多雷达多目标航迹跟踪法

提出了一种改进的模糊极小极大(FuzzyMin-Max,FMM)神经网络算法,并结合无师训练FMM神经网络的聚类,给出了一种基于FMM神经网络的多雷达多目标航迹跟踪方法.仿真实验结果表明,这种方法能够有效地完成多雷达多目标的数据融合,并较好地实现了多雷达多目标的航迹相关.

多雷达多目标航迹跟踪中FMM神经网络的应用与仿真

提出了一种基于Fuzzy Min-Max (FMM)人工神经网络的多雷达多目标航迹跟踪的方法。仿真应用的实验结果表明,这种方法能够有效地完成多雷达多目标的数据融合,并比较理想地实现了多雷达多目标的航迹相关。

基于红外相机和毫米波雷达融合的烟雾遮挡无人驾驶车辆目标检测与跟踪

战场环境下无人驾驶车辆的感知系统易受烟雾、扬尘等天气的影响,对关键目标的检测与跟踪能力大大下降,造成目标漏检、目标误检、目标丢失等严重后果。针对该问题,开发毫米波雷达和红外相机融合系统,采用目标级融合方式建立简洁有效的融合规则,提炼和组合各传感器的优势信息,最终输出稳定的目标感知结果。对毫米波雷达的目标进行有效性检验和提取,并提出改进的基于密度的含噪声空间聚类应用算法,以减少毫米波雷达噪音干扰。以YOLOv4网络为基础,引入MobileNetv2主干网络,在网络训练过程中运用迁移学习方法,同时对红外数据样本进行扩充,解决了红外图像训练样本少的问题。试验结果表明,相较于仅基于红外相机的算法,融合检测算法在烟雾环境下的精度显著提升,且算法实时性高,实现了烟雾环境下毫米波雷达与红外相机融合的目标检测与跟踪,提高了无人驾驶车辆目标检测与跟踪系统的抗烟雾干扰能力。

面向对海监视的舰船目标跟踪与航迹融合数据集

对海监视中航迹实时关联与轨迹融合任务是安全防控、区域态势监视、远程精确打击等军民应用领域的热点和难点问题,高质量的数据集对推动目标跟踪与融合技术在该领域的研究有重要作用。本研究针对目标跟踪与融合领域技术研究的数据需求以及目前公开数据集所存在的数据缺乏、场景设计针对性差、数据格式单一、数据描述不全等问题,通过仿真软件对复杂场景中多传感器多目标探测数据进行仿真,提供了一套面向典型对海监视场景(以舰船为探测对象的2D雷达与侦察传感器﹝ESM﹞)的目标跟踪与航迹融合数据集。其中仿真软件包括剧情发生器和传感器模拟器两部分,是一套成熟的目标跟踪场景仿真环境,提供逼真的探测数据模拟能力。本数据集涵盖的传感器对象包括2D雷达与侦察传感器,目标包括典型的海上舰船类别,并支持携带辐射源配置,设计了高速运动、密集交通、多传感器数据融合、特定舰船侦测和交叉定位等多种典型场景。本数据集中共包含368155条目标点迹,舰船数量为101条,时间范围15000秒,数据格式符合实际设备上报情景、探测误差模型符合实际。本数据集通过对数据误差进行正态性检验、对检测率、虚警率的场景检验以及实地调研,完成了对数据的准确性评估与数据完备性控制,可为舰船目标跟踪、轨迹融合等算法研究与验证提供基础数据。

紧凑型地波雷达目标检测跟踪一体化实验平台

紧凑型地波雷达检测目标时回波信噪比低。应用传统的先检测后跟踪方法进行目标探测时,弱目标回波容易淹没在杂波和噪声中,出现弱目标漏检和虚假点迹误检,导致跟踪时易发生航迹断裂、误跟踪等现象,影响目标跟踪的连续性。为提升紧凑型地波雷达对海上运动目标的长时跟踪能力,建立检测器与跟踪器之间的信息动态交互机制,提出一种紧凑型地波雷达目标检测跟踪一体化方法。实验结果表明,与先检测后跟踪方法相比,所提方法跟踪得到的平均航迹时长增加了17.52 min。结合工程应用需求,在Matlab R2018b环境下开发了紧凑型地波雷达目标检测跟踪一体化实验平台,为紧凑型地波雷达海上目标探测实验测试提供了平台支撑。

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。

基于自适应KF的船载地波雷达目标跟踪方法

针对使用传统的卡尔曼滤波器进行多目标跟踪易发生状态估计不准确、航迹断裂的问题,提出了一种转换量测卡尔曼滤波增益自适应调整方法。结合船只目标的运动特性和历史船只航迹数据,采用线性最小二乘拟合提取出航迹参数的变化趋势。使用似然函数分别计算目标预测状态和量测状态与航迹的隶属度。利用预测状态和量测状态的隶属度值对滤波方式进行选择。利用仿真及实测船载地波雷达数据开展了目标跟踪实验,结果表明,使用该文方法能够得到平滑、持续的航迹输出,目标的跟踪距离远、跟踪精度高,优于现有的自适应滤波方法。

天基分布式雷达海面目标跟踪应用总体技术研究

天基雷达在广域目标监视方面具有独特优势,利用天基雷达实现广域海面目标跟踪具有重大现实意义和特殊难度。针对天基分布式雷达体制,在分析其用于海面多目标跟踪场景所存在的区域非均衡覆盖、低/超低回访周期、实时处理等特殊问题影响基础上,提出了星间接力跟踪处理方式和栅格化跟踪处理框架,并给出了相应的多目标跟踪性能评估指标体系。仿真评估结果表明了所提栅格化跟踪处理框架相对常规全域处理框架的优越性以及评估指标的合理性。

基于局部航迹关联的多基地雷达多目标跟踪快速算法

针对仅能观测目标一维信息的多基地雷达系统,提出了一种基于局部航迹关联的多目标跟踪快速算法.该算法通过各接收机的局部跟踪处理,在获得目标一维航迹的基础上,利用目标的速度信息、局部航迹的冗余性及其与目标的一一对应关系,分级剔除了由于组合定位产生的大量虚假目标,进而通过局部航迹的关联提高了多目标跟踪的稳定性.与传统的集中式跟踪算法相比,该算法避免在融合中心进行复杂的"量测-量测"与"量测-航迹"关联运算,显著提高了计算效率,具有较好的实时性,易于工程实现.

高频地波雷达海上目标航迹跟踪新思路

高频地波雷达是对海上运动目标进行监视监测的一种重要手段,为了提高地波雷达对海上特定目标独立跟踪探测时的性能,本文对高频地波雷达海上目标跟踪技术的研究现状进行了综述,分析总结了目前航迹跟踪方法存在的主要问题。结合海上目标跟踪的实际应用需求,借助目前流行的深度学习方法充分挖掘其他同步探测手段获取的目标信息,提出了基于知识辅助的特定目标跟踪方法,改善后续地波雷达对特定目标独立跟踪时的航迹质量,初步的航迹跟踪结果验证了提出方法的有效性。提出的地波雷达特定目标跟踪方法对目标跟踪方法的理论研究及地波雷达目标跟踪系统的业务化应用均具有重要意义及参考价值。

基于IMM-JPDA-ISTUKF的车载毫米波雷达多目标跟踪算法

为提高车载毫米波雷达多目标跟踪精度指标,提升道路车辆行驶安全性,文中在交互多模型无迹卡尔曼滤波(IMM-UKF)和联合概率数据关联(JPDA)融合的算法基础上,针对车辆运动状态突变处UKF鲁棒性差、滤波精度低的问题,提出了一种基于改进强跟踪UKF(ISTUKF)的IMM-JPDA-ISTUKF算法。通过模拟道路场景搭建的仿真环境对算法性能进行了验证,且为证明该算法在实际道路工况下跟踪精度的提升,还进行了雷达道路测试,通过雷达在道路上获取的车辆数据进一步验证了该算法的有效性。结果表明,该算法在目标车辆运动状态发生变化时的距离跟踪精度和速度跟踪精度方面均得到了提高。

基于防空目标探测与跟踪的雷达资源管理技术研究综述

雷达资源管理是一项运用优化运筹理论挖掘雷达系统性能边界,通过对系统资源的高效分配和合理调度,实现系统的优化运行,并显著增强系统性能表现的综合性技术。随着机械扫描雷达、相控阵雷达以及多输入多输出(Multiple-input multiple-output,MIMO)雷达技术的持续革新,雷达资源管理技术也在不断深化拓展,以满足日益复杂的目标探测与跟踪需求。鉴于军事威胁的不断加剧和装备技术的迅猛发展,为实现我军未来“网络中心战”的对抗模式,对防空反导武器预警探测装备的资源管理技术研究显得尤为重要。本文聚焦基于防空目标检测、跟踪的信息感知的雷达资源管理技术进行综述,深入剖析与总结现有文献以及研究成果:首先,本文从宏观角度系统概述了雷达资源管理的概念、管理要素组成以及优化策略求解方法。在此基础上,根据雷达系统架构将雷达资源管理研究内容划分为单站雷达资源管理和多站雷达资源管理,并分别对相控阵雷达、集中式MIMO雷达、分布式MIMO雷达以及组网雷达的资源管理研究现状进行梳理和讨论。最后,探讨当前研究中存在的问题和挑战,并对未来基于防空信息目标感知的雷达资源管理技术研究的发展趋势进行展望。期望本文能够为防空反导预警探测装备领域的研究学者提供有价值的参考,推动雷达资源管理技术的持续创新与进步。

基于弧段检测的高频地波雷达特定目标航迹跟踪方法研究

本文对现有的高频地波雷达目标跟踪方法进行了概述,提出了一种地波雷达目标长时连续跟踪的方法,基本思想是:充分挖掘航迹弧段特征,基于特征对船只运动建模,并结合杂波背景进行融合决策。进一步,为了达到长时间连续跟踪的需求,借鉴深度学习的思想,利用新获取的弧段数据对算法估计结果不断递归校正,使得随着获取数据的增加跟踪越准确。该方法适用于杂波环境且在航道附近存在众多干扰船只的情况下对机动目标航迹的实时稳定跟踪,为高频地波雷达在复杂干扰环境下特定目标持续跟踪提供理论基础和方法指导,为充分发挥地波雷达在海上监视监测中的作用提供技术支撑。

一种相控阵雷达自适应目标航迹跟踪方法

提出了采用多模型交互自适应变采样跟踪方法进行机动目标跟踪,以控制采样时间,从而有效地利用雷达系统资源.用蒙特卡罗方法模拟各种航迹,计算变采样率的采样时间,并与固定采样率跟踪方法进行了比较分析,取得了很好的应用效果.

激光雷达融合机器视觉的物流分拣多目标视频跟踪

为了实现物流分拣多目标精准跟踪,提出一种激光雷达融合机器视觉的物流分拣多目标视频跟踪方法。通过激光雷达采集检测环境内的点云数据,并对其滤波处理。将机器视觉采集的物流分拣视频去噪,采用Sobel边缘检测算子检测去噪后的图像边缘,引入分裂合并算法对去噪图像展开多区域分割处理,获取比较明显的多目标视频区域。利用透视变换原理对图像数据融合处理,实时确定目标位置,实现物流分拣多目标视频跟踪。经过实验测试证明,所提方法的物流分拣多目标视频跟踪结果准确率超过95%,且延误时间控制在13 ms以内。

基于点航迹质量评估的雷达目标联合检测跟踪方法

提出一种基于点航迹质量评估的联合检测跟踪方法。通过检测器和点迹提取器预处理得到待确认点迹,并在点迹提取的同时基于凝聚为同一点迹的多维回波数据特性计算点迹质量,然后采用基于动态规划的多周期联合检测方法实现对多周期待确认点迹的联合检测跟踪处理,提取目标信息,通过两组实测数据的处理验证了该方法的有效性。该算法在不改变经典雷达信息处理架构的条件下提高了复杂背景下目标发现能力和虚假抑制能力。

一种高分辨雷达空间目标跟踪方法研究

高分辨雷达在跟踪远程空间目标时,其量测坐标转换会引起一类特殊的强非线性问题。对其产生机理进行了分析。经典的非线性滤波技术的跟踪精度会急剧下降。因此,提出一种基于中间过渡状态的Kalman滤波器,在直角坐标系下进行目标状态预测,避免了球坐标系下目标运动的复杂建模;预测后,通过选取量测空间内目标位置和速度量及其协方差作为中间过渡状态,在测量坐标系下进行目标状态线性更新;更新后,再将中间状态映射到直角坐标系下,从而得到目标状态的一致性估计。仿真实验结果表明,基于中间过渡状态的Kalman滤波器可有效提高高分辨雷达对空间目标的跟踪精度。

面向大规模目标跟踪的相控阵雷达资源分配方法

相比于传统雷达,相控阵雷达能够同时生成多个波束并灵活改变波束指向,被广泛应用于多目标跟踪领域。在大规模集群目标协同探测场景中,为支持后续节点对敌方目标进行火力拦截与打击的任务需求,相控阵雷达需要在规定时间内将空域内优先级更高的目标更快地跟踪至火控精度,然而若空域内目标数量过多,雷达探测资源有限,难以完成指定跟踪任务。为了解决这一问题,本文提出了一种面向大规模目标跟踪的相控阵雷达目标分配与功率联合优化算法。首先,推导出包含目标分配和功率优化的预测条件克拉美罗下界,并将其作为目标跟踪性能的衡量指标;随后,本文同时考虑跟踪容量和跟踪精度,以最大化满足跟踪精度的目标数量和最小化多目标优先级加权平均跟踪误差为优化目标,结合相控阵雷达系统资源,建立了大规模目标跟踪下的目标分配和功率联合优化模型,对目标分配变量和发射功率变量进行自适应联合优化配置。针对上述优化问题,本文采用两步分解法,将其分解为目标分配子问题和功率优化子问题,并结合激活函数对非平滑非凸的目标函数进行平滑近似。然后,利用谱投影梯度法进行求解。仿真实验验证了所提算法相较于传统算法在多个场景下均能在指定时间内更快速地将更多目标跟踪至指定精度。

针对多目标跟踪的组网雷达检测门限与功率分配联合优化算法

为了提升组网雷达多目标跟踪(MTT)时的射频隐身性能,本文研究了针对MTT的组网雷达检测门限与功率联合优化算法。首先,在采用检测跟踪一体化结构的基础上,分别推导相关波门内的平均检测概率和预测贝叶斯克拉美罗下界作为衡量目标检测性能和MTT性能的指标。其次,以有限的辐射资源和满足一定的目标检测和MTT性能为约束条件,以最小化组网雷达的总功率资源消耗为目标,建立组网雷达检测门限与功率联合优化模型,联合优化雷达节点选择方式、各雷达的检测门限和辐射功率。在此基础上,结合改进的概率数据互联算法和序贯二次规划算法求解上述问题。仿真结果表明,所提算法在满足目标检测和跟踪性能需求时有效降低组网雷达功率资源消耗,提升射频隐身性能。

基于改进ATPM-IMM算法的外辐射源雷达机动目标跟踪

针对外辐射源雷达进行机动目标跟踪时,现有的自适应交互式多模型(AIMM)算法难以达到高精确度跟踪的问题,提出一种基于改进的自适应转移概率交互式多模型(ATPM-IMM)的机动目标跟踪算法。该算法在ATPM-IMM算法的基础上增加了自适应控制窗,对转移概率矩阵进行再次修正,从而可根据目标的机动情况自适应切换机动模型,提高真实模型的匹配概率。仿真和实测数据结果表明,所提算法可有效提高外辐射源雷达进行机动目标跟踪的精确度。