一种基于粒子滤波的被动多传感器多目标跟踪算法

针对被动观测系统中非线性运动多目标跟踪问题,提出了一种基于交叉定位的模糊-概率双加权粒子滤波跟踪算法.算法利用多个被动传感器的角度观测信息进行交叉定位,得到目标的位置观测信息,通过模糊-概率双加权完成目标与定位点的关联匹配,最后利用粒子滤波对非线性运动的目标进行跟踪;其中关联算法和滤波算法的有效结合是该算法的创新点.仿真结果表明,所提出的算法可以准确地排除虚假定位点,可有效跟踪多个非线性运动目标.     

高频地波雷达飞行目标高度估计

高频地波雷达探测空中目标时缺乏俯仰角度信息,不能直接获取飞行目标高度,目标状态初始值对跟踪精度影响很大。提出一种拟牛顿法与高度参数化迭代扩展卡尔曼滤波(heightparameterized iterated extended Kalman filter,HPIEKF)结合的方法跟踪目标三维信息。首先利用雷达系统过去时刻和当前时刻的观测信息通过拟牛顿法估计目标的飞行高度;其次,用该高度值初始化HPIEKF,对飞行目标进行三维信息跟踪。仿真实验表明,拟牛顿法能够以较小误差估计出目标飞行高度,利用该估计值作为HPIEKF跟踪的初始值,提高了跟踪精度。     

基于鲁棒H∞滤波的多站角度测量机动目标被动跟踪

建立了机动目标的多站被动红外搜索与跟踪（infrared search and tracking, IRST）系统的当前统计模型,基于该模型提出了机动目标跟踪的鲁棒H∞融合滤波算法。该算法将H∞滤波算法和集中融合跟踪算法相结合,对多站IRST测得的目标角度信息进行融合,可解决被动式跟踪系统的可观测性及非线性问题,以实现对目标较高精度的定位和跟踪。以三个观测站进行跟踪为例,对一个高机动目标进行了仿真研究,仿真结果表明,该滤波算法比扩展卡尔曼滤波（extended Kalman filter, EKF）算法有更高的跟踪性能,是IRST系统中一种有效的跟踪算法。     

基于雷达与图像信息融合的目标跟踪仿真研究

提出了同平台上一种基于雷达与图像信息融合的目标跟踪系统结构和相应算法。该结构引入“反馈加引导”的思想,即在将系统融合状态反馈给局部传感器作为跟踪初始状态的基础上,利用距离信息引导图像传感器捕获目标,利用角度信息引导雷达跟踪目标,真正做到了两种不同传感器的优势互补。仿真结果证明该系统具有良好的跟踪性能。     

分布式干扰下组网雷达目标检测与跟踪技术

针对分布式干扰下组网雷达目标检测与跟踪,提出一种基于分布式干扰下雷达量测模型的跟踪技术。该跟踪技术包括分布式干扰下量测模型和组网雷达序贯滤波跟踪两部分,分布式干扰下量测模型根据雷达采取抗干扰措施前后的接收机输入端的信干比分别计算检测概率,进而模拟传感器在分布式干扰下对目标的检测情况。在组网雷达序贯滤波中,首先对分布式干扰下各雷达的量测数据进行串行合并和点迹合成,然后采用基于交互多模型的序贯滤波方法对压缩后的数据进行跟踪。该检测与跟踪技术可模拟出雷达在分布式干扰下因检测概率下降造成的目标暂消现象,提高组网雷达跟踪航迹的连续性和稳定性。仿真结果证明了该技术的可行性和有效性。     

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。     

基于预测信息的量测转换序贯滤波目标跟踪

针对多普勒雷达目标跟踪问题,提出了基于预测值量测转换的序贯滤波目标跟踪算法。该算法采用基于预测信息的量测转换方式解决量测与目标运动状态的非线性,其中位置量测转换采用乘性去偏、伪量测转换采用加性去偏,量测转换误差的统计特性基于预测值进行推导,并采用序贯滤波方式处理伪量测以实现目标跟踪。同时将该算法扩展到机动目标跟踪情况,综合利用了位置量测与伪量测滤波部分输出的概率组合作为该模型的更新概率,利用模型更新概率对各滤波器的状态估计结果进行加权求和获得最终估计。仿真结果表明该算法与传统的序贯滤波跟踪算法相比,具有更高的跟踪精度,其扩展方法可实现有效的机动目标跟踪。     

基于STAP的电离层杂波抑制方法

高频地波超视距雷达能够完成视距外的海洋环境监测以及目标检测与跟踪,但是电离层杂波的存在会使高频地波超视距雷达的目标检测和目标跟踪等性能严重降低,特别是当目标方位与电离层杂波方位一致或相近时,目标检测难度大大增加。利用实测数据分析了电离层杂波的相关性,根据电离层杂波的特点,提出了基于空时自适应处理方法抑制电离层杂波,并通过实测数据,验证了方法的有效性。     

具有极化滤波的地波超视距雷达正交双极化天线

采用自适应极化滤波来克服同方位、同频率信号对地波超视距雷达的干扰，需要一个正交的双极化接收天线系统。本文给出了由地波超视距雷达接收天线阵和一个水平对称短振子天线构成的正交双极化天线，并讨论了在理想地面情况下，以接收天线阵中心为坐标原点时，该系统的方向函数     

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。