基于粒子滤波技术的欺骗路径识别

欺骗路径规划是作战仿真中的研究内容之一。对于欺骗路径,传统的路径识别方法存在很大的局限性,识别效率不高。针对目前路径识别方法中存在的不足,提高对欺骗路径的识别效果,将粒子滤波技术引入到欺骗路径识别领域。通过建立系统状态方程和观测方程,一方面降低观测噪声带来的干扰,准确把握当前时刻识别对象的位置信息;另一方面根据采集到的动态数据估计欺骗模型中的关键参数,从而对识别对象的运动趋势和真实目标进行判断。仿真实验表明,基于粒子滤波技术的欺骗路径识别方法能够提升识别效率,准确地判断出识别对象的真实进攻目标。     

基于状态空间模型的雷达目标一维散射中心参数估计

复杂雷达目标回波可看成是多散射中心回波的合成。首先建立了雷达目标回波的状态空间模型,然后利用超分辨方法估计一维散射中心的参数。在此基础上提出了一种基于状态空间的散射点数估计方法,该方法能够嵌入状态空间分析方法中,在进行超分辨分析的同时获取目标散射点数的精确估计,最后利用经典雷达回波模型对该方法进行了仿真实验验证。仿真结果表明,该方法能有效地提取一维散射中心参数并估计出散射点数,且具有良好的抗噪性。     

一种带加速度补偿的H∞次优滤波目标跟踪算法

提出一种带加速度补偿的H∞次优滤波跟踪算法。该跟踪算法通过不断调整H∞滤波器的参数γ来逼近H∞最优滤波器。同时,引入一个加速度估计器和一个机动检测器,加速度估计器通过目标最近三点的位置来估计目标当前加速度值,机动检测器用来检测目标是否机动,当检测到目标机动时,则启动加速度估计器计算加速度,并利用该值对目标状态估计值进行补偿。从而使得该跟踪算法不仅对目标机动具有鲁棒性,而且所得到得估计误差方法最小。仿真结果表明,所提出的目标跟踪算法对高机动目标有良好的跟踪效果。     

矢量脱靶量测量系统定位算法研究

提出了一种基于空间目标运动轨迹提取的矢量脱靶量参数估计新方法。该方法利用不同接收天线接收的目标回波信号之间的相位差得到距离差,基于距离差定位方法获得目标运动轨迹的空间定位点序列。通过建立目标运动模型,采用固定区间Kalman平滑滤波的方法获得目标运动的较精确轨迹。利用平滑滤波后的空间位置点,通过对一组线性方程进行求解得到矢量脱靶量参数的估计。仿真结果表明该定位方法可以得到满意的脱靶量估计结果。     

用滤波方法实现ISAR成像包络对齐

为了提高逆合成孔径雷达(ISAR)成像处理速度,提出一种基于滤波方法进行包络对齐的改进算法。该算法将互相关法与重心法相结合,首先估计出相邻回波的偏移量,再用滤波方法对距离像进行插值并且同时抽取,实现包络对齐,避免了直接对目标距离像插值而引起的计算量增加,有利于实时成像处理。最后通过对实测数据成像证明该算法的快速性和有效性。     

窄带雷达高速多目标检测及其运动参数估计

提出一种窄带雷达高速多目标检测和运动参数估计方法。利用"Dechirping"加滤波的方法对回波进行分离并且构造每个目标的回波矩阵,接着对每个回波矩阵构造相干相位补偿函数并进行补偿,从而实现信号能量的相干积累,有利于目标的检测。利用估计的多普勒信息可以获得目标的运动参数。仿真结果验证了所提方法的有效性。     

一种新型的速度和加速度估计器

将扩张状态观测器和递归线性平滑牛顿预测器相结合,形成了一种新型的速度和加速度估计器,它在跟踪位移和估计速度的同时能一并估计出加速度.虽然扩张状态观测器本身对量测噪声已经具有较好的滤波特性,但为了减小时间延迟,不能使滤波参数过大,这样会使估计出的加速度噪声稍高,需再用递归线性平滑牛顿预测器对加速度进行二次滤波.仿真结果表明,由扩张状态观测器和递归线性平滑牛顿预测器构成的滤波估计器在仅有位置量测信号且在噪声较大的情况下能有效地估计出速度和加速度,最终得到的速度和加速度估计信噪比高且时间延迟小.该估计器主要用于运动控制和机动目标跟踪中.     

条件线性状态空间模型Rao-Blackwellized卷积滤波算法

针对条件线性高斯状态空间模型,提出一种新的状态滤波方法,称为Rao-Blackwellized卷积滤波（Rao-Blackwellized convolution filtering, RBCF）算法,算法用卷积滤波器（convolution filter, CF）估计模型中的非线性状态,用卡尔曼滤波器 （Kalman filter, KF）估计线性状态;与Rao-Blackwellized粒子滤波器（Rao-Blackwellized particle filter, RBPF）相比,算法使用了基于核函数的CF,提高了在小噪声条件下的估计精度。RBCF滤波算法应用于机动目标跟踪的仿真结果表明：在小噪声条件下,RBCF的估计精度明显高于RBPF,其对位置和速度估计的均方根误差比RBPF低一个数量级以上。而且随着噪声进一步的减小,这种优势将更加明显。     

距离-速度同步欺骗干扰下的机动目标跟踪算法

研究了距离-速度同步拖引欺骗干扰下的机动目标跟踪问题。根据数字射频存储器及直接数字频率合成器产生的距离-速度同步拖引干扰原理,建立了距离-速度同步拖引干扰下的机动目标回波信号模型,利用接收机自动增益控制电压和目标个数的突变信息对信号进行欺骗干扰判决,当判断为距离-速度同步欺骗干扰时,采用正交匹配追踪方法识别出真实信号,最后利用扩展卡尔曼滤波方法对目标进行跟踪。仿真验证了该方法与魏格纳变换和魏格纳-霍夫变换相比具有较高的识别性能,并在机动条件下具有良好的跟踪效果。     

EPC-MIMO雷达主瓣距离欺骗式干扰抑制方法

主瓣距离欺骗式干扰对真实目标的估计精度以及目标跟踪的准确性都会产生极大的影响。针对主瓣距离欺骗式干扰抑制问题,基于脉冲编码-多输入多输出(element pulse coding-multiple input multiple output, EPC-MIMO)雷达,针对主瓣距离欺骗式干扰的脉冲重复频率(pulse repetition frequency, PRF)大于等于两个发射脉冲重频情况,提出了一种抑制主瓣距离欺骗式干扰的算法。在EPC-MIMO雷达主瓣距离式干扰抑制算法中,首先利用线性调频信号对雷达系统中雷达发射-接收通道的信号进行幅相误差校正;其次通过分析雷达回波中真、假目标的脉冲信号差异,对EPC-MIMO雷达的回波进行匹配分离,从而获得转发式干扰的规律;最后对雷达回波的筛选达到抑制假目标的目的。通过对雷达实测数据的分析,验证了该方法能够有效解决主瓣距离欺骗式干扰抑制问题,提升雷达在复杂电磁环境的抗干扰性能。     

基于时空频特征融合的距离-速度复合欺骗干扰识别技术研究

针对距离-速度复合欺骗干扰信号形式复杂及识别难度大的特点,提出了一种基于时空频特征融合的距离-速度复合欺骗干扰识别算法。首先,分析真实目标和虚假目标在空域、频域和时域的特征差异;然后,针对真假目标在不同域的特征区别,分别提取回波点迹的空域特征和频域特征;最后,将提取的空域及频域特征在时域进行融合,采用先积累后判别和基于二进制检测两种特征融合方法,利用时空频融合特征对距离-速度复合欺骗干扰进行判决。仿真结果表明,该算法能够对距离-速度复合欺骗干扰进行有效的识别。     

双基地雷达微动空间目标全极化回波仿真方法

由于双基地雷达具有反隐身、抗干扰、抗摧毁等诸多天然优势, 双基地雷达的目标探测和识别问题逐渐成为研究热点。以双基地雷达微动空间目标为研究对象, 首先分析了电磁计算双基地散射数据和双基地雷达目标回波的对应关系, 然后指出了利用电磁计算数据获得的目标仿真回波与目标真实回波极化坐标系的差异, 并提出了相应的校正方法, 最后进行了仿真验证。结果表明, 所提方法保证了电磁仿真回波数据与实测回波数据的极化一致性, 可以为后续的双基地雷达目标特征提取、目标识别等算法研究提供数据支撑。     

高速运动雷达弱小目标检测方法研究

针对强杂波下高速运动的雷达弱小目标的特点,提出了一种基于短时滑窗相参积累和改进动态规划的检测前跟踪相结合的算法。首先,将雷达的回波信号构成一个先入先出的队列,进行短时滑窗相参积累。其次,在航迹跟踪时采用了基于改进动态规划的检测前跟踪算法,并且在原来的状态转移的基础上又对后续状态进行了估计,从而降低了相邻两帧间目标强度起伏的影响。实测数据证明此算法检测性能好,计算量较小,实际可行。     

基于宽带二维合成孔径的三维成像算法

利用二维合成孔径并发射宽带信号,可以实现目标的距离-方位-方位三维成像,提出一种基于三维匹配滤波的高适应性三维成像算法。先选定成像焦点的位置,再根据场景参数计算出在该焦点处的回波数据,将其反转共轭充当整个目标回波的匹配函数,然后将该匹配函数与目标回波进行三维匹配滤波直接成像。该算法流程简单,适应性很强,对具有各种形状如矩形、圆形、三角形及不规则形状的二维合成孔径均适用,且在近场条件下具有比传统成像算法明显高的成像分辨率。通过详细的理论推导与典型示例证明了所提算法的有效性。     

距离波门拖引方案的分析建模与评估

当前先进的跟踪雷达普遍采用自动跟踪系统,为了降低或破坏跟踪雷达效能,国内外专家提出了波门拖引干扰,但是对于这种干扰样式的效果评估鲜有研究。鉴于此,对距离波门拖引干扰效果评估进行了研究。首先介绍了距离波门拖引的干扰机理,通过对距离波门拖引过程的分析,建立了拖引方案评估指标和评估模型;然后运用评估模型对匀速拖引和匀加速拖引两种拖引方案进行了评估,通过仿真计算得到了一些有意义的结论,并就距离波门拖引方案设计给出了一点建议。     

捷变频联合波形熵的密集假目标干扰抑制算法

密集假目标干扰具备欺骗性和压制性的双重特性,严重影响雷达作战效能.对此,提出一种捷变频联合波形熵的密集假目标干扰抑制算法.首先采用Kittler算法进行二值化处理;其次利用波形熵识别目标和干扰;然后采用局部离群因子检测算法对目标回波中叠加有较强干扰旁瓣的数据进行剔除;最后采用稀疏重构算法进行脉间相参处理.数字仿真实验和...     

利用多普勒信息的单步初始化GMCPHD滤波器

标准的带势概率假设密度(cardinalized probability hypothesis density, CPHD)滤波器是一个有效的多目标跟踪算法,但是它假定新生目标的强度函数先验已知,因而无法应用于新生目标在场景中任意位置出现的环境。针对此问题,提出一种单步初始化的高斯混合CPHD滤波器。该滤波器利用位置上远离当前时刻估计状态的观测值单步初始化新生目标。此外,多普勒信息一方面被用来初始化新生目标的速度,另一方面在滤波器更新步骤中,多普勒速度和位置观测信息采用串行更新方法处理。仿真结果表明,所提算法在目标数的估计精度和优化子模式分配距离方面优于已有算法。     

基于极化分集接收的HRRP欺骗干扰鉴别

有源宽带欺骗干扰能够生成虚假高分辨距离像(high resolution range profile, HRRP),严重影响成像雷达的目标特征提取与识别。为此,研究了基于极化分集接收的HRRP欺骗干扰鉴别方法。首先,建立了目标回波和欺骗干扰的正交极化宽带响应模型,分析了两者的极化相关特性差异;然后,利用正交极化HRRP之间的互相关系数作为鉴别量,提出了相应的鉴别算法;最后,利用飞机缩比模型及干扰机天线的暗室测量数据进行仿真实验。实验结果表明：在一定信噪比(signal-to-noise ratio, SNR)及鉴别门限条件下,正确鉴别概率将大于90%,验证了算法的有效性。     

基于互相关平动补偿的外辐射源成像技术

基于已有的无源雷达成像算法均未考虑目标的平动补偿问题,利用短时间内两次回波的强相关性,通过估计两次回波相关函数的最大值来估计补偿因子,进行平动补偿,然后利用直接FFT成像方法来对运动目标进行成像。仿真实验表明提出的互相关平动补偿算法在考虑了目标实际运动情况下,可以获得良好的成像质量。     

基于熵特征的DRFM有源欺骗干扰CFAR检测

基于数字射频存储(digital radio frequency memory, DRFM)技术的转发式干扰的存在性检测是对抗有源欺骗干扰的前提。干扰机的相位取样量化会导致干扰信号有谐波分量的寄生。在雷达距离/速度波门内同时存在目标信号和欺骗干扰信号的情形下,利用经验模态分解(empirical model decomposition, EMD)算法分离出干扰信号谐波分量,通过提取干扰谐波分量与目标回波在时频域上能量分布特征差异,提出了一种基于时频域熵特征的有源欺骗干扰检测方法。该方法不需要估计噪声参数,且具有恒虚警(constant false-alarm rate,CFAR)特性。蒙特卡罗仿真结果验证了该方法的有效性。