基于目标特性增强的频带缺失雷达信号融合处理

由于战场电磁环境复杂,使得在某些频段上雷达信号受到了干扰而无法用于成像。如果仅利用单部雷达在可用频段上的回波信号进行成像,则图像的分辨率无法满足实际需求。为了综合利用多部频带缺失雷达的信号,将频带缺失的多雷达信号融合问题转化为一个信号表示问题。为了增强目标特性,将合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像增强技术引入到多雷达信号融合处理中,用正则化方法来增强目标的点特性和边缘特性。此融合处理方法不仅适用于多部频带缺失雷达的信号融合,而且无需极坐标插值来完成相位解耦,更能增强目标特性。仿真实验验证了本文方法有效性。     

多雷达多目标航迹起始算法研究

提出了一种基于聚类分析与逻辑法相结合的集中式多雷达航迹起始算法。首先采用聚类算法对传送到融合中心的数据进行聚类,使每一类中的数据代表同一个目标,并找出聚类中心作为等价的单雷达的量测,从而使航迹起始过程相对简化;在起始算法中根据目标的运动特点,对逻辑法进行了一定的改进。仿真试验证明了该算法的有效性。     

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.     

多雷达数据融合的整体相关方法

为解决传感器量测中随机性和模糊性带来的关联错误问题,提出一种整体相关的航迹关联方法.引入模糊集合理论,同时考虑航向、航速、回波幅度等物理量对航迹相关的对应关系,确立了点迹-点迹相关或点迹-航迹相关的处理规则.仿真结果表明,整体相关算法是一种有效的数据关联方法,相关效果良好.     

基于噪声顺序解相关的两阶段Kalman滤波融合

针对传统两阶段Kalman滤波只能处理单一或部分复杂噪声情形,在充分考虑多雷达跟踪系统的误差噪声有色建模和四类噪声相关性建模基础上,建立一种基于噪声顺序解相关的两阶段Kalman滤波融合算法。首先给出能有效避免噪声相关性耦合化的噪声解相关顺序,进而应用等价变换技术来获得有色噪声、过程噪声和测量噪声三者间不相关的目标跟踪融合模型,最后应用平方根分解和单位下三角阵求逆技术来实现多雷达量测噪声相关系统的集中式Kalman滤波融合,并通过4个仿真实验验证了该算法对复杂噪声情形的有效性和高精度。     

基于数据相关的多雷达融合成像相干配准研究

针对多频带雷达融合成像中不同雷达信号间的相干配准问题,提出了一种新的基于雷达测量数据相关的相干配准方法。该方法在相干配准时不需对各雷达数据分别建模,相对于现有文献中采用的基于信号模型的相干配准法,降低算法复杂度的同时消除了建模误差,提高了相位参数估计的精度。对相干配准后的各雷达数据,通过超分辨和最优迭代方法建立全局信号模型,并对空白频带进行数据预测,得到整个频域范围的目标频率响应。仿真结果表明,该方法相干配准时相位参数的估计性能和最终的融合成像性能均优于现有的模型相关方法,且具有良好的抗噪性能。     

集中式多雷达系统维数不匹配处理技术

在集中式多雷达跟踪系统中，经常存在雷达的观测信息维数不一致的情况。为了能正确对所有雷达观测数据进行融合，系统需要首先对维数不匹配的观测数据进行处理。目前，通常采用降维的方法处理数据维数不匹配问题。由于在降维处理过程中，需要丢失目标的高度信息，因此，系统会产生一定的动态误差。当目标的俯仰角度比较大时，系统的跟踪精度必然会下降。针对降维方法的缺点，本文采用升维的方法对数据维数不匹配进行处理，并对这两种方法在不同情况下的跟踪精度进行了仿真分析。