系统误差下基于双重模糊拓扑的编队航迹精细关联算法

为解决系统误差下编队内各目标航迹精细关联的难题,基于编队目标航迹的特点,利用模糊拓扑的思想,提出了一种系统误差下基于双重模糊拓扑的编队航迹精细关联算法.算法首先基于循环阈值模型对各传感器获得的航迹进行编队识别,然后利用编队中心航迹代替编队整体,深入分析系统误差对编队中心航迹的影响,建立第一重模糊拓扑模型,完成编队航迹的预互联和普通目标航迹的对准关联,最后基于预关联编队内目标航迹之间或与航迹关联对之间的拓扑关系建立第二重模糊拓扑模型,实现编队内目标航迹的精细关联.经仿真数据验证,与基于目标不变信息量的模糊航迹对准关联算法、基于航迹迭代的航迹对准关联算法和修正的加权法相比,该算法综合性能明显优越,能很好满足工程上对系统误差下编队内目标航迹精细关联的需求.      

基于PHD滤波和数据关联的多目标跟踪

针对杂波环境下的多目标跟踪,概率假设密度（probability hypothesis density, PHD）滤波不能提供目标航迹信息的问题,提出一种基于PHD滤波和数据关联的多目标跟踪方法。利用PHD滤波消除杂波并得到各个时刻的目标个数和目标状态估计。将PHD滤波的结果重新定义为量测数据,通过数据关联进一步消除虚警和漏警并给出目标航迹。仿真结果表明,该算法可以在有效地提高杂波环境下多目标跟踪精度的同时提供各目标航迹信息。     

距离-速度同步欺骗干扰下的机动目标跟踪算法

研究了距离-速度同步拖引欺骗干扰下的机动目标跟踪问题。根据数字射频存储器及直接数字频率合成器产生的距离-速度同步拖引干扰原理,建立了距离-速度同步拖引干扰下的机动目标回波信号模型,利用接收机自动增益控制电压和目标个数的突变信息对信号进行欺骗干扰判决,当判断为距离-速度同步欺骗干扰时,采用正交匹配追踪方法识别出真实信号,最后利用扩展卡尔曼滤波方法对目标进行跟踪。仿真验证了该方法与魏格纳变换和魏格纳-霍夫变换相比具有较高的识别性能,并在机动条件下具有良好的跟踪效果。     

Maneuvering Target Tracking Algorithm Based on Muti-paramter Sequential Extended Kalman Filter

Based on the information theory,the performance of maneuvering target tracking can be improved by increasing the input information( observation vector).In this paper,the estimations of radial acceleration and radial velocity obtained in the signal processing are introduced into the measurement vector by coordinate transformation.In order to solve the problem of high nonlinearity of the radial acceleration,radial velocity and the state vector,a new algorithm of multi-parameter sequential extended Kalman filter( MSEKF) is proposed.The tracking performance of this algorithm is tested and compared with the other tracking algorithms.It is shown that the proposed algorithm outperforms these algorithms in strong and weak maneuvering environments.     

基于压缩感知的机动目标径向加速度估计

针对目前关于目标径向加速度估计的算法存在着采样频率过大及短时条件下精度不高的问题,提出了一种基于压缩感知（compressive sensing, CS）的机动目标径向加速度估计方法。该方法可以在不损失参数估计精度的条件下,用远低于奈奎斯特采样定理要求的采样速率进行采样。仿真实验验证了该方法有效性,并与基于分数阶傅里叶变换(fractional Fourier transform, FRFT)估计目标径向加速度方法进行了比较。仿真结果表明,该方法不仅所需的信号积累时长和采样速率大大降低,并且在估计精度方面也有明显的提高。