空管自动化系统雷达处理的论述

本文详细介绍了空管自动化系统雷达信号处理的过程,首先是雷达信号前端接入点迹、跟踪点迹和航迹的处理,生成本地航迹后分发至系统;然后由另外处理模块进行雷达融合处理,将本地航迹与系统航迹关联,更新系统航迹。     

压制干扰下雷达网点目标概率多假设跟踪算法

针对压制干扰下雷达网跟踪中使用概率多假设跟踪(PMHT)算法航迹丢失率高的问题,提出了一种基于数据压缩的雷达网点目标概率多假设跟踪(DC-PPMHT)算法.该算法先将各雷达在压制干扰下由于检测概率下降出现目标暂消的量测数据在空间对准后进行串行合并和点迹合成,并计算数据压缩后各量测点迹的检测概率,然后把计算得到的压缩点迹和检测概率送入点目标PMHT滤波器中进行跟踪.DC-PPMHT算法在压制干扰下的雷达网跟踪中可以降低航迹丢失率,提高航迹跟踪的精度.仿真结果表明,与PMHT算法相比,DC-PPMHT算法在各雷达采取抗干扰措施前、后的航迹丢失率分别降低了4.7％和1.2％.     

多频高频地波雷达目标数据融合与跟踪

强烈的海杂波干扰以及目标起伏严重制约了高频雷达的目标检测与跟踪性能,针对这一不足,提出一种基于多频雷达的数据融合与跟踪算法.通过加权最近邻关联来融合多频数据;通过无味卡尔曼滤波输出跟踪结果.在中国东海舟山海域进行了为期10d的数据采集实验用于验证系统性能.研究了多频雷达数据特点,给出了合适的距离、速度和方位的融合门限及权重设置方法,建立了从检测到跟踪整套处理流程,并提出了用于检验多频工作性能的评价指标.评价指标包括目标在线时间、航迹分裂数目、跟踪区域和定位误差.研究结果表明:通过数据融合和跟踪滤波显著延长了目标在线时间,提高了目标检测概率并减小了定位误差和跟踪中出现的航迹分裂数量,增强了跟踪稳健性.     

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。     

基于分类的多机协同干扰航迹构造研究

多无人机对组网雷达的协同干扰是电子对抗界的一个重要课题,针对组网雷达中的同源检验和数据融合的抗距离欺骗特性,提出一种虚假航迹构造方法,在已有一条拟产生虚假航迹的基础上,无人机编队额外构造多条虚假航迹。该方法首先从空间解析几何的角度对要构造的虚假航迹进行分类,再逐步逐类构造多条航迹,并验证航迹的存在性,最后对构造过程进行了可视化仿真,通过调节少量参数即可调整航迹的空间分布以提高无人机编队对地面组网雷达的干扰效果。     

TWS雷达航迹跟踪仿真系统研究与设计

文章介绍了航迹处理算法,设计了一个灵活的航迹跟踪仿真系统;该系统将雷达航迹处理作为独立的系统考虑,在取得目标的位置、运动参数后进行互联、跟踪、滤波、平滑及预测等运算,对输出的距离、方位和速度信息做精度分析;实际应用表明,该仿真系统有利于节约资源、缩短雷达的研制周期,为推动雷达航迹跟踪技术发展提供有效的手段.     

双隐身飞机自卫相干干扰对单脉冲雷达影响

针对单脉冲雷达检测跟踪协同自卫干扰状态的双隐身飞机编队时,角度跟踪与检测性能难以合理性评价问题,提出了一种基于侧双机编队盘旋航迹的隐身飞机协同自卫相干干扰模型.经过编队即时姿态分析,求解编队视线姿态角.结合静态全空域双机的雷达散射截面（RCS）数据库获取编队动态RCS序列,利用目标回波信号与相干干扰共同作用下单脉冲雷达角跟踪与检测机理,结合相应联合信干比分析模型,比较研究了隐身编队在常态飞行与协同自卫相干干扰状态下雷达角度的即时误差与瞬时检测概率的动态变化.仿真结果表明:编队自卫相干干扰能够有效使单脉冲雷达角度诱骗0.26°并使雷达检测性能下降34.97%,有效降低编队航程下失损率.      

扇形扫描的TWS雷达目标方位角对距离估计误差的影响

针对雷达天线在一定的扇扫范围内往复运动时,同一目标的相领点迹之间采样间隔的变化规律,提出了扇形扫描TWS雷达目标跟踪和航迹管理系统中,目标出现时间的滤波和预测方程,进而推导出极坐标系下的α-β滤波的滤波方程和外推方程,对扇形扫描条件下的矩形跟踪门进行了误差分析,指出跟踪误差受目标所处方位角的影响,并定量分析了这种情况下跟踪误差的补偿方法,根据滤波增益与跟踪误差的关系,确定了α-β滤波在扇形扫描情况下滤波增益的计算方法,仿真结果表明,该方法能够在扇形扫描情况下有效减小距离估计误差。     

基于无源信标的天波OTHR目标跟踪

为了削弱电离层分层结构引起的"多径"效应,减小电离层高度难以准确获取带来的跟踪误差,提出了基于无源信标的目标跟踪方法。通过雷达发射高频信号,建立等效电离层传播模型,并利用无源信标修正电离层高度,其中跟踪过程分为两个阶段:先进行初次跟踪,将跟踪结果与信标对比,反演出等效电离层虚高,再利用修正虚高跟踪未知目标。针对实测数据的分析结果表明,与多假设航迹融合算法相比,本方法具有更高的精确性和适应性。     

基于反馈的航迹融合算法研究

研究基于反馈的雷达和红外分布式航迹融合.首先给出雷达和红外传感器多目标跟踪算法以及融合中心航迹融合算法,然后将融合状态一步预测及其协方差阵反馈到局部传感器形成新的跟踪门,并把此跟踪门和未反馈前的跟踪门的交集作为下一步估计的有效跟踪门.对不能融合的航迹,给出了目标指示.最后对所提算法进行了计算机仿真研究.     

卡尔曼滤波器在炮位侦察雷达中的应用

本文讨论了有关炮位侦察雷达的数据处理问题,设计了一个处理飞行弹丸观察数据的卡尔曼滤波器,提出了一种剔除鸟、飞机等假目标的方法,最后讨论了弹道外推的方法和结果。     

融合视觉与雷达数据的改进粒子滤波车辆目标跟踪

针对视觉跟踪中由于尺寸变化累积误差导致目标丢失的问题,提出一种融合视觉与毫米波雷达数据的改进粒子滤波车辆跟踪算法。首先,引入遗传算法改善标准粒子滤波中的粒子退化与粒子衰退问题,根据退化程度计算动态自适应的遗传交叉概率,并利用高斯分布替代平均分布计算种群适应度。然后,将图像HSV直方图特征与改进粒子滤波算法结合,实现车辆多目标跟踪。最后,通过雷达目标投影点与视觉跟踪框的位置关系实现关联匹配,利用深度信息修正跟踪框的位置与尺寸。实验结果表明,相对于标准粒子滤波,改进的粒子滤波算法可以使平均跟踪准确率与精度分别提高22.1%与21.1%。相对于仅采用视觉跟踪,融合雷达数据的跟踪算法能够使车辆目标跟踪精度再次提高9.2%。     

脉间波形变换信号分选跟踪器的设计与实现

针对目前普遍存在的LPI雷达信号识别截获难的情况,提出了一种脉间波形变换信号的分选跟踪器的设计方案．在多脉宽和捷变分析的基础上,采用了改进的概率统计算法和动态关联扩展法进行分选,在跟踪器中采用了“多波门”和“少波门”2种波门给出方式,并进行了软硬件设计和测试．实践证明,此分选跟踪器对于脉间波形变换信号有着较强的识别能力．     

空管系统中一种虚假航迹检测算法

监视雷达受多种因素影响,会产生许多非真实的目标信息,给航迹相关和跟踪带来不便.可采用硬件或\\和软件的方法来抑制或消除.本文介绍了空管系统中雷达数据处理流程,从本地航迹与综合航迹的相关关系出发,提出了一种处理虚假航迹的检测算法.在实际运用中,验证了该算法的正确性.     

运动车辆的多传感融合跟踪

针对单一传感器可靠性低、有效探测范围小的缺点,提出了采用雷达与机器视觉融合来实现路面运动车辆跟踪的新方法.该方法采用动力学模型对车辆运动进行描述,考虑了车体运动与车轮速率、转向角之间的关系,比用线性模型更符合车辆实际行驶时的复杂运动状况.通过基于雷达量测的扩展卡尔曼滤波估计建立视觉窗口,再根据图像灰度信息自适应调整窗口中心位置及尺寸,有效地限制了后继图像处理的工作区域,提高了系统的实时性.新方法采用数据融合技术,充分利用雷达与图像传感的量测信息,改善了对机动目标的状态估计.实验证明,该方法能明显提高路面运动车辆位置和方向角的跟踪精度.     

视频监控中多视角目标智能定位追踪方法研究

在视频监控中对目标进行定位追踪时,容易出现遮挡情况。当前定位追踪方法需预先检测出遮挡状况,再对目标位置进行校正,计算量大,且追踪结果不可靠。为此,提出一种新的视频监控中多视角目标智能定位追踪方法,针对每个摄像头采集到的图像,对其进行二值化处理,通过稀疏表示方法对目标进行定位。构建了视频监控中多视角目标跟踪的概率框架,针对每个智能摄像机,建立视频监控中多视角目标追踪模型。通过不同视角中的视频数据求出本地似然函数。为了避免维度灾难问题,对联合后验概率进行分解获取边缘概率乘积的形式,通过边缘概率求出被追踪目标在摄像机视角下的位置。依据消息传递机制实现信息融合,达到目标追踪的目的。实验结果表明,所提方法有很高的定位和追踪精度。     

溯相关处理雷达信号的检测性能

本文对利用改进的溯相关法处理雷达信号检测的性能进行了分析和计算机模拟,得出了整个系统在无目标时的虚警概率和有目标时的虚警概率以及目标检测概率的计算公式,探讨了雷达测量误差及目标运动的机动性对检测性能的影响.