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。     

雷达抗距离多假目标干扰的时域融合算法

针对现有雷达抗距离多假目标干扰算法主要根据一个时刻的信号特征识别真假目标,其判决门限设定主观性强,容易导致误判率高的问题,在D-S证据理论框架下提出了基于时间递推融合的抗距离多假目标干扰算法。首先对用于航迹更新的点迹进行基于卡方检验的分组,判定雷达是否遭受距离多假目标干扰,构建基于信噪比的点迹基本概率赋值函数,然后与前一时刻的航迹基本概率赋值函数进行递推融合,得到当前时刻的航迹基本概率赋值函数,最后基于航迹基本概率赋值函数进行了真假航迹判决。仿真结果表明,该算法能快速识别距离多假目标干扰,真假目标鉴别率较高。     

主被动传感器异地配置下的航迹关联

在雷达和电子支援(ESM)传感器异地配置的情况下,提出了一种基于位置统计量和最大似然准则的异类传感器航迹关联算法。首先基于位置统计量对目标进行了航迹粗关联,排除掉一些虚假关联组合;然后采用最大似然准则对目标进行了航迹细关联,以求进一步提高雷达和ESM传感器航迹关联的检测概率。仿真结果表明,该算法能够快速、准确地完成对多目标的航迹关联。     

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.     

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。     

基于动力学模型的有源假目标鉴别方法

针对导弹防御中可能出现的有源假目标欺骗干扰,从雷达数据处理的层次上进行了真假目标鉴别研究。利用自由段有源假目标与实体目标在动力学模型上的本质差异,提出了动力学模型匹配系数的概念,推导出理想条件下的动力学模型匹配系数的解析表达式。在弹道目标跟踪的基础上设计了有源假目标鉴别算法。结合中程弹道,进行了真假目标鉴别的计算机仿真实验。实验结果表明,所提算法能有效鉴别有源假目标。     

全极化信息在箔条假目标鉴别中的应用研究北大核心

极化信息在抗箔条干扰,防止导弹脱靶等方面具有重要的应用价值。首先定义了共极化比和垂直共交极化比,分析了箔条假目标和飞机目标的极化比特性。然后针对均匀取向箔条云,提出了以共极化比和垂直共交极化比为联合鉴别量的箔条假目标鉴别新方法,并设计了鉴别算法。对某典型飞机目标的仿真结果表明,该鉴别方法对箔条假目标的鉴别率能达到95%以上。仿真结果证明了该鉴别算法的可行性和有效性。     

导弹主/被动雷达复合制导中的目标状态估计

针对主 /被动雷达复合制导中的被动雷达只有角度信息而无径向距离信息 ,当被动雷达与目标间的相对加速度为零时 ,目标的距离状态是不可观的特点 ,提出了一种旨在获取被动雷达径向距离信息的方法 ,从而可利用主动雷达和被动雷达的角度和径向距离信息进行数据融合。仿真结果表明 ,利用此方法可得到较好的数据融合效果。     

全极化信息在箔条假目标鉴别中的应用研究

极化信息在抗箔条干扰,防止导弹脱靶等方面具有重要的应用价值。首先定义了共极化比和垂直共交极化比,分析了箔条假目标和飞机目标的极化比特性。然后针对均匀取向箔条云,提出了以共极化比和垂直共交极化比为联合鉴别量的箔条假目标鉴别新方法,并设计了鉴别算法。对某典型飞机目标的仿真结果表明,该鉴别方法对箔条假目标的鉴别率能达到95%以上。仿真结果证明了该鉴别算法的可行性和有效性。     

改进的组网雷达目标跟踪数据关联算法

基于高逼真多假目标干扰在组网雷达进行数据处理时可能会极大地增加中心站的计算量,降低数据关联正确率,提出一种改进的双门限快速数据关联算法,利用无源侦察设备所测的目标属性参数与空间状态参数的联合统计距离,对有源雷达与无源侦察装备协同的数据关联进行改良。通过仿真比较得出改进算法不仅可以对目标成功地进行跟踪,降低目标位置均方根误差,而且运算时间要比传统的JPDA大为缩短,验证了算法的有效性。