弱目标自动跟踪中的线谱检测

为提高在低信噪比及多目标干扰下的被动弱目标自动检测、跟踪能力,提出一种带有多线谱融合、优选的线谱目标自动跟踪算法。该算法基于线谱检测,对融合多线谱特征的线谱目标进行自动跟踪,确定线谱目标的建立、删除、融合及关联准则,采用针对航迹的多假设跟踪(MHT)算法对多目标进行自动跟踪,具有计算量小,弱目标跟踪能力强的优点。海试数据分析表明,在强目标干扰的情况下,本算法仍可以对具有线谱特征的弱目标进行稳定跟踪。

单站水下方位频率机动目标运动分析方法

水下方位频率机动目标运动分析常需已知中心频率先验信息且存在机动检测错误等,因此提出了一种基于方位与多线谱信息融合的自适应无迹卡尔曼滤波算法。该算法将方位与多线谱频率信息融合处理,重新构建了方位−多线谱目标运动分析模型。将中心频率信息引入状态向量中构建实时迭代估计,同时引入了自适应时变渐消因子,实时调整过程噪声协方差矩阵使其适应机动目标。仿真与海试数据处理结果表明,所提方法的机动目标运动分析性能最优,其目标运动分析结果能以最快的速度逼近克拉美罗下界。