制导雷达组网中航迹处理技术研究

简述了防空体系制导雷达组网中对目标航迹的处理过程,进行了大量的仿真试验,结合仿真试验的结果数据,分析比较了目标航迹相关与目标航迹融合的几种典型处理方法,并针对制导雷达的特点,提出了在制导雷达组网中适用的一种航迹处理方法。     

临近空间高超声速目标跟踪制导雷达搜索空域确定模型

针对临近空间高超声速目标跟踪制导雷达的搜索空域划分问题,提出了基于修正球坐标系的搜索空域模型确定方法.在给出预警引导信息在修正球坐标系下的描述形式基础上,建立了静态搜索空域确定模型,并利用目标的速度引导信息,对搜索空域的动态匹配模型进行研究.仿真结果表明,该方法实现了目标高超声速运动条件下,跟踪制导雷达对临近空间高超声速目标的连续高概率覆盖,相应提高了雷达的搜索性能.     

扇形搜索下反舰导弹末制导雷达检测性能分析*

反舰导弹末制导雷达在进行自动跟踪前,首先要在方位向和距离向上对目标搜索并进行检测。末制导雷达的检测性能与脉冲积累数目、信杂比和搜索方式密切相关。针对反舰导弹末制导雷达常用的扇形搜索方式,提出一种二项式积累OS-CFAR检测算法。该方法在一个方位搜索周期内对距离向回波进行非相参积累。仿真分析表明,与常规OS-CFAR算法相比,该检测算法提高了末制导雷达的检测性能。     

基于改进动态规划的雷达弱小目标检测与跟踪

针对复杂背景下雷达弱小目标的检测和跟踪问题,提出了一种改进动态规划的检测前跟踪算法.该方法用多级检验判决方法代替常用的两级门限检测,并用传统跟踪技术进行目标位置状态估计,根据估计值与状态值的欧氏距离设计一个惩罚项来改进值函数.通过仿真验证,结果表明该方法能有效消除伪航迹,减小计算量,提高对雷达弱小目标的检测和跟踪性能.     

分布式干扰下分布式雷达网目标跟踪技术

针对分布式干扰下雷达对目标的检测概率降低导致跟踪航迹不连续的问题,提出了一种分布式干扰下分布式雷达网目标跟踪技术。首先将组网各雷达跟踪滤波后的航迹数据上报到融合中心进行时空对准,然后在融合中心对分布式干扰下上报的不同航迹类型进行关联检验,最后对通过关联检验的航迹滤波融合。该技术能提高分布式干扰下目标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。     

基于当前统计模型的VDA机动目标跟踪算法

针对天波超视距雷达环境下的机动目标跟踪问题,提出一种基于当前统计模型的VDA机动目标跟踪算法.该算法将当前统计模型与VDA(Viterbi数据关联)算法相结合,在VDA算法框架下,利用当前模型算法对目标出现的机动进行自适应滤波,以解决目标状态估计和数据关联两方面的问题.通过目标漏跟率、虚假航迹占有率、航迹自动起始时延、输出航迹条数和航迹跟踪精度等多种跟踪性能指标,对算法进行了全方面的仿真验证.仿真结果表明,对天波超视距雷达所面临的密集杂波环境,该算法能够较好地跟踪机动目标.     

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.     

一种多UAV虚拟队形制导协同运动控制方法

针对多UAV协同运动控制问题,研究了一种非线性制导跟踪控制律,利用期望航迹和UAV的位置关系推导出侧向加速度表达式,在侧向加速度作用下实现对期望航迹的准确跟踪。提出了一种虚拟队形制导协同运动控制方法,首先设计了虚拟队形的期望航迹,采用非线性制导律实现多UAV对虚拟队形的航迹跟踪,在此基础上,通过协同成员间的通信建立位置误差控制方程,实现速度的补偿控制,将UAV调整到期望的队形位置上。仿真结果表明,该方法能有效实现多UAV的协同运动。     

基于A*算法的无人机地面目标跟踪

提出一种在威胁环境下应用A*算法进行目标跟踪的方法。为了简化模型和便于分析,主要考虑地形和雷达威胁。在考虑了雷达盲区的安全区域内,利用目标的实时信息和改进后的A*算法对无人机航迹进行规划,以达到跟踪地面移动目标的目的。仿真结果表明,所提出的方法可以很好地实现目标跟踪。     

基于两坐标雷达与红外传感器的融合跟踪

针对两坐标雷达与红外传感器的融合跟踪问题,提出一套基于航迹关联事件的后验概率最大化准则和"最近邻"思想的状态信息相关与融合估计的一体化实现方法,克服了两种传感器观测数据不完整给融合处理带来的困难,通过充分利用雷达的航迹,点迹和历史信息,融合高精度的红外测角和雷达测距信息,改善系统的跟踪能力.最后的仿真实验表明了该方法的有效性.