考虑综合性能最优的非短视快速天基雷达多目标跟踪资源调度算法

合理有效的资源调度是天基雷达效能得以充分发挥的关键。针对天基雷达多目标跟踪资源调度问题,建立了综合考虑目标威胁度、跟踪精度与低截获概率(LPI)的代价函数;考虑目标的不确定、天基平台约束以及长远期期望代价,建立了多约束下的基于部分可观测的马尔可夫决策过程(POMDP)的资源调度模型;采用拉格朗日松弛法将多约束下的多目标跟踪资源调度问题转换分解为多个无约束的子问题;针对连续状态空间、连续动作空间及连续观测空间引起的维数灾难问题,采用基于蒙特卡罗树搜索(MCTS)的在线POMDP算法—POMCPOW算法进行求解,最终提出了一种综合多指标性能的非短视快速天基雷达多目标跟踪资源调度算法。仿真表明,与已有调度算法相比,所提算法资源分配更合理,系统性能更优。

一种基于一致性的分布式天基雷达组网空中目标高度估计与定位方法

单颗天基探测雷达对空中目标跟踪定位时,由于存在俯仰角信息缺失及量测的非线性等问题,目标高度估计误差大。多天基雷达组网为解决该问题提供了一种手段。同时,考虑系统的低计算复杂度、低通信开销、高精度、高可靠性等需求,该文提出了一种基于一致性的分布式天基雷达组网空中目标高度估计与定位方法。首先,给出了空中目标运动模型与天基雷达量测模型;然后,基于概率图模型理论,建立了多天基雷达组网融合多帧量测下目标跟踪定位问题的因子图模型;基于一致性融合,在多个局部目标运动状态之间建立耦合关系;结合粒子滤波与信度传播,建立了非参数信度传播在多天基雷达组网融合跟踪因子图上的消息表示与迭代计算规则;最后通过仿真验证了算法性能。仿真结果表明,与分布式一致扩展卡尔曼滤波算法相比,所提算法目标高度估计精度提升35.3%,有效提升了天基雷达目标定位性能。

两级Hough变换航迹起始算法

密集杂波环境中低信噪比目标的航迹起始是目标跟踪面临的主要困难.考虑一类具有多普勒量测的目标跟踪问题,提出了一种两级Hough变换航迹起始算法.该算法将时间信息引入Hough变换,利用多普勒与斜距的相关性构造约束条件,将三维空间的轨迹检测转化为两个二维空间的轨迹检测问题.给出了四个描述算法特性的定理,为算法参数设计提供了依据.仿真表明算法的有效性.

基于Hough变换和聚类的航迹起始算法

基于Hough变换的航迹起始是密集杂波环境中低信噪比目标起始的一种有效方法,但其存在阈值选取困难及一个目标起始多条航迹(航迹簇拥)等问题。提出了一种MeanShift多尺度聚类Hough变换航迹起始算法(MSMSC-HT)。该算法先用低阈值进行航迹初选;然后对初选航迹进行多尺度聚类,并用MeanShift算法求取聚类中心;最后通过尺度寻优自适应地确定航迹数目和航迹参数。该算法通过聚类避免阈值设计的困难,解决了航迹簇拥下航迹的检测与估计问题。仿真结果表明了算法的有效性。

一种有效的Hough变换航迹起始积累方法

针对积累矩阵在低信噪比、低信杂比目标检测时存在的峰值簇拥现象,提出了一种有效的Hough变换积累方法。该方法综合利用单元投票数和投票取值定义了反映单元对应参数为待测曲线特征参数可能性的置信因子,并依据置信因子衡量各投票点对相应单元的贡献值,从而对参数空间实现加权积累。不同量测噪声水平以及不同杂波水平下的多目标航迹起始仿真表明,该方法不但能够明显改善局部峰值簇拥现象;而且对量测噪声和杂波干扰都具有更好的鲁棒性,特别适用于复杂环境中的目标检测。

一种天波超视距雷达分级Hough变换航迹起始方法

天波超视距雷达固有的低数据率、低检测概率和低量测精度等特征对航迹起始方法提出新的挑战。本文提出了一种天波超视距雷达两级Hough变换航迹起始算法(TH-HT)。该方法首先采用时间-径向距离数据进行第1级Hough变换,将多普勒量测作为积累约束条件来避免无效积累,得到候选航迹;之后对与每条候选航迹相应的时间-方位角数据进行第2级Hough变换,最终得到确认航迹。通过描述各级积累单元获得杂波投票数期望的定理,给出两级阈值的确定方法。与MMUPDA的仿真比较表明,TH-HT不但具有较高的航迹起始概率和较低的虚假航迹概率,而且运行时间大大降低。

一种机载PD雷达可检测区域计算方法

在对采用中脉冲重复频率的机载PD(脉冲多普勒)雷达进行重频设计时,通常只考虑距离遮挡和速度遮挡两个因素,并以距离-速度的二维清晰区图为标准衡量所选重频的好坏。事实上,能量因素作为雷达信号检测的基础也应被考虑,因为只有当清晰区内的目标信号能量满足一定要求时目标才能被检测。因此距离-速度的二维可检测区图才是衡量重频选取好坏的重要标准。基于传统的距离-速度二维清晰区图,进一步考虑了能量因素,给出了一种机载PD雷达可检测区图的计算方法,旨在为机载PD雷达的重频设计提供一些参考。

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。

国外天基预警雷达系统发展现状及关键技术

天基预警雷达作为重要的信息获取手段,其采用多种工作模式,可探测空间、空中和地面目标。鉴于天基预警雷达系统的战略地位,美国、俄罗斯和加拿大等国竞相开发该系统。总结了天基预警雷达系统的国外发展现状及关键技术,简要介绍了天基预警雷达的未来发展趋势,指出美国虽怀疑其"天基雷达计划"的可行性,但仍非常重视天基雷达各项关键技术的研究。

基于投票样本方差的Hough变换权值积累方法

针对采用二值积累方法时积累矩阵存在的峰值簇拥现象,提出了一种新的积累方法,即基于投票样本方差的Hough变换权值积累方法。在引入积累单元投票样本定义的基础上,该方法综合利用积累单元获得的投票数以及相应投票取值信息来衡量各单元投票的贡献值,实现证据加权积累。仿真结果表明,与二值积累方法相比该方法明显改善了峰值簇拥现象,为峰值提取及参数估计创造了有利条件;同时该方法对量测噪声和杂波干扰都具有更好的鲁棒性,特别适用于复杂环境中的直线检测。

多极化数据空时协方差矩阵融合方法

空时自适应处理(STAP)方法具有良好的地面动目标检测性能,然而在非均匀场景下,STAP常由于训练样本数不足而存在性能损失。建立了极化空时三维信号模型,指出不同极化通道间杂波功率存在差异而空时二维结构在理论上一致,并在此基础上提出最大似然参数估计的多极化杂波协方差矩阵融合方法以改善样本数不足导致的协方差矩阵估计精度较差问题;对杂噪比较大且各极化通道间的空时协方差矩阵结构误差较小的特殊情况,通过对杂波协方差矩阵以及信杂噪比损失的分析指出平均融合即具有良好的检测效果。仿真结果验证了所提方法的有效性。

基于伪协方差矩阵的强弱邻近信源DOA估计方法

针对强信号邻近时弱信号的波达方向(DOA)难以准确估计问题,提出了一种基于伪协方差矩阵的强弱邻近信号DOA估计方法。通过重新排序大特征值来构造伪数据相关矩阵,然后对新的相关矩阵进行匹配波束形成,最后与MUSIC谱叠加形成伪空间谱。理论分析与仿真实验表明,所提方法在增强弱信号的同时能够有效抑制强信号,显著提高了分辨强弱信号的能力。

基于子束变换的自适应线性特征检测

子束变换是一种在多个尺度上对图像线段求积分的线段检测算法。针对二值图像中的线性特征,在强杂波环境下,研究了子束变换的特征检测问题。综合利用了不同尺度上的子束特性,引入线性插值、新的目标函数和Chebyshev不等式,提出了一种自适应线性特征检测算法。仿真结果表明,该算法对杂波环境下的线性特征检测非常有效,并对短线干扰有一定的抑制能力。

多尺度聚类Hough变换航迹起始方法

针对基于Hough变换航迹起始方法存在的航迹簇拥现象,提出了一种基于多尺度聚类的Hough变换(MSC-HT)航迹起始方法。该方法首先对量测进行Hough变换,利用较低的阈值得到备选航迹;然后对备选航迹进行多尺度聚类,通过变化尺度参数寻优,自适应确定起始航迹数目和航迹参数,仿真结果表明了算法的有效性。

一种多普勒雷达修正逻辑起始算法

针对一类具有多普勒量测的航迹起始问题,首先推导了目标任意三个时刻的斜距量测与多普勒量测乘积线性组合的统计特性,进而提出了一种修正逻辑起始算法。该算法通过在传统逻辑起始算法的航迹扩展阶段加入点迹关联的假设检验环节,来降低虚假航迹的数目。仿真结果表明,该算法的航迹起始概率与传统逻辑起始算法相当,而其虚假航迹数远远小于传统逻辑起始算法,并且运算量略有降低。

As-IPDA算法的天波超视距雷达目标跟踪研究

天波超视距雷达(OTHR)具有低数据率、低检测概率和低量测精度特征对目标跟踪提出挑战。针对OTHR在低检测概率下跟踪目标存在失跟率高的问题,将As-IPDA算法应用到OTHR目标跟踪中,通过大量的仿真实例验证了As-IPDA算法在超视距雷达目标跟踪应用中的可行性,并分析了平滑步长、航迹存在性转移参数、目标检测概率对算法性能的影响,给出了算法参数选择建议,为工程应用提供理论参考。

As-IPDA算法在OTHR航迹维持中的应用

天波超视距雷达(OTHR)具有的低数据率、低检测概率和低量测精度特征对目标跟踪提出挑战;由于对航迹、航迹存在概率的平滑作用,基于状态扩维IPDA(As-IPDA)算法在目标跟踪中得以很好应用,文章把As-IPDA算法引入到天波超视距雷达目标跟踪环境中;仿真结果表明,与传统的概率多假设跟踪(PMHT)算法相比,As-IPDA算法在目标跟踪精度、失跟率以及实时性方面都有满意的结果,从而验证了该算法在天波超视距雷达目标跟踪中的有效性、可行性。

基于局部显著特征聚焦学习的SAR舰船智能检测

合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像的船舶目标检测,因其广泛的应用前景而备受关注。近年来,基于深度学习的SAR图像船舶目标检测在多种场景中表现出较好性能。然而,由于SAR独特的成像机制,舰船目标通常与背景环境具有相似的散射特性使得实际的船舶目标难以辨识,且船舶目标尺度较小,导致准确检测船舶目标具有挑战性。为了缓解这一问题,本文提出了一种基于局部显著特征聚焦学习的SAR舰船检测方法。首先,设计了双重注意力模块,通过对通道级和空间级的特征进行双重注意力加权,以充分地探索船舰目标的关键语义特征,从而提升模型的深度提取能力。随后,为了进一步提升模型对船舶目标特征的表征能力,设计了平衡特征金字塔网络模块,通过对舰船目标的多尺度特征进行缩放、增强和聚合处理,以实现多尺度特征间的语义和空间信息均衡分布。最后,在SAR舰船检测数据集(SAR Ship Detection Dataset,SSDD)上进行了广泛的实验分析,实验结果一致性地证明了所提方法在提升SAR图像舰船目标检测准确性方面的有效性。

基于变分贝叶斯的星载雷达非线性滤波

星载雷达由于其探测范围广、距离远、全天候等优点,在预警防御系统中占有十分重要的地位。然而,由于观测平台的高速运动以及摄动干扰、传感器观测非线性等问题,使得星载雷达目标高精度跟踪带来严峻挑战。针对星载雷达非线性状态估计问题,采用一种基于变分贝叶斯的非线性滤波方法,该方法通过将非线性状态估计问题转化为优化问题,通过迭代优化获得了闭环解析解。此外,针对坐标变换中俯仰角量测缺失问题,提出了一种基于先验目标高度的俯仰角估计方法。通过数值仿真,验证了所提方法较传统非线性滤波方法,如扩展卡尔曼滤波、不敏卡尔曼滤波、转换量测卡尔曼滤波,具有更好的估计精度。