基于自适应α-β滤波的目标跟踪算法研究

由于雷达对目标角度测量精度低,而红外传感器角度测量精度高,所以引入红外角度数据用以修正融合航迹点的方位角。建立了自适应α-β滤波的数据关联快速算法模型。进行了模拟战场实际目标的仿真试验。仿真结果表明该算法充分利用了红外与雷达的互补性,达到了降低目标航迹的方位角和俯仰角跟踪误差的目的,使航迹状态估计更加精确。     

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。     

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。     

THALES S模式二次雷达点迹输入和数据输出探讨

目的寻求THALES S模式二次雷达设备点迹输入和数据输出最佳参数配置方式。方法分析THALES S模式二次雷达点迹输入处理和数据输出方式。结果点迹输入主要任务是一次雷达和二次雷达点迹的获取和配对;航迹输出主要功能是定义覆盖屏蔽字段,用数据链信息更新航迹,发送航迹到MRC,发送航迹或跟踪点迹、假目标、融合点迹到本地维护显示。结论点迹输入处理分为录取和相关两个阶段;数据输出功能,从航迹子功能接收航迹、航迹窗口、点迹数据,然后根据参数的设置输出数据。     

数据链时延对融合精度影响的仿真分析

为了明确雷达航迹和数据链航迹融合中数据链时延对目标跟踪精度的影响,通过对雷达航迹和数据链航迹进行融合仿真,比对分析了不同数据链时延以及有无时延修正情况下的跟踪融合精度.结果表明:当数据链时延较小时,数据链时延对融合精度影响不大,时延修正效果不明显;当数据链固定时延达到500ms以上时,采用时延修正算法可以明显提高融合精度,且固定时延越大,修正算法对融合精度的提高越明显.     

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。     

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.     

基于支持向量机的雷达电子支援措施系统点迹-航迹关联算法

概率数据关联是多源信息融合算法中的关键问题,本文主要对基于雷达和电子支援措施(ESM)双传感器融合的数据关联问题展开研究.由于雷达和ESM传感器方位角数据分布近似相同,可以通过对ESM数据的分析得到判别函数,使用相应的判决规则对点迹和航迹进行关联,这本质上可以看作是一个模式识别问题.本文考虑到支持向量机(SVM)模型在模式分类中的良好表现,建立了基于SVM的雷达ESM系统的点迹-航迹关联模型,使用ESM传感器航迹数据训练SVM模型,对雷达点迹数据进行分类,获得关联结果.最终模拟结果表明:与经典的多假设跟踪算法相比,所提出的算法可有效提高关联准确率.     

多传感器数据融合与航迹预测的模型设计

文中建立了功能完整的多传感器数据融合模型,使用最邻近数据关联(NNDA)算法提取目标航迹,采用三次样条插值实现时间配准,并将传感器性能作为权重应用到航迹对的融合中,使用加权平均的方法融合航迹对.引用回声状态网络(ESN)技术实现航迹的预测.基于雷达数据在不同运动场景中测试模型性能,对于匀速直线运动和机动转弯的目标,模型具有较高的跟踪和预测精度.     

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.     

分布式多目标跟踪中数据融合的一种新方法

数据融合问题是分布式多传感器多目标跟踪中的关键问题。相关文献在航迹和假设的相容性判别以及数据融合过程的分析等问题上存在一些不足。该文从“无矛盾原则”出发,给出了准确而完善的航迹和假设相容性判别条件,澄清了前人在此问题上的一些模糊概念。对航迹和假设的融合过程做了详细的分析,提出了“定向融合航迹”和“自由融合航迹”的概念。按照新的航迹和假设相容性判别条件,进行了仿真实验。实验结果证实新方法是有效性的。     

一种多传感器协同探测的雷达跟踪系统

战场上雷达是对目标进行跟踪的常用手段,当敌方施放有源压制干扰时常导致目标航迹丢失,雷达无法对目标进行持续跟踪。为了改善对目标的跟踪性能,建立了干扰背景下基于机载多传感器协同探测的雷达跟踪系统,首先采用Kalman滤波预测雷达量测缺失数据,当跟踪精度不满足期望值时应用支持向量机回归算法估计缺失数据作为雷达的量测值继续进行卡尔曼滤波估计,实现了对目标的持续跟踪,精度较高。仿真验证了该系统能够解决有源压制干扰条件下的目标航迹丢失问题,增强了雷达对目标的跟踪性能。     

无线传感器网络多目标跟踪数据融合

在基于无线传感器网络多目标跟踪数据融合系统研究的基础上，提出了改进的模糊聚类平均算法，并给出了相应的集中式数据融合整体方案．算法将每一批观测数据按照航迹估计位置的关联门限进行划分，然后分别对航迹和关联门限内的采集信息进行模糊关联，再把获得的最大关联度数据分配给各条航迹作为目标的实际位置．数据融合的思路是，删除所有关联门限内的数据，将剩余数据再进行航迹起始模块处理．模拟实验表明，所提算法可解决多目标跟踪的误跟、漏跟和振荡问题，数据融合方案既能保存有用信息，又能去除冗余数据，进而有效避免了漏跟和重复跟踪的问题．     

一种基于多传感器协同探测的雷达跟踪系统

战场上雷达是对目标进行跟踪的常用手段,当敌方施放有源压制干扰时常导致目标航迹丢失,雷达无法对目标进行持续跟踪。为了改善对目标的跟踪性能,建立了干扰背景下基于机载多传感器协同探测的雷达跟踪系统,首先采用Kalman滤波预测雷达量测缺失数据,当跟踪精度不满足期望值时应用支持向量机回归(SVMR,Support Vector Machine Regression )算法估计缺失数据作为雷达的量测值继续进行卡尔曼滤波估计,实现了对目标的持续跟踪,精度较高。仿真验证了该系统能够解决有源压制干扰条件下的目标航迹丢失问题,增强了雷达对目标的跟踪性能。     

基于灰色关联分析的异类传感器航迹相关算法

针对由雷达和红外传感器组成的异类传感器数据融合系统中的多目标航迹相关问题,提出了基于灰色关联分析的异类传感器航迹相关算法.该算法将目标航迹看成是方位信息的时间序列,所有目标航迹构成方位时间序列集合,利用B型关联度对该集合元素进行灰色关联分析,形成航迹灰色关联度矩阵,采用最低关联度门限与全局最优的策略确定航迹关联对,实现...     

航迹点特征的时间窗分割算法的航迹聚类

现有航迹聚类算法未考虑到航空器航向变化和高度下降等因素对聚类结果的影响,同时聚类过程中缺乏时间信息,另外实测二次雷达数据中存在离群点异常数据,离群点的存在会影响最终的聚类效果,使得聚类结果不准确。提出基于航迹点特征的时间窗分割算法,将航空器进场的航向变化值以及高度下降值作为确定聚类簇大小的影响因素,对进场航空器航迹点数量进行时间窗分割。对真实的进场二次雷达数据仿真分析,从仿真结果中可以看出当影响因子a为0.4时,航迹的曲率最小,聚类效果最好,进而采用层次聚类算法对不同LOF值所对应的航迹点进行聚类,得到最后的聚类结果可以为管制员现场指挥提供技术指导。     

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.     

多平台数据融合系统的航迹关联技术

对于多平台数据融合模式下的航迹关联问题,使用了聚类关联的方法进行解决.采用基于地心坐标系的最小二乘方法对航迹数据进行配准,对航迹间的距离使用Hausdorff距离进行衡量.使用了K-均值算法对各平台侦测的航迹进行关联,并将初始聚类中心设定为相距最远的航迹,有效降低了经典K-均值算法过于依赖初始聚类点带来的错误.仿真数据证实,能在目标密度大且航迹存在交错的场景下保持较高的关联正确率,具有较好的可用性.     

杂波环境下基于红外传感器和雷达融合的机动目标跟踪算法

提出一种在密集杂波环境下多传感器机动目标跟踪算法,在利用雷达测量数据的基础上,融合红外(IR)传感器获得的精确角度信息来提高机动目标跟踪性能。通过计算机仿真,该算法较传统概率数据关联(PDA)对于航迹跟踪成功率和位置估计的准确率更为有效。     

机动目标跟踪中的序贯滤波

多个测量站（多雷达或多传感器）工作时，在时间上是不同步的．在融合之前必须将这些观测数据进行同步．在某雷达单独观测时，采用通常的卡尔曼滤波方法；在多雷达重叠观测区，采用序贯滤波方法，不管是哪个传感器观测，按时间顺序，先到的量测点先进行滤波，这样就省去了时间同步这一步处理，又增强了航迹的连续性．计算机仿真证明了该方法的有效性．