多雷达系统数据融合综述

雷达系统在军事和民用领域发挥着重要作用。为了提高雷达探测精度和范围,发展了多雷达系统,并采用数据融合技术将不同雷达数据进行综合分析。本文概述了多雷达系统及其基本组成和工作原理,并探讨了雷达数据融合技术及其在军事领域的应用。未来,多雷达系统将与人工智能和太空科技结合,并不断改进数据融合技术,具有广阔的应用前景。

多雷达系统几种误差配准方法的分析与比较

对多雷达系统现有几种主要误差配准方法即实时质量控制法（Ｒｅａｌ ＴｉｍｅＱｕａｌｉｔｙ Ｃｏｎｔｒｏｌ）、最小二乘法（Ｌｅａｓｔ Ｓｑｕａｒｅｓ）、最大似然法（Ｍａｘｉｍｕｍ Ｌｉｋｅｌｉｈｏｏｄ）和广义最小二乘法（Ｇｅｎｅｒａｌｉｚｅｄ Ｓｑｕａｒｅｓ）进行理论分析与比较，利用参考文献［１］的数据对上述凡种算法的实际应用效果进行比较，为实际系统选择合适配准算法提供一定依据。

集中式多雷达系统的数据融合

集中式多雷达系统是一种典型的多传感器数据融合系统。一般组成多雷达系统的各部雷达之间是异步工作的,且各部雷达具有不同的数据采样率。本文给出了一种解决异步数据融合问题的方法,并结合计算机仿真的结果分析了这种方法的性能。

多雷达系统描述和相关及分析的模糊图方法

把模糊图论方法用于多雷达系统的描述、相关和分析，给出了相应的方法。在多雷达系统中考虑到模糊性的因素将更能反映实际情况，也会给决策者提供更丰富的信息。

多雷达系统中目标速度向量的测量及其精度研究

本文研究组网雷达系统中利用多站对目标的距离观测值和Doppler速度观测值解算目标三维速度向量的方法及其精度分析和误差分解．指出了目标速度向量在机动目标跟踪中的重要应用．

多雷达系统假目标情况分析

针对在多雷达系统使用过程中出现假目标的现象,本文首先介绍了多雷达系统的工作原理。后介绍了出现假目标的几种原因,最后结合实际,对我站所属两个雷达在多雷达系统上出现假目标的现象进行阐述分析并提出解决方案。

多雷达系统数据包抓取与分析算法的设计

多雷达融合航迹数据是航班进离港系统的重要数据来源,因此对多雷达网络数据包进行抓取与分析是航班进离港系统开发的关键环节。论文通过综合利用WinPcap抓包工具、多线程处理及过滤无关航迹的方法,大大提高了对网络数据包抓取与分析的性能,有效地避免了网络丢包,满足了航班进离港系统对多雷达系统网络数据包的实时处理需求。

基于强化学习的多雷达抗干扰算法研究

针对多雷达系统在受到环境的扫频干扰下无法工作的问题,研究了基于深度强化学习的多雷达共存抗干扰算法。文中将环境划分为多个子频段,对干扰占用频段过程进行建模,用马尔可夫模型对多雷达系统进行建模;对双深度Q网络(Double DQN)强化学习算法进行改进,与门控单元循环神经网络相结合,使之能处理依赖于长时间序列的干扰问题;提出了基于门控循环记忆的深度确定性策略强化学习算法,针对Double DQN强化学习中的网络臃肿和行动集合较大的问题进行了改进,采用直接输出行动策略,有效降低了网络复杂度。实验仿真结果表明,在多雷达存在的情况,该算法通过避开存在干扰的频点,不仅能够有效降低来自外界的干扰,还能减少己方雷达相互之间的干扰。

基于可视化界面多雷达信息融合教研系统设计

多雷达信息融合是提升雷达探测与抗干扰性能的主要发展方向之一。然而,多雷达信息融合涉及知识多,需要对单雷达系统及多源信息融合知识有全面的认识。传统的理论教学直观性不足,现有的雷达系统教研系统以单雷达系统教学为主,并未包含多雷达信息融合的内容。为提升学生的学习兴趣,方便教师教授最新的研究发展动态,在MATLAB环境下利用图形用户界面工具设计并开发了多雷达信息融合教研系统。系统涵盖了场景想定、回波信号生成、单雷达系统仿真及多雷达数据融合等功能,实现了多雷达系统仿真的可视化操作。该实验平台界面友好,可交互性强,学生可根据需求对仿真过程进行配置。设计结果表明,该系统对多雷达系统的仿真效果良好,化抽象为直观,可以起到更好地辅助教师授课、帮助学生学习的作用。

面向协同探测的多机雷达功率时间联合优化分配算法

针对多目标搜索及跟踪场景,研究了面向协同探测的多机雷达功率时间联合优化分配算法。首先,基于信号检测理论和克拉美-罗下界,分别推导了雷达搜索性能与跟踪性能评估指标;在此基础上,建立了面向协同探测的多机雷达功率时间联合优化分配模型,即以最大化雷达工作性能指标为优化目标,以满足给定系统资源限制为约束条件,对雷达搜索及跟踪任务中节点选择、辐射功率和任务时间等参数进行联合优化设计;最后,针对上述优化问题,采用基于内点法和粒子群算法的三步分解算法进行求解。仿真结果表明,与现有算法相比,所提算法能够在满足给定系统资源限制的条件下,有效提高雷达系统搜索性能和跟踪精度。

基于数据驱动的雷达系统误差估计方法

针对实际情况中多雷达系统误差校准效果不理想的问题,提出了一种基于数据驱动的雷达系统误差估计方法.首先采用数值模型对雷达探测区域进行网格剖分,在网格上建立误差分布函数,然后采用方差迭代计算方法对每个网格进行参数估计.所提方法克服了雷达系统误差模型复杂、难于建立的困难,采用数值方法得到系统误差的区域分布.实验结果表明,在有船舶自动识别系统等高精度信源情况下,所提方法具有较高的系统误差估计精度,且计算量小、工程实施方便.

浅谈多雷达系统中的雷达引接问题

近几年来,随着信息技术的高速发展,雷达处理系统也由原来的单部雷达处理系统发展到现在的多雷达处理系统;从多雷达选择方式到马赛克方式或融合式的多雷达处理系统。目前全国许多大中型机场都已安装了多雷达处理系统,引接外地的雷达信号已成为许多机场所关心的问题。

数据融合技术在军队指挥自动化系统中的应用研究

通过对数据融合基础理论的总结与剖析,提出了数据融合技术在军队指挥自动化系统中的应用,并以多雷达系统点迹航迹及战场态势和威胁估计的数据融合为例进行了深入讨论。

一种基于ECEF坐标转换的多雷达误差配准算法

提出一种有效的多雷达系统误差配准算法，该算法采用ＥＣＥＦ（Ｅａｒｔｈ－Ｃｅｎｔｅｒｅｄ Ｅａｒｔｈ－Ｆｉｘｅｄ）坐标系作为过渡坐标系，将分散配置的各雷达站的量测数据实时转换到主站（设主站雷达无系统偏差），利用各站同主站之间的量测差值，设计一扩展卡尔曼滤波器，实时估计出各站相对主站之间的系统偏差，从而对网中各雷达进行配准，计算机仿真结果证明了该算法的正确性和有效性。

雷达网目标速度向量测量及其在跟踪中的应用

研究了组网雷达系统中利用多站对目标的距离观测值和Ｄｏｐｐｌｅｒ速度观测值解算目标三维速度向量的方法．指出了目标速度向量在机动目标跟踪中的应用．给出了位置－速度分别相关算法，并进行了仿真计算．计算结果表明，该方法能较成功地解决多目标及杂波环境中的相关模糊问题．

投影法在多雷达坐标变换中的应用

在雷达数据处理中,需要把不同雷达坐标系下的数据融合到同一坐标系下。即要把不同坐标系下的坐标进行相互转换。针对此问题,提出利用向量投影法实现各个雷达坐标数据相互转换的新方法。该方法不同于以往的旋转平移坐标系转换的常用方法,直接利用向量之间的几何关系做坐标变换,计算简单快捷,具有宽广的应用前景。

认知雷达网联合传感器选择和功率分配

合理分配雷达有限的传感器资源,充分发挥传感器的认知能力可提高跟踪性能。提出了一种基于后验克-拉美罗下界(PCRLB)的多雷达系统联合传感器选择和功率分配方法。推导多雷达系统单目标跟踪下的PCRLB,该指标不依赖于具体的滤波算法,且多目标跟踪下的PCRLB的计算相互独立。以PCRLB的迹为代价函数,构建基于PCRLB的联合传感器选择和功率分配模型。对于构建的非凸优化问题,设计了基于凸松弛的循环最小化算法,优化求解最佳的传感器组合方式和功率分配方案。最后,仿真结果显示,所提的算法和策略具有较好的跟踪性能。

飞行器被雷达发现的概率计算

在对飞行器通视性分析的基础上,通过RCS和飞行器与雷达的距离计算出雷达在该时刻对飞行器的瞬时发现概率,进而计算出整段航迹的累积发现概率.并在单个雷达的基础上,分析了多雷达探测系统的运行模式,计算出多雷达系统对飞行器的发现概率.

多雷达数据配准的工程实现

基于雷达网系统误差分析 ,提出了一种简单、实用的数据配准算法 ,称为最小二乘相对系统误差配准法(LSRSEM ) ,并给出了一种基于相对系统误差的多雷达数据配准工程实现方法。仿真和实际数据证明 ,该方法可以使同一目标观测航迹的分裂程度减小一个数量级 。

车载多雷达组网实时航迹误差评估算法研究

结合车载多雷达组网系统的特点,为提高后续信息融合的精度和速度,在地心直角坐标(ECEF)的坐标变换体系下,通过多站航迹数据之间的比较处理,提出了基于最优递推最小二乘估计的车载多雷达组网实时航迹误差评估算法。仿真结果表明,该方法具有较高的准确性和鲁棒性。