泛化性.对此,提出一种基于深度学习的目标识别方法,并通过详细的姿态角性能测试分析了该方法的应用边...     

基于宽带雷达HRRP舰船目标长度估计算法

针对宽带雷达舰船一维高分辨距离像(high range resolution profile,HRRP)特征提取问题,提出了一种船长特征提取算法。首先,基于雷达舰船跟踪信息估计出姿态角,并提取运动状态特征;其次,根据边界幅度异常变化判断目标是否存在截像;然后,根据相邻相关法对齐目标,并剔除异常的HRRP距离像,采用基于门限分割方法提取目标区域,按照一定的投影准则计算船长。所提出的方法测长精度高,通过实测数据验证表明,自动估计船长平均误差在10%以内,具有较强的工程应用价值。     

雷达舰船目标HRRP成像视角参数估计

针对雷达舰船目标一维距离像敏感于姿态角,分析了成像视角对船长估计精度的影响,提出一种舰船成一维距离像视角参数估计方法,首先建立雷达舰船运动模型,对雷达跟踪数据预处理,并估计出目标的运动状态和航速,通过稳健回归估计方法进行二次曲线拟和,估计出舰船目标成像视角参数,通过本文方法估计的视角参数可用于基于高分辨距离像的舰船目标识别和船长估计中。经实测数据验证表明,估计出的视角平均误差小于5°,本文方法易于实践,具有较高的工程应用价值。     

类相关时频分布在雷达目标识别中的应用

针对雷达一维距离像的非平稳特性,提出一种利用类相关时频分布的高分辨雷达目标识别方法.该方法通过优化时频分布中的核函数来实现在模糊时频平面的特征抽取和特征压缩.在此基础上,提出并实现了利用模拟退火算法同时优化时频特征和识别性能的目标识别方案.仿真实验结果表明,基于类相关时频分布的雷达目标识别方法合理可行,提出的模拟退火核函数优化算法在识别性能上优于已有的Fisher鉴别比优化算法.     

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。     

基于图像机动检测的飞行目标姿态角估计算法

基于图像对目标的机动检测信息,提出了一种新的基于二维图像序列的飞行目标姿态角估计算法.算法结合飞行目标结构特点,利用图像对其进行快速机动检测,根据目标的机动方向和机动程度,建立了自适应动态模型库,并提出了启发式搜索法,最后采用动态模型匹配的原理进行目标姿态角估计.该算法避免了创建动态模型库的盲目性,减小了动态模板库的规模,提高了最佳匹配模型的搜索速度,仿真结果表明,在保证姿态估计精度的同时,极大的提高了实时性.     

基于快速模型匹配的飞行目标三维姿态角估计算法

采用动态模型匹配的基本原理,提出了一种基于二维图像序列的飞行目标三维姿态角估计算法。算法根据目标机动特点和姿态角约束关系,建立了降维动态模型库,在保证模型库完备性的同时减小了规模。根据相似性矩阵的分布规律提出了十字搜索法,加快了最佳匹配模型的搜索速度。仿真表明,该算法具有较好的准确性和实时性,对提高机动目标跟踪性能具有一定的理论意义。     

基于HRRP的进动锥体目标特征参数求解方法

提出了一种基于雷达高分辨距离像(high resolution range profile, HRRP)求解进动锥体目标微动参数与几何外形参数的新方法。首先通过对目标的电磁散射机理分析,建立了进动锥体HRRP径向长度的精确数学模型,得到了距离像长度与雷达观测角、进动角和目标特征尺寸之间的数学关系;然后在此基础上,推导了在变视角观测条件下利用HRRP长度求解锥体进动角的精确表达式;最后解算出锥体目标的高度、底面半径和推算雷达观测角等参数。仿真结果验证了本方法的正确性和有效性。     

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。     

基于统计建模的字典学习算法在HRRP的应用

基于字典学习模型能真实反映雷达高分辨距离像(radar high resolution range profile, HRRP)潜在结构特征和统计建模算法可有效解决HRRP姿态敏感性问题的特点,运用统计建模划分HRRP角域,对鉴别字典的原子选取和判别优化问题开展研究。首先提出了基于概率主分量分析的最大概率差值算法,自适应划分HRRP角域获取帧界线。其次,利用帧界线对应功率谱特征构成初始化鉴别字典,在鉴别字典基础上优化判别准则,引入原子稀疏相似误差约束最优字典更新实现测试样本分类。雷达实测数据的实验结果验证了该算法可提高目标识别率,同时对噪声干扰具有很好的鲁棒性。     

基于预测信息的量测转换序贯滤波目标跟踪

针对多普勒雷达目标跟踪问题,提出了基于预测值量测转换的序贯滤波目标跟踪算法。该算法采用基于预测信息的量测转换方式解决量测与目标运动状态的非线性,其中位置量测转换采用乘性去偏、伪量测转换采用加性去偏,量测转换误差的统计特性基于预测值进行推导,并采用序贯滤波方式处理伪量测以实现目标跟踪。同时将该算法扩展到机动目标跟踪情况,综合利用了位置量测与伪量测滤波部分输出的概率组合作为该模型的更新概率,利用模型更新概率对各滤波器的状态估计结果进行加权求和获得最终估计。仿真结果表明该算法与传统的序贯滤波跟踪算法相比,具有更高的跟踪精度,其扩展方法可实现有效的机动目标跟踪。     

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。     

基于ANFIS的自适应机动目标状态估计算法

针对基于当前统计(current statistics,CS)模型的机动目标状态估计算法对机动目标加速度的极限值依赖性大的缺陷,提出了一种利用自适应神经网络-模糊推理系统(adaptive neuro-fuzzy inference system, ANFIS)自适应调整目标状态噪声方差的方法。首先利用ANFIS算法对目标机动强度进行估计,进而对目标状态噪声协方差矩阵进行自适应调整;然后利用粒子滤波(particle filter, PF)算法对目标状态进行估计。仿真结果表明,与该方法能够有效提高目标状态估计的精度。     

火控相控阵雷达的时间资源管理算法

对于火控相控阵雷达,可以灵活地调整波束的指向方向,从而调整雷达用于跟踪的时间资源。针对这样的特性,提出了一种雷达用于跟踪的时间资源的管理算法,以提升雷达最大可跟踪目标的数量。该文以概率密度函数来描述雷达对目标的跟踪误差,综合考虑了测距与测速精度对跟踪误差产生影响。而后,采用马尔可夫决策的方法,对雷达照射目标的驻留时间与重访时间间隔进行求解。仿真结果表明,对于雷达场景中的目标数量较大情况下,相对于传统的雷达时间资源管理方法,该文提出的方法在保证跟踪精度符合要求的前提下,能够有效提高雷达最大可跟踪目标的数量。