针对自适应滤波的组网雷达欺骗干扰优化策略

针对组网雷达系统在跟踪目标发生机动时采用自适应滤波来估计目标状态的特点,在点迹融合数据处理结构的组网雷达基础上提出了一种欺骗干扰优化策略.根据状态和量测方程描述了组网雷达跟踪目标的模型,同时建立了跟踪机动目标的自适应滤波模型.在此基础上,建立了欺骗干扰模型,并在目标机动检测约束下,推导了虚假目标欺骗干扰对于组网雷达融合...     

三维空间主/被动雷达抗多假目标干扰研究

针对多假目标欺骗干扰下异地配置的主/被动雷达传感器系统,提出了一种新的三维情况下主/被动雷达联合鉴别虚假目标算法.首先采用基准线最小距离法排除部分虚假目标,再利用三维分配算法进一步进行鉴别.该算法与基于角度统计量和距离统计量鉴别虚假目标算法相比,可以得到较高的正确鉴别概率和较低的误鉴别概率.最后通过仿真的方法分析了观测次数、虚假目标距离和被动雷达精度对算法鉴别虚假目标概率的影响,结果表明,该算法可使主/被动雷达系统有效鉴别假目标.     

基于EA-FPHT的无源协同定位检测前跟踪方法

针对无源协同定位系统低可观测目标的跟踪耗时及虚假航迹问题,提出一种基于能量积累的快速极坐标霍夫变换无源协同定位检测前跟踪方法。建立了多目标无源协同定位系统的数学模型。提出了快速极坐标多目标无源协同定位跟踪方法。利用目标运动速度先验信息和雷达回波帧序号信息,组合相邻两帧满足目标运动特性的雷达数据,并在第二门限中加入目标能量积累信息构成双门限。仿真分析算法性能,并得出结论:所提方法能够有效解决无源协同定位系统低可观测目标的跟踪耗时及虚假航迹问题。     

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。     

面向数字射频存储的雷达欺骗干扰检测方法

基于数字射频存储(digital radio frequency memory,DRFM)技术的转发式欺骗干扰与真实雷达回波高度相干,这导致雷达难以分辨真假目标。针对该问题,提出一种基于Hough变换的DRFM欺骗干扰检测方法。建立基于线性调频的干扰信号模型,分析其谐波分量的频谱特性,采用短时傅里叶变换和二维恒虚警率检测器对干扰信号进行特征提取,并利用Hough变换完成欺骗干扰检测。所提方法是基于DRFM欺骗干扰本身的特征,不依赖于先验信息与应用场景,计算复杂度低,且在低信噪比条件下具有良好的检测性能。计算机仿真实验验证了方法的有效性。     

基于扩展卡尔曼滤波的雷达无源定位方法

提出了基于扩展卡尔曼滤波的雷达无源定位技术。利用多无人机平台对雷达网进行航迹欺骗,需要对网内的雷达进行定位以达到精确欺骗干扰的目的。但飞行器在飞行过程量测噪声较高,传统的时差定位方法无法满足定位精度的要求。对于时差定位的非线性时变模型,提出了利用时变扩展卡尔曼滤波对雷达位置进行跟踪定位的方法。仿真结果显示,利用扩展卡尔滤波进行无源定位可以在高噪声背景下有较好的定位精度。     

基于双站定位的SAR场景欺骗干扰技术研究

针对星载SAR系统中虚假场景干扰的信号形式和产生方法这一问题,提出了基于双站定位的欺骗干扰方法,该方法首先对雷达进行无源定位,并对其轨迹进行平滑,然后再产生干扰信号,满足了欺骗干扰对被干扰源准确位置信息的要求,消除了定位时随机误差对成像的影响。研究了雷达定位误差的变化范围及其对欺骗干扰效果的影响,解决了虚假场景干扰技术实施中会遇到的重要问题。仿真结果表明,该方法可以实现实时有效的欺骗干扰。     

一种基于雷达资源管理优化的跟踪系统

战场上雷达是对目标进行跟踪的常用手段,当敌方施放有源压制干扰时常导致目标航迹丢失,雷达无法对目标进行持续跟踪。为了改善对目标的跟踪性能,建立了干扰背景下基于雷达资源管理优化的跟踪系统,采用Kalman滤波预测雷达量测缺失数据,当跟踪精度不满足期望值时应用支持向量机回归(SVMR,Support Vector Machine Regression)算法估计缺失数据,仿真验证了该系统能够解决有源压制干扰条件下的目标航迹丢失问题,增强了雷达对目标的跟踪性能。     

基于双波段红外辐射信息的红外机动目标跟踪算法

利用双波段IRST系统测到的目标双波段红外辐射信息,推导出目标的伪距离量测信息,使得单站IRST系统变为可观测系统;在此基础上,构建了伪量测方程,采用改进的"当前"统计模型和基于最小偏度单形采样策略的UKF算法,提出了一种基于双波段红外辐射信息的IRST机动目标跟踪算法。理论分析与仿真结果表明,该算法能够有效地跟踪机动目标,具有良好的实际应用价值。     

对数据后处理雷达的多参数协同相关干扰

基于DRFM转发或者重复转发的干扰信号,虽然在功率上能达到干扰要求,但是产生的虚假目标与真实目标缺乏相关性,数据后处理雷达能根据该特性实现对欺骗干扰信号的检测和抑制。针对数据后处理雷达在抑制非相关干扰信号的优越表现,根据不同特征域干扰信号的相关性要求,提出了在幅度域上具有起伏特性,时频域协同一致,方位上具有相关性的干扰信号模型,以保证对数据后处理雷达干扰的有效性。最后在与非相关干扰信号比较中,验证了该干扰方式的有效性。     

距离伪量测的空基平台单站无源定位算法

针对空中观测单站平台对海面、地面目标的测向定位问题,提出一种基于距离伪量测的最小二乘-不敏卡尔曼滤波(LSE-UKF)两阶段滤波算法。首先利用单次的测角信息以及目标离地高度的约束条件计算出目标的距离,采用最小二乘法对距离量进行滤波,得到较为准确的距离量。进一步将滤波所得距离量视为伪量测信息,结合观测所得的角度信息进行不敏卡尔曼滤波。仿真实验表明该算法提高了定位精度并且具有较快收敛速度。     

基于DRFM的机载PD雷达干扰研究

针对传统干扰技术对PD雷达干扰的不足,噪声干扰对干扰机功率要求高,欺骗干扰产生的干扰数目单一,基于当前对抗先进体制雷达的手段——DRFM,对PD雷达干扰进行研究。通过将截获的雷达信号存储、处理,按程序设定的转发间隔重复读出当前采样信号并转发,产生了多个距离欺骗假目标;通过对每次转发干扰进行频率调制,产生了包含距离速度欺骗的一系列假目标;并经过Matable仿真验证了在PD雷达窄带滤波器中,出现多个距离或速度欺骗假目标。并通过仿真验证了干扰的有效性。     

交叉极化干扰对探测跟踪雷达测角影响研究

在现代防御体系中,对目标进行准确的角度测量是进行有效探测跟踪的前提。研究了交叉极化干扰对极化匹配单脉冲阵列雷达测角影响。首先阐述了阵列雷达极化匹配单脉冲测角方法,分析了回波极化状态估计和虚拟极化匹配接收2个关键环节。然后,理论分析了交叉极化干扰对极化匹配单脉冲阵列雷达测角影响,从数学上证明了该干扰可带来极化匹配测角的误差,导致测角精度下降,并给出了交叉极化干扰对极化匹配单脉冲阵列雷达测角影响流程图。最后,对极化阵列雷达的测角性能进行了交叉极化干扰仿真,得到了RMSE随交叉极化干扰强度的变化曲线。仿真结果表明,交叉极化干扰会导致阵列雷达测角性能的下降,并随着交叉极化干扰强度的增大测角误差越来越大。     

两点源对单脉冲雷达角度欺骗干扰的仿真与分析

两点源干扰是对单脉冲雷达实施角度欺骗的重要手段,包括拖曳式诱饵,交叉眼干扰等.两点源干扰在实施过程中由于其功率比,相位差,对雷达的张角及跟踪雷达波束宽度的不同,可形成不同的干扰效果.通过计算机仿真,综合讨论了各因素对干扰效果的影响,分析了拖曳式诱饵和交叉眼干扰的干扰机理.     

改进的多扩展目标PHD滤波算法

在扩展目标产生量测密度差异较大的情况下,传统的基于距离划分的多扩展目标高斯混合概率假设密度(ET-GM-PHD)滤波算法计算量大,跟踪效果不佳。针对这个问题,提出了一种改进的ET-GM-PHD滤波算法,该算法首先通过局部异常因子(LOF)检测对量测集进行杂波的滤除,然后采用共享最近邻(SNN)相似度为量测划分准则。SNN相似度体现了量测分布的局部信息,考虑了量测周围的量测信息,因此利用SNN相似度划分量测密度差别较大的量测集时,划分效果比较理想。提出的算法相较于传统算法,减少了运行时间,提升了跟踪的稳定性。     

序贯滤波在双站无源定位中的应用研究

自卫噪声干扰条件下,制导雷达失去距离信息,无法完成对目标的跟踪任务.双站无源交叉定位是对抗自卫噪声干扰的一种常用手段,但存在计算量大、信息传输延时大等问题.提出双站序贯滤波方法克服交叉定位存在的不足,证明了序贯滤波的可观测性,仿真结果验证了提出算法的正确性.     

频率分集阵列鉴别距离欺骗假目标方法

针对常见的雷达有源欺骗式干扰——距离欺骗假目标干扰,提出了一种阵列雷达发射时采用频率分集阵列(FDA)模式,接收时采用常规相控阵模式的假目标鉴别方法。雷达选定需要鉴别的目标,利用FDA发射方向图距离角度二维相关的特点,使方向图主瓣经过需鉴别目标而不经过其他目标,根据接收到信号的不同鉴别出目标的类型。通过计算机仿真表明了所提方法具有良好的目标鉴别效果。     

用于目标跟踪的雷达和成象传感器数据融合

虽然合成来自多个传感器的数据以获得优良跟踪精度的方法是人们当前感兴趣的课题,而动态级融合的研究似乎仍然是一个悬而未决的问题。本文通过生成与公用状态矢量的量测相关的公用状态观察模型研究动态地来自雷达和成象传感器的数据融合。本文考虑的重点是雷达提供的反射中心量测值可能与真实目标中心不太相符这一事实。而且当目标方位改变时,反射中心可能会围绕真实目标中心变化。对远距离的小目标来说,这一影响可以忽略不计,但对半延伸或延伸(semi-extended or extended)的对象来说,这种失配就要加以考虑。本文研究的方法是根据球面坐标中真实目标中心未知恒定偏差的随机扰动,模拟雷达反射中心量测。这些偏差估计用于采用雷达和成象传感器数据跟踪目标的广义卡尔曼滤波方法中。产生跟踪滤波的性能由计算机仿真来评估。     

天波超视距雷达扩展综合概率数据关联算法

考虑到天波超视距雷达径向速率量测与径向距离量测之间的关系以及径向速率量测精度较高的特点,提出了一种天波超视距雷达扩展IPDA算法.该算法利用当前时刻径向速率、径向距离的预测值和相应的量测构造出运动一致性因子,并推导了一致性因子的概率密度函数.在此基础上,利用一致性因子和马氏距离计算回波与目标的互属概率,从而减小异常点的影响、提高估计的精度.天波超视距雷达目标跟踪仿真结果表明:扩展IPDA算法在起始快速性、航迹起始概率、跟踪精度和稳定跟踪率等方面优于IPDA算法,同时其计算量只略大于IPDA算法的计算量.     

IMM-SCKF算法在海面扩展目标跟踪中的应用

随着雷达测量性能和信号处理水平的不断提高,对目标的探测提供了目标更多的特征信息,因此传统研究中将目标视为质点的假设具有一定的局限性。对雷达跟踪海面舰船目标展开研究,首先利用目标的尺寸参数将目标建模为具有一定形态的椭圆模型,并构建出扩展量测模型。然后采用IMM-SCKF算法对扩展目标进行跟踪滤波,通过扩展信息提高算法的跟踪精度。最后通过机动目标跟踪仿真,验证了所提算法相比于传统的质点算法具有更好的跟踪性能。