基于IMM滤波器的纯方位机动目标跟踪

针对无源纯方位跟踪中目标机动的问题,提出了一种基于交互式多模型的目标跟踪算法。该算法用伪量测变换估计器(PLE)将纯方位跟踪中非线性观测模型线性化,避免了计算雅克比行列式。机动目标跟踪中通过实时调整模型匹配概率,提高了滤波器对状态变化的跟踪能力。同时该算法实时修正观测噪声协方差,消除目标远离基阵时观测噪声对目标定位的影响。最后通过与MGEKF进行比较,Monte Carlo仿真结果验证了该算法的优越性。     

基于DSP的目标定位跟踪硬件融合平台的设计

声探测技术用于低空低速飞行目标的跟踪定位,而红外图像探测器能跟踪中低空飞行目标。然而现在缺乏能处理两种或两种以上探测系统的硬件平台。基于这种现状,设计了一个硬件融合平台,既可以用于红外机动目标的跟踪,也可以用于声探测目标的定位处理。融合平台的设计,不仅弥补了不同平台之间的缺陷,又发挥各探测平台的优点。系统整体设计框架采用DM642+FPGA。在声探测软件设计中,设计了UART驱动,并用C语言编写了伪线性卡尔曼滤波定位算法,并且成功将跟踪算法移植到了硬件平台中,有效跟踪到飞行目标。     

纯方位目标跟踪的伪线性卡尔曼滤波器FPGA实现

伪线性卡尔曼滤波器广泛应用于纯方位目标跟踪中,其递归性非常适合于硬件实现。结合实际项目,在对数据流进行分析的基础上,使用xilinx公司virtex-4系列芯片提供的DSP48专用乘法单元,以及自行设计的高效除法单元,通过简化标量运算和充分利用并行流水机制,最终实现了伪线性卡尔曼滤波器。仿真验证了数据的精确性。综合报告显示此系统的最高频率为123.8 MHz,满足实时性要求。     

被动声传感器网络模拟器的设计与实现

现代雷达防空体系对低空/超低空飞行目标的探测仍然是其弱点之一.被动声传感器网络数据融合理论和技术的快速发展,给这类目标的探测、识别和定位跟踪提供了新的方法.在对被动声传感器工作原理、目标运动模型和方位角检测模型分析的基础上,给出了一种被动声传感器网络模拟器的设计思路,同时给出了其软件平台的实现方法.模拟器考虑了大气环境因素的影响和传感器对目标探测的实时处理能力的要求,产生的仿真数据能够较好地逼近真实数据,为被动声传感器数据融合算法的研究提供了强有力的数据支持.