粒子滤波和多站TOA的外辐射源雷达跟踪方法

针对外辐射源雷达跟踪常采用扩展卡尔曼滤波（extended Kalman filter,EKF）算法导致其跟踪精度受闪烁噪声影响较大的问题,结合到达时间（time of arrival,TOA）定位技术和粒子滤波（particle filter,PF）算法,提出一种适于闪烁噪声环境的外辐射源雷达跟踪方法。该方法通过多站TOA获得测量信息,利用双基地角来减弱目标雷达散射截面积（radar cross section,RCS）闪烁,采用非线性和非高斯的PF进行跟踪,能减小因闪烁噪声而导致的跟踪误差,避免EKF算法因线性化而带来的误差,从而提高跟踪精度。实验表明,该方法的跟踪性能优于EKF,尤其受闪烁噪声影响小,能提高闪烁噪声环境下的跟踪精度。实测数据验证了该方法的有效性。     

闪烁噪声下的改进粒子滤波跟踪算法

在实际雷达目标跟踪系统中,雷达量测常受到闪烁噪声干扰,传统的滤波算法在闪烁噪声下,滤波性能急剧下降甚至发散。提出了一种改进的粒子滤波(particle filter, PF)算法,按照高斯牛顿迭代方法对迭代扩展卡尔曼滤波(iterated extended Kalman filter, IEKF)中的测量更新进行修正,利用修正的IEKF来产生PF的重要性密度函数。进一步,采用马尔科夫链蒙特卡罗(Markov chain Monte Carlo, MCMC)方法来消除重采样引起的粒子贫化问题。在给出的闪烁噪声统计模型基础上,将所提算法与PF及MCMCPF算法进行了仿真比较,结果表明该算法具有更好的跟踪性能。     

闪烁噪声机动目标跟踪的模型集交互跟踪算法

给出了一种量测噪声为闪烁噪声情况下的模型集交互机动目标跟踪算法。在雷达目标跟踪系统中由于目标位置的随机摆动,使得对其位置的量测伴随着闪烁噪声的出现,这种闪烁噪声会对目标跟踪的性能产生很大的影响。本文通过对闪烁噪声的QQplots-分析,利用高斯分布和拉普拉斯分布的合成对其进行建模,在机动目标跟踪中采用两个模型集来处理闪烁噪声的情况,并详细推导了模型集交互时机动目标跟踪算法。最后,通过Monte Carlo的仿真结果表明了该算法的有效性。     

角闪烁噪声下的高斯和容积卡尔曼滤波算法

开展角闪烁噪声下的目标跟踪问题研究对提高传感器的探测性能具有重要意义,其中角闪烁噪声具有的非高斯特性是一个长期困扰研究者的难点。针对该问题,首先通过理论分析指出了容积粒子滤波(cubature particle filter,CPF)在角闪烁噪声下的性能缺陷。其次,基于高斯和滤波(Gaussian sum filter,GSF)框架和容积卡尔曼滤波(cubature Kalman filter,CKF)算法,提出了适用于角闪烁下的高斯和容积卡尔曼滤波(Gaussian sum cubature Kalman filter,GSCKF)算法,该算法将目标后验概率密度用高斯密度加权求和近似,通过多路并行的CKF实现状态预测与量测更新,同时利用模型降阶算法限制高斯分量数目的增长,能应用于非线性、非高斯条件的状态估计。最后,设计了仿真实验对GSCKF和CPF的跟踪精度、鲁棒性和计算复杂度进行了对比。     

角闪烁噪声下的集中式MIMO雷达自适应资源分配算法

为解决角闪烁噪声下集中式多输入多输出(multi-input and multi-output,MIMO)雷达的资源优化分配问题,设计了一种面向多目标跟踪任务的自适应资源分配算法.首先采用平方根容积粒子滤波(square-root cubature particle filter,SCPF)算法对各目标状态进行估计,并...     

机动目标跟踪的斯-厄米特粒子滤波算法

闪烁噪声环境下的机动目标跟踪实质上是一个非线性非高斯系统滤波问题,为了提高跟踪精度,应用高斯-厄米特滤波方法来产生粒子滤波器(PF)的重要密度函数,解决了PF算法的粒子退化问题,并给出了基于高斯-厄米特粒子滤波器(GHPF)的闪烁噪声机动目标跟踪算法。仿真结果表明,各种PF算法对闪烁噪声机动目标的跟踪精度远远好于卡尔曼滤波方法;同时GHPF不仅提高了估计精度,而且减少了粒子数目,降低了算法的复杂度,因此其综合性能要好于其他PF算法,具有较高的跟踪精度和较好的实时性。     

由角噪声及目标闪烁引起的比例导引制导误差研究

研究了雷达导引头接收机中的角噪声(热噪声)以及目标闪烁对比例导引制导精度的影响.首先根据实际问题的物理意义建立比例导引制导系统模型.考虑到角噪声的带宽远远大于系统带宽,认为角噪声实质上是白噪声;认为低频目标闪烁近似于白噪声通过一阶惯性环节所得到的有色噪声.仿真结果证明,由角噪声以及目标闪烁引起的制导误差与导引头动力学特性和自动驾驶仪动力学特性密切相关;当制导时间较长时,由角噪声引起的脱靶量基本上与制导时间无关,采用频率捷变技术可以有效地降低目标闪烁对制导误差的影响.     

基于辐射能量缩减约束的双机雷达协同目标跟踪方法

辐射能量减缩是提高机载雷达射频隐身性能的有效途径。针对目标跟踪过程中辐射能量的减缩量约束, 首先通过分析双机雷达协同的目标回波信噪比, 分别从双机与目标距离比和目标雷达散射截面积推导了其对雷达总辐射能量减缩值的贡献; 然后针对雷达目标跟踪过程中的采样间隔算法, 分析了基于滤波残差的递推法与其他两种方法的目标跟踪精度与仿真计算效率; 最后利用交互式多模型卡尔曼滤波算法与基于滤波残差的递推采样间隔法仿真, 验证了目标跟踪过程中双机雷达辐射能量的减缩量, 并仿真了有源无源协同目标跟踪对双机雷达总辐射能量减缩值的贡献。实验结果表明，本文设计的跟踪策略具有更佳的隐身性能。     

基于两次Kalman滤波的观测噪声自适应调整算法

在实际的目标跟踪过程中,由于目标远近等各种客观因素的影响,观测噪声是随时变化的.但是在标准卡尔曼滤波中,如果将观测噪声协方差设为恒定值,必然造成跟踪结果不理想.针对这种情况,通过在任意时刻施行两次卡尔曼滤波的结果来自适应地调整观测噪声协方差,使卡尔曼滤波算法中的观测噪声协方差与实际值更加接近,从而提高对目标的跟踪精度.最后Monte Carlo仿真实验证明了本算法的有效性.     

相干式CO_2激光雷达角跟踪系统

本文简述了相干式ＣＯ２激光雷达角跟踪系统的工作原理，讨论了激光雷达距离方程，分析了四象限探测器跟踪方法及误差特性。对于扩展朗伯目标，可采用边沿跟踪。为了提高信噪比，用频率搜索及窄带滤波的方法来检测信号，文中给出了接收机方框图和实验结果，本文还讨论了通道不一致性影响及校正方法。     

雷达/红外双模制导背景下的模糊目标跟踪器

在雷达／红外双模制导背景下，对雷达／红外传感器的测量数据进行融合并提出了一种跟踪机动目标的模糊跟踪器。该跟踪器能够精确的获取目标机动的动态信息，应用一系列的模糊规则自适应的调整卡尔曼滤波器的过程噪声协方差矩阵，从而更适合用于实际的跟踪系统。通过对红外成像和雷达多传感器对目标跟踪系统的数字仿真表明所提出的模糊跟踪器性能良好。     

导引头角闪烁抑制方法探究

雷达目标角闪烁(即视在角位置的变化)是目标后向散射波中的一种干扰现象,它是由复杂目标的多散射中心引起的一种相位迭加畸变效应。在导引头的末段制导过程中,角闪烁将成为主要的角误差因素,它严重地降低了导引精度,甚至可能导致对目标的失踪。 选用一架实际的T-33飞机建立目标模型。近似模型由8个散射中心构成。利用矢量相干求和及坡印亭矢量概念,导出了目标RCS和角闪烁线偏差公式,并得出了几条特定轨迹上导引头跟踪目标的模拟结果。RCS与角闪烁间的负相关性得到了验证。此外,给出了临界去相关频率,概率密度函数以及角闪烁功率谱。为抑制角闪烁,模拟了频率捷变与极化分集时的六种RCS加权处理方法。结果表明,对那些利用了RCS与角闪烁间负相关性的加权方法,经加权处理后,角闪烁的均方根线偏差将被抑制到一个较小的量级。其中频率捷变方法可望得到更好的结果。     

雷达制导系统噪声对制导精度的影响

采用伴随法得到系统伴随模型,然后使用时间尺度变换法和传递函数变换法对伴随模型无量纲化,分析得到角噪声和目标闪烁是影响雷达制导系统制导精度的重要因素,它们产生的脱靶量不随末导时间的增大而减小趋于零。通过研究脱靶量均方根值相对目标闪烁均方根值的比值,表明制导精度与闪烁频率密切相关。研究结果对型号研制的早期阶段有重要意义。     

非线性滤波算法在无源双基地雷达目标跟踪中的比较研究

针对无源双基地雷达目标跟踪问题,仿真分析了EKF、UKF、CDF等几种非线性滤波算法的状态估计性能。同时,基于后向平滑估计原理,利用当前观测数据平滑估计前时刻状态变量的均值和方差,提出了一种改进的UKF(CDF)滤波算法-BSUKF/CDF。仿真结果表明,在理想高斯白噪声情况下,UKF/CDF及BSUKF/CDF的跟踪性能相近,但均明显优于EKF;但若考虑角闪烁噪声,BSUKF/CDF的跟踪性能则优于UKF/CDF及EKF。     

比相单脉冲雷达目标角闪烁建模与仿真

探讨了复杂目标的多点模型建模问题,给出了采用相位梯度法计算模型进行角闪烁仿真的结果,并与比相单脉冲雷达的真实测角偏差进行了比较,指出比相单脉冲雷达所测角同角闪烁存在区别,通过分析二者之间的联系,提出用比相单脉冲雷达和、差通道回波计算角闪烁的方法。     

基于频率捷变和RCS加权抑制雷达角闪烁的研究

角闪烁是雷达目标后向散射特性的重要物理量,它能严重降低毫米波末制导雷达的导引精度。介绍了一种利用RCS和角闪烁之间的相关性抑制角闪烁的RCS加权方法。为实现这一方法,采用了频率捷变技术来获取目标回波信号的多个独立样本。仿真结果显示,经过4至5个脉冲的处理,角闪烁的均方根线偏差从5m～6m降至不到1m。     

Neural fuzzy inference network approach to maneuvering target tracking

In target tracking study, the fast target maneuver detecting and highly accurate tracking are very important.And it is difficult to be solved. For the radar/infrared image fused tracking system, a extend Kalman filter combines with a neural fuzzy inference network to be used in maneuvering target tracking. The features related to the target maneuver are extracted from radar, infrared measurements and outputs of tracking filter, and are sent into the neural fuzzy inference network as inputs firstly, and then the target's maneuver inputs are estimated, so that, the accurate tracking is achieved. The simulation results indicate that the new method is valuable for maneuvering target tracking.     

一种强跟踪自适应状态估计器及其仿真研究

分析了强跟踪滤波器中新息方差近似计算方法的不足,提出了一种基于衰减记忆思想来近似计算新息方差的改进强跟踪滤波器。然后,对于过程噪声水平未知的目标状态估计问题,在Sage-Husa过程噪声水平自适应估计算法的基础上,一旦通过基于新息的滤波器发散判据检测到可能出现的发散现象,提出用改进的强跟踪滤波器进行抑制,极大地提高了滤波算法的鲁棒性。对三种典型的目标机动形式进行的Monte-Carlo仿真结果进一步验证了新提出算法的有效性。     

基于ANFIS的自适应机动目标状态估计算法

针对基于当前统计(current statistics,CS)模型的机动目标状态估计算法对机动目标加速度的极限值依赖性大的缺陷,提出了一种利用自适应神经网络-模糊推理系统(adaptive neuro-fuzzy inference system, ANFIS)自适应调整目标状态噪声方差的方法。首先利用ANFIS算法对目标机动强度进行估计,进而对目标状态噪声协方差矩阵进行自适应调整;然后利用粒子滤波(particle filter, PF)算法对目标状态进行估计。仿真结果表明,与该方法能够有效提高目标状态估计的精度。     

高分辨距离像辅助的机动目标跟踪算法

宽带相控阵雷达可以获得高分辨距离像,利用此特征获取目标的姿态角成为了一种可能,基于此提出了一种新的机动目标跟踪算法,充分利用高分辨距离像特征,实时估计目标姿态角,并将姿态角信息融合到雷达的量测方程,本文结合先进的非线性滤波算法,提出了利用姿态角的交互多模型不敏卡尔曼滤波算法。通过计算机仿真表明,利用目标姿态角的机动目标跟踪算法相比传统算法目标跟踪精度(位置精度和速度精度)得到很大提高。同时姿态角误差越小,目标跟踪性能越好。