卡尔曼滤波在边扫描边跟踪雷达中的应用

一、问题的提出 飞机等一类有人驾驶的机动目标,由于受惯性、材料、结构和驾驶员耐受能力的限制,加速度不会太大。在直角坐标系中,用匀速直线运动模型来描述就足够精确。但雷达是在球坐标系中对目标进行测量的,因此在进行卡尔曼滤波时需要进行坐标变换。 一般的算法是把测量值进行坐标变换,然后在直角坐标中进行卡尔曼滤波,所得结果再转换成球坐标,形成所需要的预测量。具体步骤如图1所示。     

一种高分辨雷达空间目标跟踪方法研究

高分辨雷达在跟踪远程空间目标时,其量测坐标转换会引起一类特殊的强非线性问题。对其产生机理进行了分析。经典的非线性滤波技术的跟踪精度会急剧下降。因此,提出一种基于中间过渡状态的Kalman滤波器,在直角坐标系下进行目标状态预测,避免了球坐标系下目标运动的复杂建模;预测后,通过选取量测空间内目标位置和速度量及其协方差作为中间过渡状态,在测量坐标系下进行目标状态线性更新;更新后,再将中间状态映射到直角坐标系下,从而得到目标状态的一致性估计。仿真实验结果表明,基于中间过渡状态的Kalman滤波器可有效提高高分辨雷达对空间目标的跟踪精度。     

基于UKF的混合坐标系下运动

针对无源定位必须实现快速和稳定定位跟踪的要求,首先研究了混合坐标下的推广卡尔曼滤波(EKF)算法,充分利用了直角坐标系下状态方程的线性特性和修正极坐标系下观测方程的线性特性,并针对两坐标系间协方差矩阵变换的舍入误差,推导了一种混合坐标系下的UKF算法,并将其应用于运动辐射源的无源定位跟踪中。计算机仿真表明该算法提高了收敛速度和定位精度。     

一种支持雷达P显仿真的实时坐标变换策略

在光栅扫描显示器上模拟传统PPI雷达显示器，不可避免地会遇到直角坐标与极坐标转换的问题，而雷达回波信号从极坐标到直角坐标的变换是决定系统性能的关键。针对传统坐标变换存在的坐标变换后极坐标与直角坐标之间不能一一对应以及运算速度过慢的问题，本文讨论了将光栅扫描显示器屏幕点阵赋予各种属性，并将这些属性依据极坐标的特性进行排序的实现，进而设计了一种快速的查表映射方法。采用该映射方法，在普通的PC机上即可完成实时坐标变换及对回波采样数据的进一步处理。     

视线坐标系下的解耦无偏转换测量Kalman滤波算法

由于无偏转换测量Kalman滤波算法(unbiased converted measurement Kalman filter,UCKMF)的转换测量噪声协方差矩阵是非对角矩阵,所以无法直接给出该算法的解耦算法。针对此问题通过从参考坐标系(reference coordinate system,RCS)到视线坐标系(line-of-sight coordinate system,LCS)的坐标变换,在视线坐标系下得到了对角形式的转换测量噪声协方差矩阵,实现了转换测量噪声在三个坐标方向上的去相关化,并进一步在三维空间中推导了解耦的UCMKF滤波算法。在算法中,采用递推公式对参考坐标系与视线坐标系的坐标变换矩阵进行估计,并通过一个补偿矩阵提高了估值精度。仿真结果表明,对于匀速运动的目标,解耦UCMKF算法与耦合UCMKF算法的跟踪性能非常接近,但计算量大大降低,因此比较适合在多目标跟踪中应用。     

基于图像相关性估计多接收元SAS运动误差的新方法

给出了一种基于图像相关性估计多接收元合成孔径声纳(SAS)偏航和侧摆的新方法.读方法适用于均匀目标场景,允许声纳系统以满足空间采样理论的最大速度运行.先利用计算效率高的成像算法分别对相邻两脉冲回波数据进行成像,然后将直角坐标系中的成像转换到极坐标系中通过图像相关性估计偏航,在补偿偏航的基础上估计侧摆.针对实际中处理的成像结果是离散数据,给出了将直角坐标系中的成像转换到极坐标系中成像的方法.读方法分析了极坐标系中的成像分辨率,并且依据相邻两脉冲的成像范围来确定极坐标的范围,有效地减少了计算量.计算机仿真结果表明新方法有效地估计出了偏航和侧摆,提高了成像质量.     

分布式防空C3I的坐标变换体系

介绍了两种适合分布式防空C3I系统的坐标变换体系,一种为基于球极平面投影的坐标变换体系,另一种为基于地心直角坐标的坐标变换体系.前一种方法在一定地理范围内可以满足实际系统对精度的要求,变换公式相对简单;后一种方法可以在全球范围满足高精度的变换要求,变换公式略为复杂.最后,对这两种坐标变换体系进行了误差分析.     

基于新型的递归BLUE滤波器的IMM算法

雷达跟踪机动目标时，目标运动常被建模在直角坐标系内，同时目标量测可在传感器坐标系下获得。量测转换技术已被广泛使用在这类问题中，它使得卡尔曼滤波器得以应用于跟踪任务中。但上述技术忽视了卡尔曼滤波器的前提假设条件。提出一种基于新型递归BLUE滤波器的交互作用多模型算法，能近乎最优地估计出直角坐标系下的目标运动状态，同时保持传感器坐标系内所固有的量测误差。通过仿真，将它与基于传统的量测转换方法的交互作用多模型算法进行比较，表明了该算法的有效性和优越性。     

基于大地坐标系的IMM航空器短期航迹外推

针对航路飞行阶段的航空器, 通过对比空间直角坐标系和大地坐标系的优劣, 采用大地坐标系表示航空器的位置; 基于大地坐标系, 将航空器的运动解耦成3个方向上的独立运动, 分别建立每个方向上的子模型; 使用交互式多模型(interacting multiple model, IMM)算法对航空器的航迹进行跟踪。仿真结果表明, 基于大地坐标系的IMM算法对于航空器有很好的轨迹追踪性能; 根据航空器末时状态及各个子模型的概率分布进行航空器的航迹短期外推, 基于大地坐标系的IMM算法的航迹外推性能优于基于空间直角坐标系的IMM算法的航迹外推性能。     

多水听器分布式扩展Kalman滤波融合算法

数据融合是信号处理领域非常引人注目的问题。在极坐标系下改进了直角坐标系下的扩展Kalman滤波算法,利用多传感器融合的基本理论,提出了用于水下目标的多水听器分布式扩展Kalman滤波融合算法。分别在目标不发生规避和目标发生规避两种情形下进行了仿真实验。结果表明,所提出的融合算法具有很好的跟踪性能,非常适合于工程的实际应用。     

高速旋转目标三维成像的新算法

针对高速旋转目标三维成像的问题，提出一种有效的GRT CLEAN方法。该方法首先进行平动补偿,将高速目标的回波信号转换为高速转台模型。然后利用基于旋转散射点各次距离像回波的变化曲线所具有的特征，采用广义Radon变换(generalized Radon transform, GRT)得到目标散射点空间位置的近似估计。最后把该目标参数估计方法与修正的CLEAN技术相结合得到每个散射点的特征估计,并进一步得到目标三维像。理论推导与仿真结果验证了该算法的有效性。     

用于PPI雷达信号微机显示的一种快速坐标-映射方法

讨论了在ＰＰＩ雷达信号微机显示系统中至关重要的极坐标—直角坐标映射的软件实现,结合实例设计了一种快速而且占用内存较少的查表映射方法。     

多视图像的三维重建并行计算仿真平台

针对基于视频图像的三维重建所需设备复杂和计算量大的问题,提出基于CUDA的可视外壳并行计算仿真实验平台。用三维图形绘制管线中的视点模拟真实相机,应用相机参数将各图像中物体轮廓坐标统一转换到世界坐标系,利用CUDA并行计算可视外壳。在此平台上将基于体素的可视外壳生成算法转化为CUDA线程块并行计算,仿真实验表明加速效果明显。     

多基高频天波超视距定位模型

基于电离层斜向返回探测系统组成的多基地天波超视距定位系统,利用电离层对电波的反射,以有源定位的方式对超视距地面目标进行定位。将用于大地解算的Bowring公式与电波传播特性相结合,提出了一种天波传播模式下的目标定位模型,用以解算目标的地理位置并计算定位精度。利用计算机仿真得出了在采用不同布站类型时,电波在单模式传播情况下的定位误差的几何稀释图和定位分析。仿真结果表明,此模型精度高,并克服了传统定位方法在某些方面的不足。     

一种多通道曲面投影系统的几何校正方法

几何失真校正技术是虚拟现实投影系统中的关键技术之一,文章针对曲面多通道大屏幕投影显示系统,提出了一种在极坐标系中基于纹理贴图的几何校正方法。该方法采用角等分原则将二维纹理网格化后在三维坐标系中进行贴图从而实现几何校正,可以适用于投影面为柱面、球面、极坐标参数曲面以及投影机非正投影等情况。试验结果表明该方法能够快速的完成几何畸变校正和通道间的拼接融合,具有良好的实际应用价值。     

结构误差对阵列天线极化特性的影响分析

研究了阵列天线阵面变形导致的单元极化差异对天线辐射性能的影响。基于变形后单元的位置,通过3次坐标转换,建立了阵列天线全局球坐标系旋转变换到任意指向单元局部球坐标系的一般步骤,以得到单元在全局坐标系下的极化方向图,并在远场叠加的过程中考虑了单元位置误差的影响。通过对9×5元面阵的数值仿真,得到了可供工程参考的结论。     

未知非线性系统的神经网络跟踪控制与仿真研究

应用输入／输出反馈线性化方法和李亚普诺夫方法,研究了一类具有未知非线性函数的非线性动态系统的自适应鲁棒输出跟踪控制问题。首先通过坐标变换和输入变换,将非线性系统变换为部分线性可控系统。接着采用多层前向神经网络来逼近未知非线性函数,网络的权值根据李亚普诺夫原则来在线修正,这样就克服了多神经网络控制系统中存在的稳定性问题。同时,为了减少权值学习时间,应用遗传算法预先离线训练网络权值。最后提出了一个基于神经网络建模的自适应鲁棒控制律,给出了李亚普诺夫意义下的稳定性证明。所提出的控制律可确保相应闭环系统的状态及跟踪误差一致最终有界。所给的Van der pol系统的例子说明了所提控制方案的有效性与鲁棒性。     

卫星与雷达位置数据自适应关联

卫星与雷达间的数据关联能够实现海上预警探测过程中由大范围预警向精细跟踪过渡转换,但传统关联模型关联速度慢且难以适应舰船编队目标的非刚性变换、虚警漏报等情形。对此,提出一种卫星与雷达位置数据自适应关联模型。首先,采用多层神经网络提取卫星数据和雷达数据的整体差异参数。然后,将参数通过位移变换估计网络实现两类信源目标的匹配,解决不同信源间的时间间隔和定位误差导致的空间位置差异。最后,对匹配后的目标进行关联判决。仿真实验结果表明,该模型关联速度快,精度高,能够实时处理大规模多源数据关联任务。同时在应对非刚性变换、定位误差、虚警漏报等场景下有较好的鲁棒性。     

基于三维体质心的无线传感器网络节点定位算法

针对无线传感器网络中传感器节点初始位置未知的问题,提出一种基于三维体质心的分布式无线传感器网络节点定位算法.算法假设网络中有一定比例的锚节点(位置已知的节点),利用三维辅助坐标系,建立节点间的通信约束关系和空间几何关系,研究三维空间内包含未知节点的三维体构成方法,确定三维体的多个侧面和曲面来构成曲面三维体;为了减小算法计算量和网络能耗,寻找与曲面三维体对应的由多个侧面组成的平面三维体,通过确定平面三维体的质心来获得曲面三维体质心,从而把曲面三维体的质心作为未知节点的估计位置.该算法是一种完全基于网络连通性的分布式算法,算法设计简单,计算量小,节点间通信开销少.仿真结果显示,该算法适合于各种规模的无线传感器网络的节点定位.     

基于激光扫描数据的三维场景仿真

通过利用地面三维激光扫描仪获取的空间数据,进行了三维空间地物建模研究。首先分离提取建筑物地物,然后对得到的数据进行去噪处理,再通过整体匹配纠正并对原始测量数据进行重新采样和拼接配准,建立了由三角网构成的三维表面模型,最后在虚拟现实环境中实现了三维场景仿真。