多传感器模糊─概率交互作用的数据关联算法

本文基于估计理论和模糊系统理论，提出了一种多传感器多回波模糊一概率交互作用的数据关联滤波算法，以解决密集杂波干扰环境中多传感器跟踪机动目标的数据关联问题模糊关联度和关联概率共同组成了各有效回波的加权系数，弥补了概率数据关联滤波方法（PDAF）的不足.

模糊-概率交互作用的数据关联算法

基于估计理论和模糊系统理论，提出了一种模糊逻辑和概率交互作用的数据关联算法，以解决密集杂波干扰环境中跟踪机动目标的数据关联问题．模糊关联度和关联概率共同组成了各有效回波的加权系数，弥补了概率数据关联滤波方法（ＰＤＡＦ）的不足．提高了杂波环境中机动目标的跟踪性能．

多普勒盲区条件下空地预警雷达多目标协同跟踪方法

针对多普勒盲区条件下预警机雷达多目标跟踪问题,基于交互式多模型(IMM,Interacting Multiple Models)、联合概率数据互联(JPDA,Joint Probability Data Association)和分布式不敏卡尔曼滤波(UKF,Unscented Kalman Filter)提出了预警机雷达与地基雷达对目标进行协同跟踪的方法。该方法利用目标的状态估计和预测实时计算每部雷达的动态融合权值,预测目标的多普勒频率。当预警机雷达对目标的量测不存在且检测到目标进入预警机雷达多普勒盲区时,由预警机雷达对目标状态进行外推,以此产生虚拟量测,用虚拟量测与地基雷达协同跟踪对目标的融合估计状态进行更新;若预警机雷达对目标的量测不存在且目标不是进入多普勒盲区时,由地基雷达单独对目标的融合估计状态进行更新。当目标飞出预警机雷达多普勒盲区后,将预警机雷达对目标的状态估计再次与地基雷达进行关联,并根据动态权值融合更新目标状态。仿真结果表明,该方法能够改善多普勒盲区内多目标航迹的连续性和跟踪精度。

强干扰环境下性能优化的相互作用多模型-概率数据关联算法

在大区域空中交通管制 ATM(Air Traffic Manage)调度多批次飞机时 ,由于各种干扰和虚警的存在 ,致使相互作用多模型 -概率数据关联算法 (IMM- PDA)的性能下降 .为此 ,提出一个新颖的算法 ,即利用某些先验概率知识构造一个判断回波有效性的函数 ,通过该函数来估计无效回波、并将其排除在外 ,从而改善了算法的性能 .最后 ,通过仿真给以验证 .

一种基于IMMPDA-UKF的机动目标跟踪算法

为了实现对在航捷点附近做机动运动目标的精确跟踪,提出采用不敏卡尔曼滤波(UKF)作为底层的滤波算法,解算出方位和俯仰的角度变化率,通过角度变化率解算出目标的切向速度,在过航捷时建立新的跟踪模型,将切向速度扩充到观测方程中,并结合交互多模型概率数据关联算法(IMMPDA)实现对过航捷机动目标的跟踪。仿真结果表明,该算法跟踪精度高,在航捷点附近无论是转弯机动还是加速运动,都可以保持对目标的持续跟踪,稳定性较高,可以直接应用于工程实践。

密集杂波环境下一种新的机动目标跟踪算法

针对密集杂波环境下的机动目标跟踪问题,在传统方法基础上结合模糊推理的思想,提出一种模糊自适应交互多模型概率数据关联算法。该算法将目标运动模式分为机动和非机动两类区别对待,无需选取大量模型来覆盖机动目标的运动模式,而是动态调节模型集合中部分模型的参数,具有更强的自适应跟踪能力。最后,给出了算法的仿真分析,结果表明:该方法能够有效地跟踪密集杂波中的机动目标,并且跟踪性能较传统方法有所提高。

战场侦察相控阵雷达波束调度研究

战场侦察相控阵雷达在强地杂波环境下对机动性目标跟踪和边跟踪边搜索(TAS)波束调度策略是当前研究的热点。利用地面杂波和目标路径等先验信息,建立了杂波环境下地面交互多模型联合概率数据互联(GIMMJPDA)多目标跟踪算法,在区分目标威胁度、不同威胁目标跟踪精度的基础上实现目标动态的TAS波束调度。经目标态势仿真验证,基于GIMMJPDA目标跟踪算法、高威胁优先级和目标跟踪精度基础上的战场侦察相控阵雷达TAS波束调度策略具有高的时间利用效率。

一种新的避免航迹合并的比例联合概率关联算法

通过对传统的联合概率数据关联算法(JPDA)在平行临近及小角度交叉目标的关联跟踪中引起的航迹合并问题的分析,提出了一种基于最大交互概率的改进比例联合概率数据关联算法。该算法找出距离两逼近目标的交互概率中心最近的有效观测,引入一比例因子对该观测与所有目标的关联概率进行修正,将逼近目标"拉开",从而抑制了航迹的合并。仿真结果表明,改进算法在同等时间复杂度下很好地抑制了传统的JPDA算法引起的航迹合并。

相参辐射源安全诱偏反辐射导弹研究

相参诱偏技术,相对目前广泛采用的非相参诱偏技术,理论上可将反辐射导弹诱偏至导弹杀伤半径外的安全区域,具有一定的应用前景,其实现难点主要在于相位差的控制。通过两点源反辐射导弹诱偏模型,得出相参辐射源安全诱偏反辐射导弹所需要的相位差,提出利用交互多模-概率数据关联滤波估计的方法对反辐射导弹的位置进行滤波估计以减少相位差误差。仿真试验表明,该方法能有效提高定位精度,减少相位差误差。

杂波环境下机动目标跟踪算法研究

本文给出了一种基于平方根中心差分卡尔曼滤波(SRCDKF)的交互式多模型-概率数据关联(IMMPDA)算法。在杂波环境下,该算法较好的解决了非线性条件下机动目标跟踪的问题,可获得比基于扩展卡尔曼滤波(EKF)的IMMPDA算法更好的数值稳定性、计算精度和收敛速度,还避免了复杂的Jacobi矩阵运算;本文大量Monte Carlo仿真进一步验证了该算法的可行性和有效性。

基于IMM-IPDA的杂波区内机动小目标跟踪研究

跟踪穿行于杂波区中的机动小目标进行跟踪时,面临着目标观测点丢失、目标运动形式实时变化和杂波干扰的问题。针对上述问题,提出了一种改进的交互式多模型的综合概率数据关联(IMM-IPDA)算法,利用目标存在性概率对跟踪滤波过程实施反馈处理,并构建逼真的应用场景,进行杂波区内机动小目标跟踪研究,对不同检测概率下的目标跟踪效果进行了评估分析,分析结果对于雷达在实际环境下的对海目标跟踪有一定的工程应用价值。

基于一种改进IMMJPDA算法的地面目标跟踪

对地面多目标的跟踪,由于地面目标的高机动性、杂波密集特点以及运动不确定性,交互式多模型联合概率数据关联无疑是一种好的跟踪算法,但是该算法需对与可行联合事件相对应的矩阵进行拆分,随着目标个数的增多,计算量会呈指数增长。为此提出一种基于模糊多门限的交互式多模型联合概率数据关联算法,该算法利用量测与目标的关联概率来替代可行联合事件概率的计算。Monte Carlo仿真结果显示了该算法在现实运动中的可行性和方便性。该算法减少了计算量,又改善性能,利用多模型特点解决了地面目标的高机动性所带来的运动模型匹配问题。

多平台主动与被动传感器协同跟踪的长时调度方法

为了有效跟踪杂波环境下机动目标、降低系统辐射风险,提出一种多平台主动与被动传感器协同跟踪的长时调度方法。将长时调度问题构建为部分可观马尔可夫决策过程,采用交互式多模型概率数据关联算法更新目标信念状态,利用后验克拉美-罗下界预测机动目标长时跟踪精度,提出改进的维特比算法以求解最优调度序列。仿真实验结果表明,所提搜索算法能够显著降低搜索空间和存储空间,所提长时调度方法能够有效控制系统辐射代价、克服传感器频繁切换。

具有模型概率修正的新颖IMMPDA算法

为了有效提高杂波环境中机动目标跟踪的精度,将标量交互式多模型(SIMM)算法与概率数据关联(PDA)算法结合成SIMMPDA算法。其中,PDA算法能够有效处理杂波环境下的数据关联与测量不确定性。SIMM算法处理运动模型间的切换,且在线性最小方差意义下获得目标的最优状态估计。而考虑因杂波的干扰导致各时刻的匹配模型占优程度不明显的问题,故再对各时刻SIMMPDA算法所得的后验模型概率进行修改,得到一个基于模型概率修改的SIMMPDA算法,即为M-SIMMPDA算法。仿真结果表明,所提算法的跟踪精度得到一定程度的提高。

面向机动目标跟踪的多传感器长时调度策略

为解决杂波环境下机动目标跟踪以及系统辐射风险控制的问题,提出了一种面向机动目标跟踪的多传感器长时调度策略.该方法首先以交互式多模型和概率数据关联算法为基础,估计杂波环境下机动目标跟踪精度.然后以辐射度影响量化辐射代价、推导有限时域内辐射代价,以后验克拉美-罗下界衡量目标跟踪性能、预测机动目标有限时域内后验克拉美-罗下界.最后,引入传感器切换代价,考虑跟踪精度约束,建立基于代价函数和后验克拉美-罗下界的多传感器长时调度策略,并将该约束调度问题转化为决策树优化问题,采用阈值剪枝搜索技术求解最优策略.仿真结果表明:该方法验证了所提策略的有效性,与标准代价搜索相比,所提搜索算法能够以辐射风险略上升为代价,显著降低节点打开数、加快搜索空间;与随机调度、最近调度和贪婪调度相比,所提调度策略能够在满足跟踪任务需求下获得更低的辐射代价;与随机调度和贪婪调度相比,所提调度策略切换代价更低,有效克服了传感器频繁调度问题,更利于实际实现.

交互多模型—概率数据关联的无源定位方法

随着电子战技术的发展,对电子支援系统的生存能力和对目标定位能力的要求越来越高,根据要实现的两个要求,通过分析了提高系统生存能力的无源定位原理,对如何实现对高机动目标定位的交互多模型—概率数据关联的方法进行计算机仿真,结果表明在杂波和高机动情况下,交互多模型—概率数据关联的无源定位方法的可行性。