基于误差校准的多雷达粒子滤波检测跟踪算法

基于粒子滤波的检测前跟踪方法是一种处理弱目标检测与跟踪的有效方法。使用多部雷达对同一目标进行观测,可以提高目标的检测概率和跟踪精度。但雷达系统误差不同,得到的目标量测信息不能直接进行融合。针对多个具有不同系统误差的雷达联合检测跟踪问题,通过将不同雷达的量测信息向前追溯,对误差进行校准,从而消除不同雷达对于同一粒子的量测误差,然后将粒子权重进行融合。仿真结果表明,在雷达具有不同系统误差的情况下,采用本算法可以有效提高目标的跟踪精度。     

基于粒子滤波的多异步传感器检测前跟踪算法

针对弱目标检测跟踪问题,提出了基于粒子滤波的多异步传感器检测前跟踪算法。该算法通过对粒子的状态进行时间和空间递推,将雷达对于目标位于不同时刻的回波幅值映射到同一个粒子的权重中,从而通过对粒子状态及权重的融合,将多雷达的回波幅值信息进行融合,并在此基础上实现对目标的检测跟踪,获得目标航迹。仿真试验结果表明,与单雷达效果相比,所提算法能够有效提高目标跟踪精度和目标正确发现概率。     

基于SDNN神经网络的多雷达目标航迹跟踪研究

现代雷达系统中,目标的航迹跟踪是Network)节点自删除神经网络的多雷达目标航迹跟踪的方法.仿真结果表明,这种方法能够很好地完成多雷达目标的数据融合,并比较有效地实现了多雷达目标的航迹相关.     

雷达多径效应抑制技术分析及展望

雷达低空目标的多径效应严重影响雷达的检测和跟踪性能。在讨论雷达多径信号模型和多径反射机理的基础上,研究了多径效应对低空目标检测与仰角测量造成的影响,详细分析了典型代表性的雷达多径效应抑制技术的研究现状、途径和不足,给出了未来雷达多径效应抑制技术的研究方向,对深入开展雷达多径效应抑制技术研究、解决雷达低空目标检测和跟踪问题具有重要意义。     

基于强跟踪滤波器的多雷达配准方法

在多雷达数据处理系统中,雷达本身的系统偏差是影响目标跟踪和数据融合质量的一个重要因素。提出了基于强跟踪滤波器(STF)的多雷达配准算法。该算法是利用各雷达相对主雷达的测量差值,利用强跟踪滤波器(STF)实时估计出各雷达的系统偏差(方位和距离),从而进行配准。仿真实验结果表明这种方法是有效的。     

基于多雷达组网IMM-GMPHDF的机动多目标检测跟踪

高斯混合概率假设密度滤波(GMPHDF)有牢固的理论基础,是解决高斯条件下跟踪强杂波环境中目标数未知的多目标问题的有效方法。但当目标发生机动时,就难以跟踪到目标,因此,在GMPHDF中引入交互多模型(IMM)算法,对继续存在目标的运动模型进行建模,根据计算的模型概率融合各模型滤波器估计得到的继续存在目标概率假设密度,解决了运动模型机动问题。仿真实验表明,IMM-GMPHDF能实时跟踪到强机动超音速多目标,在多雷达组网系统中跟踪强机动超音速多目标精度(OSPA距离均方根误差)能达到70 m,满足了工程使用要求。     

多雷达多目标航迹跟踪中FMM神经网络的应用与仿真

提出了一种基于Fuzzy Min-Max (FMM)人工神经网络的多雷达多目标航迹跟踪的方法。仿真应用的实验结果表明,这种方法能够有效地完成多雷达多目标的数据融合,并比较理想地实现了多雷达多目标的航迹相关。     

军用红外目标探测的特点、发展和应用前景

论述了中波红外探测器和长波红外探测器的特点、发展以及ＦＬＩＲ（前视红外雷达） 成像系统用于探测地面目标、ＩＲＳＴ（红外搜索和跟踪） 点源探测系统用于探测空中目标和红外成像导引头的应用前景、发展趋势。     

全景雷达的数字跟踪(上)

本文通过对全景雷达回波信息数字化,并对回波图进行过滤,进而采用图象识别的方法找出目标中心的精确坐标,然后使跟踪框按规定的跟踪算法移动,达到了边扫描边跟踪的目的。这一研究成果把全景雷达与跟踪雷达的优点综合起来了,使全景雷达的测量精度提高到了跟踪雷达的水平,并能在一部雷达上同时跟踪多个目标。这种全景雷达的数字跟踪技术在战斗情报系统、空中和海上交通管制系统、以及其它领域中均可发挥巨大的作用。     

基于UKF-SOFNN的近距机动目标跟踪滤波算法

对于多目标杂波环境中的机动目标跟踪,由于目标集群中各个目标间的空间距离可能小于探测器的空间分辨率,因而可能出现误跟、诱饵欺骗与杂波虚警等一系列严重后果。对此,提出一种综合运用UKF(不敏卡尔曼滤波)和SOFNN(自组织模糊神经网络)的UKF-SOFNN滤波跟踪算法,将机动目标模型视作严格的非线性系统,利用UKF-SOFNN对非线性参数的辨识能力提高对锁定机动目标的跟踪能力。仿真实例表明,该算法能有效地辨识目标群中的目标,并进行可靠的跟踪。     

基于跟踪连续性的多传感器多跟踪任务管理方法

雷达组网系统中,当进行多目标连续性跟踪时,传统跟踪方法过多关注多传感器之间的跟踪精度和切换率,而轻视跟踪的连续性,无法满足现有连续性跟踪工程需求。因此,提出了一种新的基于跟踪连续性的多传感器多跟踪任务资源管理算法,该算法分为两个优化过程,第1次优化过程尽量保证跟踪目标个数的最大化,第2次优化过程中提出了一种用于衡量目标跟踪连续性的优化指标,基于该指标,提出了一种快速的传感器资源管理算法。仿真结果表明,该算法能够在较短的时间内对多传感器进行有效的快速分配,既跟踪了更多的目标,又保持了跟踪的连续性。     

基于多机载预警雷达的机动目标融合跟踪方法

机动目标跟踪是多机载预警雷达数据融合中的一个难点,传统的卡尔曼滤波本身不足以解决该问题.基于量测噪声协方差估计设计了一种可适用于机动目标的卡尔曼滤波器;引入了协方差交集,提出了一种针对多机载预警雷达数据融合中机动目标跟踪的新方法.仿真实验表明,该方法能够成功稳定地跟踪机动目标,与现有的主流方法相比,该方法的误差性能是最佳的.     

多站多目标雷达数据融合

多站多目标跟踪是雷达数据融合的主要问题。提出了一种对测量数据聚类,在类间进行数据融合,之后基于目标的融合状态,采用强跟踪滤波器(STF)对多目标进行跟踪。利用上述方法,进行了各种态势下的仿真实验。     

多假目标干扰对雷达目标跟踪性能影响分析

为合理评价多假目标干扰效果,提出了结合雷达目标跟踪性能的分析方法。首先研究了多假目标产生机理,通过间歇采样正弦加权调频转发实现了多假目标干扰;假目标通过雷达信号检测以后,从包含多假目标点迹的信息中选取观测量,进而设计了目标跟踪算法进行航迹拟合与预测;通过蒙特卡罗仿真分析了雷达受扰前后目标航迹连续性损伤率和均方根误差变化,并将其作为评价指标分析了多假目标干扰效果。仿真结果表明,多假目标干扰会造成目标跟踪性能下降,合理设置干扰条件才能增强干扰效果。     

一种基于IMM/MSPDAF的多传感器数据融合目标跟踪算法

基于交互式多模型和多传感器联合概率数据关联算法的机动目标跟踪,先用融合算法将红外和雷达的量测进行融合,然后利用融合后的数据,采用交互式多模型机动目标跟踪方法实现对机动目标的跟踪。仿真实验验证了算法具有良好的机动目标跟踪效果。     

一种稳健的多传感器目标跟踪算法

研究了一种基于双波段红外和雷达传感器的自适应目标跟踪算法.利用目标多普勒信息和红外辐射信息,建立具有树形结构的红外雷达跟踪系统状态估计模型,采用平方根无迹卡尔曼滤波方法实现双波段红外传感器的初步融合,并将其作为融合节点与雷达传感器进行基于自适应交互式多模型算法的深层融合.在交互式多模型算法的基础上,研究了寻求快速准确的机动目标模型匹配方法,通过局部优化来达到最终融合结果的优化.仿真结果表明,该算法能有效提高机动目标跟踪精度,具有一定的稳健性和自适应性.     

一种多雷达多目标抗系统误差航迹起始方法

提出了一种多雷达多目标抗系统误差航迹起始方法,该方法利用不同雷达对同一目标探测具有较大相似性的特点,对接收到的多部雷达点迹,经初始相关序列提取、相关序列近邻假设整体分配、目标初始状态估计等环节,进行多雷达航迹起始,有助于解决因系统误差估计与数据关联互为前提而无法对目标实施精确跟踪的问题。仿真结果表明,该方法能够对多雷达点迹进行有效互联,提高存在雷达系统误差条件下的航迹起始正确率。     

面向协同探测的多机雷达功率时间联合优化分配算法

针对多目标搜索及跟踪场景,研究了面向协同探测的多机雷达功率时间联合优化分配算法。首先,基于信号检测理论和克拉美-罗下界,分别推导了雷达搜索性能与跟踪性能评估指标;在此基础上,建立了面向协同探测的多机雷达功率时间联合优化分配模型,即以最大化雷达工作性能指标为优化目标,以满足给定系统资源限制为约束条件,对雷达搜索及跟踪任务中节点选择、辐射功率和任务时间等参数进行联合优化设计;最后,针对上述优化问题,采用基于内点法和粒子群算法的三步分解算法进行求解。仿真结果表明,与现有算法相比,所提算法能够在满足给定系统资源限制的条件下,有效提高雷达系统搜索性能和跟踪精度。     

相控阵雷达机动多目标跟踪算法设计与仿真

目前的多目标跟踪仿真系统为实现更高的跟踪精度和跟踪效能,多采用复杂的先进跟踪算法进行建模仿真,且仿真环境设置较为理想,不利于工程实践和系统仿真,其工程应用价值大打折扣。针对上述问题,采用连续系统的建模仿真方法,根据当前空战飞行器编队作战的发展对地面武器跟踪制导系统的新要求,提出并设计了基于M ATLAB的相控阵雷达机动多目标跟踪仿真系统,以KALM AN滤波算法为主线,对多目标数据互联、机动检测与辨识以及目标编批和航迹处理等核心模型的算法、关键技术进行了深入研究,开发了与KALM AN滤波算法较为匹配的跟踪滤波系统,最后以跟踪空中多目标编队飞行为例,对仿真系统进行了模型校验与测试。仿真结果验证了模型和方法的有效性,可为系统跟踪效能的分析评估提供平台和依据,对于相控阵雷达系统的开发和战术使用具有积极意义。     

IMM-EKF雷达与红外序贯滤波跟踪机动目标

雷达与红外数据融合能够实现信息互补,改善对目标的跟踪、识别以及提高系统的生存能力.为了解决空中目标高速机动时,单一模型的雷达/红外序贯滤波跟踪发散的问题,提出了一种基于序贯滤波和交互多模型的雷达/红外融合跟踪机动目标的方法,通过在雷达与红外序贯滤波融合中引入交互多模型来跟踪机动目标.仿真结果表明,该方法与基于最优数据压缩的雷达与红外传感器融合跟踪机动目标相比,跟踪精度明显提高,是一种雷达与红外传感器融合跟踪机动目标的有效方法.