雷达组网中联合数据关联与偏差估计方法研究

针对雷达组网目标跟踪系统中,单雷达系统偏差严重影响多雷达航迹数据关联及融合跟踪质量的问题,提出了一种联合数据关联与系统偏差估计的方法。该方法利用对雷达系统偏差不敏感的新特征量———目标参照拓扑对多雷达航迹进行自适应的预关联,然后根据关联质量选择可靠的关联航迹对作为雷达系统偏差估计的先验信息,最后应用递归最小二乘算法进行偏差估计,估计结果可为预关联过程提供依据。在无需外界提供关联先验信息的情形下,该方法实现了对静态系统偏差的在线估计,从而可以进行及时的校准,保证了后续数据处理的有效性,具有很高的工程应用价值。仿真结果表明了该方法的有效性。     

基于多站微多普勒融合的弹道目标特征提取

宽、窄带混合组网雷达数据融合处理是弹道中段目标特征提取的重要途径。提出了一种基于宽、窄带雷达混合组网的弹道目标融合提取算法,该算法通过窄带自相关处理,获得锥体弹头的进动周期,并结合非线性最小二乘估计,分别估计出组网雷达中各散射中心的幅相参数。然后根据宽、窄带雷达微多普勒特征的融合特性和关联特性,利用加权平均和散射中心关联相结合的方法,提取出锥体弹头的三维进动特征及结构参数,从而实现宽、窄带混合组网雷达的数据融合。计算机仿真验证了该方法的可行性与有效性。     

三角交叉无源定位位置偏差估计滤波算法研究

提出了一种基于两观测站的三角交叉法对机动目标无源定位的算法,不是采用传统的对机动目标位置进行估计,而是直接对机动目标的位置偏差进行估计滤波,使定位的模糊区域迅速缩小,以达到快速定位跟踪的目的。列出了对位置偏差估计的状态方程和测量方程,用加权的最小二乘估计和卡尔曼滤波算法,实现了定位和跟踪。进行了计算机仿真,得到了良好的效果。     

基于时变偏差分离估计的杂波下机动目标跟踪

在杂波环境机动目标跟踪问题中,波门位置和范围的确定是关键技术之一。在分析了时变偏差分离估计算法的有偏差的状态估计协方差基础上,提出了基于时变偏差分离估计(separate bias estimation, SBE)和概率数据关联(probabilistic data association, PDA)的新算法,利用了偏差估计和有偏差的状态估计协方差来确定波门位置和范围,并结合PDA处理多个回波的能力,实现杂波环境下机动目标的跟踪。通过仿真实验,说明了新算法的优势和有效性。     

2D雷达组网几何定位融合算法

研究了两部2D雷达组网中的目标定位估计和定位精度问题。为考虑地球曲率对目标定位精度的影响,提出了两雷达站组网中基于实际地球椭球模型的几何交叉定位与数据融合相结合的方法,建立了两部雷达观测定位几何模型,推导了定位方程和精度估计公式并进行了误差分析。仿真分析表明,在选择更为实际的观测模型的前提下,利用几何定位与数据融合方法不但改善了两雷达的定位性能,而且根据定位几何精度因子(geometrical dilution of precision, GDOP)图的特点,选择相应的定位雷达,提高了雷达站组合的几何定位精度。     

组网雷达多目标跟踪仿真系统的设计与实现

介绍了研制的组网雷达多目标跟踪仿真系统的组成及各部分的关键技术 ,给出了仿真结果。仿真分析表明 ,该系统具有仿真组网雷达在电子战条件下跟踪大批次和复杂机动目标的能力。该系统不仅可以用来评价多目标跟踪算法在电子战条件下的性能 ,而且也可以用来评估雷达网在复杂电子战条件下的综合性能。     

基于新息序列修正的输入估计算法

针对传统输入估计算法跟踪机动目标时检测概率和估计精度不高的缺点,提出一种改进的输入估计跟踪算法。算法利用对检测窗内新息序列进行修正以及对卡尔曼滤波状态变量进行补偿的方法,消除了已有机动检测估计对后继机动输入估计的影响,提高了对机动的检测概率和估计精度。理论分析和仿真结果表明,改进后的算法相比原有算法和IMM3算法,不仅跟踪性能有显著提高,而且对加速度缓变的机动也有较好的跟踪能力。     

一种改进的雷达组网误差配准算法

雷达组网系统首先要解决误差配准问题，来准确地估计和消除系统误差。对一种经典的误差配准技术广义最小二乘估计GLSE配准算法进行了研究，讨论了系统偏差增大时，配准精度退化的原因，并针对这一问题提出了一种改进的误差配准算法(MGLSE算法)。通过循环配准，MGLSE算法不但可以对真实的系统偏差进行逼近，而且当GLSE算法失效时，可以自动退出配准循环，放弃配准。仿真结果表明，系统偏差较大时MGLSE算法优于GLSE算法和其他传统的配准算法，并具有配准效果自动检验功能，防止配准后系统偏差反而增大。     

基于强跟踪滤波器的再入飞行器制导律设计

研究了气动模型存在误差情况下高超声速再入机动飞行器的制导律设计问题。首先用强跟踪滤波器对气动参数进行估计,然后根据估计值与标称值的偏差对攻角和倾斜角进行修正,最后对原始非线性方程沿着标称轨道线性化得到线性偏差方程,并利用线性二次型最优调节器原理设计控制律。仿真结果表明所设计的制导律可以大幅度减小由于气动模型误差而引起的落点偏差。     

集中式组网雷达的假目标欺骗干扰优化方法

针对组网雷达系统综合抗干扰能力强的问题,在集中式融合结构组网雷达背景下提出了一种假目标欺骗干扰优化方法。首先,建立了组网雷达跟踪目标的状态和量测模型,以及假目标距离和速度欺骗干扰模型,进而建立了量测偏差模型。然后,在此基础上,分别研究了单次和持续假目标欺骗干扰对组网雷达融合中心的卡尔曼滤波状态估计误差的影响。最后,通过分析假目标欺骗干扰的约束条件,提出了假目标欺骗干扰目标函数最优化的问题,并基于模拟退火算法进行了求解。仿真结果验证了假目标欺骗干扰引起的状态估计误差的表达式,以及本文方法的有效性。     

基于MN-MEA算法的无人机载SAR相位误差补偿处理

无人机载合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR),在成像中更容易受到运动误差的干扰,造成图像质量下降。利用三维空间坐标系的斜距方程分离,可以为无人机载SAR成像提供更多的信息，但该方法并未考虑无人机载SAR成像中的运动误差补偿问题。针对无人机载机动SAR成像的相位误差补偿问题,进行相关研究。结合子图像划分,提出了基于迭代分块处理和误差相位初值模型的改进牛顿最小熵(modified Newton minimum entropy, MN-MEA)相位误差补偿算法,进一步校正了残余空变性误差和运动误差,改善成像质量。     

基于MN-MEA算法的无人机载SAR相位误差补偿处理

无人机载合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR),在成像中更容易受到运动误差的干扰,造成图像质量下降。利用三维空间坐标系的斜距方程分离,可以为无人机载SAR成像提供更多的信息，但该方法并未考虑无人机载SAR成像中的运动误差补偿问题。针对无人机载机动SAR成像的相位误差补偿问题,进行相关研究。结合子图像划分,提出了基于迭代分块处理和误差相位初值模型的改进牛顿最小熵(modified Newton minimum entropy, MN-MEA)相位误差补偿算法,进一步校正了残余空变性误差和运动误差,改善成像质量。     

Effect of biased estimation on radar-to-ESM track association

The track association problem of radar and electronic support measure (ESM) has been considered in the literature for several years.This problem is crucial for radar-to-ESM track fusion and is complicated by the presence of individual systematic errors and measurement errors.In order to improve the track association of radar and ESM sensors,a pseudo-linear filtering algorithm is proposed to estimate the target states and improve the stability of the filter.It is found that,however,the correct probability of radar-to-ESM track association decreases as the radar measurement error decreases,when the pseudo-linear filter is used for ESM sensor filtering.In view of the strange phenomenon,this paper analyzes the reason for it by using the statistic theory and further performs Monte Carlo simulation to verify the analysis.     

毫米波宽带雷达相位误差校正方法研究

为了有效解决相位误差对于步进频信号合成高分辨的影响,在分析步进频雷达相位误差来源的基础上,提出了一种相位误差校正方法。理想情况下,频率步进信号为相参信号,脉冲间的相位具有线性关系,相邻脉冲间的相位差恒定。随机相位误差的存在,破坏了频率步进信号的相参性,导致合成高分辨结果旁瓣峰值电平提高,噪声基底抬高。合成高分辨前,利用相邻脉冲接收信号相位差与均值的差值对采样信号进行相位补偿,可以一定程度上校正相位误差对步进频信号的影响。对仿真数据与实测数据的处理结果表明,该方法可有效提高频率步进体制雷达的检测性能。     

基于目标不变信息量的模糊航迹对准关联算法

探讨了在组网雷达存在系统误差情况时的目标航迹对准关联问题。通过将探测系统误差对目标航迹的影响表示为各目标航迹数据的旋转和平移,从而说明了目标之间的相对拓扑关系不受系统误差影响;由此提出了一种雷达组网模糊航迹对准关联算法,该算法通过提取包括目标间拓扑信息在内的各种不受系统误差影响的目标不变信息量,采用模糊信息处理理论来解决目标航迹的对准关联问题,从而较好地实现了误差配准前的准确航迹对准关联。     

一种基于最小熵准则的SAR图像自聚焦算法

研究了一种新颖的SAR图像自聚焦算法。该方法从复图像域出发 ,利用最小熵准则盲解卷积原理 ,通过多维搜索完成相位误差校正。同相位梯度自聚焦算法相比 ,最小熵算法无需在图像域分离出强点目标 ,因而特别适用于无任何明显特征的图像。仿真及实测数据处理结果证明了该方法的有效性     

VTS雷达及岸基溢油雷达组合选址优化

针对实际建址时存在障碍物遮挡和雷达传递衰减的船舶交通管理系统(Vessel Traffic Service, VTS)雷达及岸基溢油雷达组合选址问题,基于空间几何方法,在三维空间中提出了障碍物遮挡判断方法,并引入衰减函数进行雷达衰减测度,以建站成本最小和水域面积覆盖率最大为目标建立多目标选址模型。根据问题设计了自适应混沌多目标粒子群算法,在满足位置约束时生成初始解,提高算法求解速度;引入混沌机制和飞蛾火焰算法的螺旋搜索机制对粒子速度及位置更新策略进行改进,增强算法的局部和全局搜索能力。通过算例验证了本文所提出的判断方法及模型的有效性。研究成果不仅深化和拓展了VTS雷达选址及溢油问题的相关研究,也为海事主管机构在进行VTS雷达站及溢油雷达选址时提供理论依据。     

基于DEM和SAR的航海雷达地形回波仿真

由于仿真地形数据库制图工作量巨大,因此目前航海雷达仿真中物标雷达反射率模拟的工程应用受到极大限制。提出基于DEM(Digital Elevation Model)和同波段SAR(Synthetic Aperture Radar)数据反演,获取物标反射率信息,作为地表雷达反射率仿真的依据,结合雷达方程,建立航海雷达地表反射率模型;考虑雷达回波地形的高程遮挡关系,给出了航海雷达地形回波生成算法,GPU编程实现。通过与传统仿真方法和真实雷达回波图像的比较,表明该算法与真实雷达回波更接近,更能体现地表回波图像的雷达反射率细节和不同量程下的回波图像变化。     

基于马尔可夫的多功能雷达认知干扰决策建模研究

多功能雷达是现代电磁战场上不可或缺的重要装备, 针对多功能雷达的干扰一直是一个难题。本文在研究多功能雷达信号特点和雷达对抗过程的基础上, 提出了雷达状态联合表征的方法, 将多功能雷达的干扰决策问题建模为一个带收益的马尔可夫决策过程, 设计了认知干扰决策系统, 并通过基于Q-Learning的认知干扰决策算法求解该模型下的最佳干扰策略。通过仿真实验, 证明了基于Q-Learning的认知干扰决策算法能够在缺乏先验经验的情况下学习到最佳干扰策略, 具备“认知”的特性, 并且在不稳定的环境中也具有较强的适应性, 有效支撑了本文所提的干扰决策模型。