双频地波雷达分区混合式融合跟踪方法

本文针对高频地波雷达双频信息融合的特点,提出威力范围分区混合式融合跟踪方法,将探测区域划分为有一定交叉过渡带的远、近2个分区,远区采用点迹融合,近区进行单频跟踪,最后对2个分区处理输出的航迹进行航迹融合形成系统航迹.分区混合式融合很好的适应了高频地波雷达的特点,充分发挥点迹融合与航迹融合的优点.仿真与实测数据处理结果证明本文方法的有效性,获得了跟踪性能的整体优化.

高频地波雷达飞行目标高度估计

高频地波雷达探测空中目标时缺乏俯仰角度信息,不能直接获取飞行目标高度,目标状态初始值对跟踪精度影响很大。提出一种拟牛顿法与高度参数化迭代扩展卡尔曼滤波(height-parameterized iterated extend-ed Kalman filter,HPIEKF)结合的方法跟踪目标三维信息。首先利用雷达系统过去时刻和当前时刻的观测信息通过拟牛顿法估计目标的飞行高度;其次,用该高度值初始化HPIEKF,对飞行目标进行三维信息跟踪。仿真实验表明,拟牛顿法能够以较小误差估计出目标飞行高度,利用该估计值作为HPIEKF跟踪的初始值,提高了跟踪精度。

双基地高频地波雷达三维曲面定位精度分析

双基地高频地波雷达发射垂直极化电磁波沿海面绕射传播来探测海上和空中目标,导致地球曲率对探测精度的影响不可忽略。通过建立局部球面三维坐标系,在局部球面坐标系中求解不同测量子集下的目标高度解析式,并求解不同测量子集下的定位精度几何分布(geometric dilution of precision,GDOP)。仿真分析目标在不同飞行高度时各测量子集的GDOP分布特性,最后得到飞行目标定位的最优测量子集分布图。

基于时域多分辨法微带线串扰分析

时域多分辨分析法作为一种时域计算方法,其吸收边界直接影响到计算的准确度。采用具有紧支撑性和对称性的CDF(2,6)尺度函数作为基函数得到了三维各向异性完全匹配层吸收边界;将时域多分辨分析法应用于微带线串扰分析中,给出了适用于任意尺度函数的集总电阻和阻抗电压源模拟方法,并用该方法分析了某印刷电路板上两根平行微带线的串扰问题。仿真结果表明:与传统的时域有限差分算法相比,以CDF(2,6)尺度函数为基函数的时域多分辨分析法只需要其一半的网格数,计算速度提高三倍,同时具有内存使用少、利用率高等特点。

无角度双站地波雷达组合定位跟踪和滤波算法

高频地波雷达方位分辨率很低,尤其是对于远距离的低信噪比目标,难以给出较准确的方位角信息,从而易导致检测点迹高度分散,严重影响超视距目标的航迹形成。针对该问题,提出无角度双站地波雷达组合定位与跟踪系统的新构想。该系统由两部地波雷达站组成,仅利用各站得到的距离和径向速度观测信息进行交叉定位和跟踪。分析了该系统的两个关键问题,重点讨论跟踪滤波算法问题,建立系统定位与跟踪模型,并利用扩展卡尔漫滤波(extended Kalman filter,EKF)进行目标状态的非线性滤波估计。

散射区域加权压缩感知ISAR成像

压缩感知(compressive sensing,CS)理论为少量脉冲条件下实现高分辨逆合成孔径雷达(inverse synthetic aperture radar,ISAR)成像提供了新方法。然而由于CS的噪声敏感性,其成像易受到噪声污染;另外,少量脉冲条件下很难保证噪声参数估计精度,这进一步加剧了ISAR成像污染。针对这一问题,提出一种散射区域加权CS ISAR成像算法,利用目标散射区域信息对冗余字典中的基函数进行加权,修正CS重建算法以抑制噪声散斑。为提高噪声参数估计精度,对回波采样建立子序列矩阵,提出矩阵扰动理论噪声参数估计方法。实验结果表明,所提方法能够有效抑制噪声影响,提高低信噪比和少量脉冲条件下ISAR成像质量。

交互作用多模型集成航迹分裂目标跟踪方法

多目标跟踪是一种处理来自目标的观测数据的过程。它通过处理雷达、声呐等传感器传回的数据来发现目标,并估计目标的运动状态。目标跟踪的结果是确认的航迹,在理想情况下,每一条确认航迹都跟踪一个目标,它们被称为真实航迹。有的确认航迹并未跟踪一个目标,它们被称为虚假航迹。杂波观测是影响目标跟踪性能的重要因素,如何在高杂波密度的情形下区分来自于目标的观测,提高目标跟踪的准确性是一个非常重要的课题。在高杂波密度的环境中,传统目标跟踪方法(IPDA)容易产生虚假航迹,导致跟踪结果准确性下降,大大降低了雷达跟踪结果的可信度。提出集成航迹分裂目标跟踪方法(ITS),通过保留历史航迹,形成航迹分量树的方式减少虚假航迹的出现。利用这种多扫描的目标跟踪方法,目标跟踪在航迹维持、虚假航迹抑制方面的性能得以提升。

高分辨距离像循环相关复合精确测速方法

为解决目标径向速度对步进频率信号高分辨距离像的影响,以精确速度补偿为目的,设计了一种正负正步进跳频波形,以两帧正跳频脉冲序列和一帧负跳频脉冲序列作为一测速组。提出了一种高分辨距离像循环相关复合精确测速方法,通过粗细估值的复合得出速度精确估计值,并用于下一组脉冲序列的速度补偿。仿真结果表明该方法测速精度高,具有良好的抗噪声性能和抗目标机动性能,且运算量较小,适用于实时性要求较高的信号处理系统。

基于多维分配的被动多传感器多目标跟踪方法

数据关联是解决多传感器多目标跟踪问题的关键,通过数据关联处理可确定每个观测数据的来源。在被动多传感器系统中,传感器只能接收角度观测数据,数据关联处理更具有挑战性。因此,提出了一种基于多维分配的数据关联方法实现多传感器多目标跟踪。首先,通过多维分配处理解决多传感器观测数据之间的关联问题,找出各传感器来源于同一目标的观测数据集合,利用该集合中的数据在最大似然准则下估计目标的位置信息。其次,通过二维分配解决目标位置估计和多目标航迹之间的关联问题,利用关联上的位置估计更新多目标航迹。通过仿真实验证明了所述方法的性能,能有效地实现被动多传感器多目标跟踪,且具有跟踪精度高,附加计算量小等优点。

《信号处理》空天目标跟踪前沿技术专刊编者按

空天目标跟踪主要指对目标的位置、速度甚至加速度等动态变量进行实时估计的过程,是要地预警、防空反导等国防工业以及车辆导航、航空监管等重要的民事应用的核心技术之一,近年来引起学术界的广泛关注。特别是复杂空天背景下的多传感器多目标跟踪,是雷达信息处理、多源信息融合、传感网络以及计算机视觉等领域的研究热点,目标跟踪理论、方法和技术的快速发展依赖于先进滤波方法、传感器数据处理和信息融合方法以及新的学习网络的不断提出,同时复杂的目标跟踪问题也促进了这些基础理论和方法的迭代更新。比如,早期的多目标跟踪方法主要采用分而解之的思路,将多目标跟踪分解为多个单目标状态估计问题,随后采用多个并行的单目标滤波器分别跟踪。这类方法的关键和难点在于量测数据与目标航迹间的数据关联。然而,在密集目标、低信噪比等复杂应用场景下,数据关联方法往往难以获得稳定而精确的表现。