多传感器量测融合算法的性能比较

归纳三类多传感器量测融合算法,即扩维滤波法、伪序贯滤波法和复合量测滤波法。采用协方差分析的方法比较各类算法的滤波精度,证明它们均能在各自给定的条件下实现线性最小均方意义上的最优滤波。仿真实例对各类算法的计算量和灵活性等性能进行比较,结果表明扩维型信息滤波器的计算量最小、灵活性最高,扩维型Kalman滤波器、伪序贯滤波器的计算量较大,而两种复合量测滤波器对各传感器的量测矩阵有一定要求,以致灵活性较差。所得结论对量测融合算法的实际应用具有一定的指导意义。     

基于数据补偿的雷达系统误差估计

建立了多雷达情况下的系统误差观测模型,分析了系统的可观测度,得出系统可观测度和观测数据的空间分布有关的结论.在此基础上,通过数据补偿的方法,产生一个使系统可观测度较大的补偿观测集,用于误差估计.仿真结果显示,使用补偿观测集估计雷达的系统误差,能够获得更优越的估计性能.     

应用交互多模(IMM)算法跟踪低空目标

雷达跟踪低空目标时,由于多路径传播的影响,目标俯仰角的测量会出现测量误差.并且由多路径传播引起的测量噪声方差较大,在时间上具有相关性.应用交互多模(IMM)算法来提高跟踪低空目标的性能,并且提出了一种去相关的滤波方法来克服多径误差相关性的影响,最后给出了计算机仿真的滤波结果.     

基于分维特性的舰船雷达目标的检测

在强杂波背景下设计有效的海上雷达目标检测器是相当困难的。本文提出了一种基于海面散射的分维持性的雷达目标检测方法。它利用海上目标雷达回波与海杂波在分维持性上的差异来对海上舰船目标进行检测。将该方法用于实地录取的舰船雷达弱目标的回波,取得了较好的检测效果。     

基于运动状态和敌我属性的空中目标融合识别

研究了基于实时跟踪器的空中目标航迹身份识别问题。从分析目标运动状态和敌我属性的不确定性出发 ,建立了空中目标身份统计模型 ;根据建立的模型 ,通过采用Dempster Shafer证据理论方法 ,对空中目标进行融合识别。仿真实验结果证明了模型和算法的有效性。     

基于电磁涡旋的雷达目标成像

作为信息载体的电磁波除了传统的携带信息方式外,近年来其波前以电磁涡旋形式展现的信息调制能力也越来越受到关注。本文综述了电磁涡旋在信息调制等方面的研究进展,阐述了其在雷达信息获取方面的潜在应用价值。针对圆形相控阵列,建立了电磁涡旋波照射下理想点散射目标的回波模型。将各阵元的接收信号按照与发射时相同的模式移相后,沿圆周积分即可获得雷达阵列的输出回波。该回波可表示为经平方Bessel函数调幅后的傅里叶基函数的线性组合。结合Bessel函数的频谱特性,分析了轨道角动量态与方位角变量之间的近似对偶关系,利用逆投影和滤波-傅里叶变换方法进行了成像处理。仿真实验表明,电磁涡旋对雷达目标具有方位向成像的潜力。本文的研究可为新体制的雷达设计、目标识别技术的发展提供参考和借鉴。     

态势估计中的二维模糊空间知识处理

空间推理是态势估计中的一个重要组成部分。针对海战态势估计的要求,建立了模糊确定性下二维空间点、区域,以及几种对态势估计中常用的空间关系的数学模型和用来确定空间关系的计算方法。     

雷达情报特征的Bayes识别方法

根据雷达情报目标判性应用背景,对Bayes方法在该领域的应用进行了研究,初步建立了基于雷达情报特征的统计模型,并在算法的收敛速度和稳健性等方面与D-S证据理论进行了比较。仿真结果表明,Bayes方法对先验信息的精确程度要求并不十分严格,能较好地解决雷达情报综合问题。     

特征观测不完全情况下的辐射源匹配算法

实际应用中辐射源特征观测不完全的情况比较常见,这时仅根据一种特征或者少数几种特征难以取得较好的匹配性能。基于证据理论,提出了一种综合所有特征信息的辐射源匹配算法。首先,分别建立了各种特征观测的基本匹配信度函数;其次,针对辐射源特征观测的特点,给出了一种新的证据组合策略来对各基本匹配信度函数进行综合;最后,在综合所有特征信息的匹配度量矩阵上进行二维分配实现匹配判决。仿真实验证实了所提算法的有效性。     

融合跟踪系统性能的综合评估

首先通过分析融合跟踪系统的性能评估需求,并结合已有性能评估指标,制定出一组相对完备的评估指标.使用时间加权平均的方法,详细描述了各指标的定义及其计算方法;其次,基于该组指标提出了系统性能的模糊综合评价方法,说明了该评价方法的原理及其在融合跟踪系统性能评估中的具体实现.对融合跟踪系统的测试实验表明,指标体系设置合理,评估方法可操作性强.