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.     

电离层状态非稳定条件下的多路径Viterbi跟踪算法

多路径Viterbi数据关联跟踪算法(MVDA)研究了运用动态规划的优化算法解决天波超视距雷达多路径数据关联问题,该算法是基于电离层状态已知稳定条件下的.提出一种电离层状态非稳定条件下的多路径Viterbi跟踪算法,该算法针对无法精确获得电离层状态时,量测模型中的电离层状态参数不确定导致雷达坐标系/地理坐标系之间的坐标变换存在的不确定时,在最大似然的意义下的回波、传播模式和航迹的三维数据关联.仿真表明:在电离层非稳定状态下MVUI提高了低检测概率时的跟踪性能,大大降低了失跟率,并提高了跟踪精度.     

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.     

支持向量机的OTHR多频特征目标分类识别法

针对低信噪比下多频法在天波超视距雷达(Over-The-Horizon Radar,OTHR)目标分类识别中分类精度不高的缺点,充分利用雷达量测的一些先验信息,将基于支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的多分类器引入多频法中,提出了一种基于SVM的OTHR多频特征目标分类识别方法。仿真结果表明,利用较少的3个频率点,在信噪比较低的条件下可获得较好的分类识别效果,说明了该方法在OTHR目标分类识别中的有效性和可行性。     

天波雷达信号传播模拟研究

针对天波超视距雷达(OTHR)和短波通信系统均工作在高频段,分析了采用短波宽带信道模型模拟OTHR信道的可行性和有效性。研究了ITS宽带短波信道模型的建模方法,由于OTHR对信号误码率和误信率等要求低于通信系统,从而对ITS模型进行了合理的简化。由某实测数据获得信道的具体参数,对采用线性调频信号的OTHR进行了信号传播模拟,验证了传播模拟的合理性。     

MIMO雷达信号检测前跟踪算法及性能

针对雷达目标检测中,弱小目标雷达截面积小,目标角闪烁以及目标受噪声和杂波影响比较大,基于序列检测的检测前跟踪算法是在MIMO雷达信号一般似然比检测的基础上提出来的,它能够克服强杂波噪声对信号检测的影响,在低信号杂波比的情况下滤除杂波点,实现了对弱小目标的检测。仿真实验证明,在虚警概率相同的条件下,算法的性能优于似然比检测方法。     

自适应天波超视距雷达航迹融合算法仿真研究

针对天波超视距雷达在雷达坐标系下进行目标跟踪时,滤波器输出的各传播模式航迹起始与终结时刻的不同所造成的航迹缺失条件下的航迹融合问题,研究自适应天波超视距雷达航迹融合算法,通过应用当前时刻获得的新信息与历史时刻获得的信息联合确定最优关联假设,随着新信息的不断累积,对后向或前向不同时刻的航迹、传播模式以及目标的最优关联假设不断地进行修正,从而获得最优的目标状态估计。仿真表明,与多假设航迹融合算法相比,自适应天波超视距雷达航迹融合算法大大降低了融合结果误差,并对于电离层模型的误差具有很好的适用性和鲁棒性。     

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SVM-UPF的雷达弱小目标检测前跟踪算法

针对低信噪比条件下雷达弱小目标的检测与跟踪,提出了基于支持向量机和无迹粒子滤波的检测前跟踪算法。该算法采用无迹卡尔曼滤波生成粒子滤波的重要性密度函数,提高了粒子的使用效率,在此基础上将支持向量机引入到粒子重采样步骤中,通过构建状态的后验概率密度函数来获得多样性的新粒子,有效解决了粒子贫化问题,仿真结果表明,该算法提高了目标的检测概率和跟踪精度。     

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。     

无线传感器网络中多传感器动态自适应调度算法

无线传感器网络中,目标跟踪往往通过节点之间的协作完成。在无迹变换卡尔曼滤波基础上,提出一种多传感器动态自适应调度算法进行目标跟踪。该方法根据预测跟踪精度来确定采样间隔,然后基于特定的检测概率,为下一时刻选择一组传感器,形成一个临时工作组,并指定某一个传感器作为中心节点进行数据融合。仿真结果证明了该算法能有效提高跟踪精度和可靠性。     

一种多目标跟踪航迹起始新算法及其性能评估

文中提出了一种多目标跟踪的航迹起始新算法，并对算法的性能进行了详细的理论推导，得出了正确航迹建立概率和虚假航迹建立概率的解析表达式，蒙特卡洛仿真验证了分析的正确性。     

多帧高斯混合概率假设密度的多目标跟踪算法

针对低检测概率下多目标跟踪时,概率假设密度滤波器难以正确估计当前目标个数以及目标状态问题,提出一种基于多帧融合的高斯混合概率假设密度滤波算法。根据不同时刻目标权值构造目标多帧权值记录集及目标状态抽取标志。当某些时刻目标被漏检时,依据目标状态抽取标志,并结合目标多帧权值记录集中权值信息估计丢失目标的状态。仿真实验表明,算法有效地提高了低检测概率下现有相关算法的目标状态和数目估计精度。     

用于机动目标跟踪的联合IMM Viterbi数据关联算法

针对低检测概率、重杂波环境下的机动目标跟踪问题,提出一种联合交互式多模型Viterbi数据关联(C-IMM-VDA)机动目标跟踪算法.该算法利用各模式下的滤波器的量测预测、量测预测协方差及模式概率构造一个统一的综合波门,排除不可能的路径转移,减少到达一个目的节点的源节点的个数.机动目标仿真结果表明,与IMM-VDA(交互式多模型Viterbi数据关联)算法相比,C-IMM-VDA算法在大大减小计算量的同时,降低了航迹失跟率,提高了航迹平均跟踪精度.     

BAT子弹药对二维声目标的角跟踪

针对BAT(Brainpower Antitank)智能子弹药声探测系统不能定距问题,提出一种在仅有方向角信息条件下对地面机动声目标跟踪算法.首先分析了BAT声探测系统做三维运动时的定向算法;然后结合弹体运动特点,给出一种仅利用目标方向信息对地面机动目标跟踪算法,分别推导了目标静止、匀速、匀加速以及更高阶次运动时的角跟踪公式,并指出了定向误差存在的前提下其成立的充分条件;最后,给出了一个该算法的精确度函数,可以量化评估算法的精度,优化跟踪轨迹.理论分析表明BAT不需要在水平方向上做出比机动目标更高阶次的运动即可实现对目标的角跟踪.     

一种新的机动目标模型及其自适应跟踪算法

针对机动目标跟踪问题,在截断正态概率密度模型的基础上,通过目标机动状况与相邻采样时刻间位置估计量变化之间的函数关系实现噪声方差自适应调整,提出了一种新的自适应滤波算法——基于截断正态概率密度模型修正的自适应滤波算法。计算机仿真结果表明,该算法在跟踪机动目标时,具有良好的跟踪性能,并极大地改善了跟踪非机动目标的能力。     

基于随机有限集理论的多传感器目标联合检测跟踪算法

针对杂波环境中的目标检测跟踪问题,提出一种基于随机有限集理论的多传感器目标联合检测跟踪算法。算法将目标状态和量测描述为随机集合,建立考虑目标出现、目标保持、目标消失等情况的目标状态随机有限集模型,以及考虑漏检和虚警的多传感器量测随机有限集模型。将目标的联合检测跟踪问题构建为目标状态集合的贝叶斯最优估计问题,并基于随机有限集理论对该贝叶斯估计算法的递推表达式进行严格理论推导。采用序贯蒙特卡罗技术实现算法的递推滤波。仿真结果验证了该算法的有效性以及算法相对于传统基于数据关联算法的性能优势。