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针对雷达目标检测后的剩余杂波影响雷达航迹起始和航迹跟踪的问题,提出基于学习向量量化(learning vector quantization,LVQ)神经网络的雷达杂波抑制方法。从雷达回波点迹的特征入手,通过分析目标点迹和杂波点迹的特征分布,通过人工提取特征的方式选取具有差异化的特征。根据特征数量和点迹类别数量构建LVQ神经网络分类模型,并对模型进行训练。利用训练好的LVQ神经网络分类模型对雷达回波点迹进行分类,区分目标点迹和杂波点迹,保留判别为目标的点迹,滤除判别为杂波的点迹,从而实现杂波抑制功能。通过对某型航管雷达的实测数据进行测试表明:该方法能够有效区分目标点迹和杂波点迹,杂波抑制能力比BP神经网络算法更好。 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献
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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. 相似文献
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对组网雷达的多目标航迹欺骗 总被引:1,自引:0,他引:1
由于目前点迹压缩、点迹串行合并等融合方法在组网雷达中的普遍应用,使得对单部雷达的多目标航迹欺骗很容易被雷达组网系统所识别。为了能够有效地欺骗组网雷达,并在网内各雷达的PPI显示器上显示相似的航迹,在对单部雷达实施多目标航迹欺骗的理论基础上,提出了一种对组网雷达实施多目标航迹欺骗的方法。根据组网雷达系统中各雷达坐标位置的不同以及各雷达主波束对准干扰机时间的不同,详细讨论了产生具有空间相关性和时间相关性的可控欺骗航迹的算法。 相似文献
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针对系统误差、杂波干扰等对点迹融合处理系统的影响,结合工程实践,提出了一种处理复杂环境下多雷达点迹融合结构框架,给出了存在系统误差情形下的多雷达航迹起始、虚假目标抑制、雷达误差配准等模型和算法。仿真结果表明,提出的框架、模型和算法能够有效处理多雷达点迹融合问题。 相似文献
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机载预警雷达存在着固有的多普勒盲区问题,该盲区不仅易引起目标航迹中断和重起批,还容易引起数据关联的错误。基于此,提出了一种新的多目标点迹-航迹关联方法,该方法引入了由多普勒盲区造成的第二类空量测,将点迹-航迹关联作为最优二维分配问题求解,同时,为延长航迹寿命,采用多普勒盲区先验信息对传统航迹撤销准则进行了修正。仿真结果表明:在杂波、多目标环境且存在多普勒盲区的条件下,该方法航迹中断率较传统方法有明显下降。 相似文献
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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... 相似文献
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针对复杂背景下图像序列中运动目标的跟踪前检测问题,提出一种融入运动特性的显著性特征提取方法,该方法综合目标的灰度、细节和运动等形成稳健的显著性特征,并得到一组显著性特征提取图.在这组图像中,具有这种多特征的区域得到加强,其他区域受到抑制,从而能够轻松地检测出可引起人类视觉注意的运动目标.由于该算法中的显著性特征来源于目标的多种底层特性,因此该算法具有很强的稳健性.实验证明,这种方法具有较强的稳定性和实用性,抗干扰能力强.从视觉效果的角度出发,能够较大地提高运动目标在复杂背景中的信杂比. 相似文献