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.     

雷达组网抗距离-速度欺骗复合干扰技术研究

利用距离多假目标-速度欺骗复合干扰下虚假目标检测概率高、与真实目标角度量测相近的特点,提出了基于雷达组网的低可观测目标跟踪方法。首先根据角度量测信息完成各雷达量测集的划分与融合,然后进行雷达量测划分同源假设检验,利用虚假目标所暴露的真实目标的角度信息,构造低可观测目标的量测输入,提高目标跟踪的稳定性,最后利用目标速度估计径向投影与速度量测的差异鉴别速度欺骗干扰。仿真结果证明了该技术的可行性和有效性。     

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。     

量测坐标系下的纯距离自适应跟踪算法

为避免传统雷达数据处理方法中因坐标变换而导致噪声统计规律变化的问题,基于“当前”统计模型,在量测坐标系下提出一种纯距离自适应跟踪算法。算法基于拟合的思想,利用纯距离信息在量测坐标系下进行滤波计算,避免了由于坐标系的变换而产生的偏差和耦合误差。针对目标发生机动的情况,实时地调整加速度方差,从而达到自适应跟踪目标的效果。仿真结果表明,该算法对目标状态的估计更加精确,对机动目标具有较好的跟踪性能。     

目标运动角速度的火控滤波改进方法

针对目标运动的角速度测量信息,研究了目标瞄准线坐标系量测信息转换地理坐标系方法,同时分析了位置量测误差对目标速度的影响,建立了目标位置量测误差与速度误差关系。在此基础上,提出了一种基于最小二乘的量测预处理的改进滤波方法。仿真结果表明,改进的滤波方法提高了火控滤波精度及稳定性。     

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。     

基于目标运动角速度的火控滤波技术

在跟踪传感器可以提供目标运动角速度基础上,研究了一种将目标运动角速度信息引入火控滤波的方法。针对量测的目标运动角速度物理特性,研究了将目标瞄准线坐标系运动角速度转换为地理坐标系线速度的方法,利用标准卡尔曼滤波算法,将目标速度引入到火控滤波中。仿真结果表明,在保证目标速度精度条件下,引入目标速度信息可以显著改善火控滤波性能,缩短滤波收敛时间。     

粒子PHD滤波存活粒子采样新方法

针对多目标跟踪粒子概率假设密度滤波算法中存活粒子的重要性密度采样问题,给出一种结合最新量测信息的存活粒子重要性密度采样新方法.该方法根据最新量测集中的各个最测与目标粒子的单步预测状态的似然值,以概率选取量测值,利用无迹变换获得粒子的重要性密度函数,并对其进行采样实现粒子概率假设密度滤波中存活粒子的采样,有效地减轻了粒子的退化现象. 3目标跟踪仿真试验中,当目标模型与跟踪算法使用的目标模型不匹配时,采用所提出的存活粒子采样方法的粒子概率假设密度滤波算法最优子模式分配距离下降约70km.论文给出的存活粒子采样新方法显著地提高了多目标跟踪粒子概率假设密度滤波算法的鲁棒性.     

用于低信噪比机动目标跟踪的多分辨率方法

针对低信噪比情况下目前常用的滤波算法不能同时做到精确和高效跟踪机动目标的缺点,提出一种多分辨率滤波方法用于跟踪低信噪比情形下的机动目标.该算法利用离散小波变换和滤波器组将量测信息分解到不同分辨率的层级,由于在低分辨率下量测的误警率较低,所以在低分辨率层级实现对目标机动信息的提取,可以避免机动信息被噪声所淹没,缺失的信息...     

压制干扰环境下目标跟踪的改进粒子滤波算法

针对压制干扰环境下传统粒子滤波算法跟踪效果不佳的问题,在传统粒子滤波算法的基础之上,融合压制干扰条件下的有用量测信息,构造了一种新的粒子滤波算法。在算法的实现过程中,通过采用伯努利(Bernoulli)分布重新构造了压制干扰环境下发生量测数据丢失的传感器模型,在此基础上通过充分考虑有效量测值以及量测丢失时的一些有用量测信息,推导出了闪烁噪声条件下的似然函数,直接用于粒子权重更新的计算,并且通过纯方位跟踪以及协同转弯机动模型,仿真验证了该算法极大改善了标准粒子滤波算法的稳定性和提升了粒子滤波算法的估计精度。