一种新的单站红外目标纯方位参数航迹滤波方法

红外单站只能测量目标的角度信息,难以获取目标的距离信息,无法在直角坐标系下有效对3维目标进行跟踪。该文提出一种新的纯方位参数航迹滤波方法,该算法避免传统方法中需采用多站交叉定位的思路,根据红外传感器测量速率较高的特点,直接利用单传感器测量的方位角序列,对目标航迹参数进行估计,较好地解决了单站的目标跟踪问题。仿真结果表明,该方法对直线运动或机动目标具有良好的跟踪性能。

有色噪声背景下直升机航迹滤波与预估的研究

结合武装直升机在巡航或搜索地面目标的特点 ,给出直升机航迹模型为协方差平稳随机模型。在线估计有色噪声参数 ,对测量噪声去相关。对直升机航迹进行卡尔曼滤波与预估。最后对有色噪声条件下的航迹进行了仿真研究 ,并与白噪声条件下的仿真结果进行比较 ,结果表明 ,这种方法具有很强的去相关能力 ,可以提高跟踪精度。

基于UKF航迹滤波的干扰目标智能识别算法研究

针对雷达导引头末制导阶段抗干扰技术,建立了典型的距离-速度拖引干扰模型,采用无迹卡尔曼滤波(UKF),研究了基于速度、加速度、过载等指标的干扰目标智能识别技术。首先建立距离-速度拖引干扰模型,通过引入弹目相对距离、径向速度、高低角与方位角建立了系统跟踪模型。其次,给出了基于UKF实现目标跟踪与识别的滤波框架。在此基础上,以径向速度、径向加速度、角加速度与过载为评价指标,建立了目标智能识别指标体系。最后,通过典型的目标运动模型(目标跃升),对目标施加的四次距离-速度拖引干扰(两次前拖、两次后拖)进行目标识别。仿真结果表明,利用UKF滤波信息能够有效实现对距离-速度拖引干扰下的干扰和目标智能识别,仿真结果验证了该识别方法的可行性与有效性。

适于坐标支援的航迹滤波算法研究

在网络化作战系统中,外围战需要实时接收来自目标指示雷达或制导雷达的坐标支援信息,其精度是外围战射击目标的保障。通过对某型雷达传统滤波算法的自适应调整,解决了传统方法在目标机动阶段精度差的问题;通过仿真分析,该方法满足精度指标,能够达到实战的要求,具有一定的工程实践价值。

纯角度量测序列的参数航迹滤波新方法

红外探测器只能测量运动目标的方位角和俯仰角,难以获取目标的距离信息,所测量的空中目标信息为不完全信息,无法在直角坐标系下有效对三维运动目标进行滤波与跟踪。针对这一问题,提出红外单站跟踪运动目标的参数航迹滤波方法。该方法利用传感器测量到的目标方位角和俯仰角信息,根据假设的目标运动模型,先对目标飞行方向进行估计,然后利用估计出的方向向量和角度量测序列计算出目标的两个航迹参数;最后综合解算得到目标到传感器的方向向量参数航迹计算公式,从而得到方位和仰角估计值。仿真结果表明,该模型对方位和仰角的估计值较稳定,误差较小,效果较优。

雷达与红外探测设备组网中航迹滤波算法研究

给出了一种最小方差意义下的最优航迹滤波方法。该方法能根据雷达与红外探测设备所测得的异步测量信息进行实时滤波,无需将测量数据进行同步对齐,避免了现有算法的不足,更便于工程应用。数字仿真结果证明,该方法能提高航路估计精度。

基于改进交互式多模型算法的ADS-B航迹滤波方法研究

针对广播式自动相关监视(ADS-B)航迹跟踪精度低以及目标跟踪模型与目标运动模型匹配效率低的问题,结合自适应算法对经典交互多模型(IMM)算法的运动模型集进行改进。将经典交互模型(IMM)运动模型集中的匀加速运动(CA)模型,改进为"当前"统计模型(CS)和修正转弯(MCT)模型。利用改进的模型集对目标当前位置、速度和加速度进行滤波估计。并对模型转移概率进行修正,提高IMM算法的自适应能力,实现快速目标跟踪。利用模拟航迹数据及实际设备接收的实测数据对算法进行验证。结果表明:运动模型集改进后的IMM算法滤波结果优于经典IMM算法,跟踪结果稳定,改进的算法可适应复杂的目标航迹实时跟踪。

一种基于最小二乘的航迹滤波方法

本文介绍了一种新的雷达数据处理滤波方法,具体涉及雷达航迹滤波。应用于地面雷达,通过对航迹所关联若干点迹在一定时间、一定空间进行最小二乘拟合,然后进行航迹滤波。

基于VSIMM-SRCKF的ADS-B航迹滤波方法研究

为了提高ADS-B航迹跟踪精度,并针对交互多模型算法所选模型集而导致的跟踪性能下降的问题,采用基于平方根容积卡尔曼的变结构交互多模型(VSIMM-SRCKF)算法对航迹进行滤波。建立运动目标跟踪的VSIMM模型集来描述机动目标的系统总模型集合,在滤波过程中,SRCKF递推的更新通过将协方差矩阵开平方得到,使计算复杂度降低,并且使协方差矩阵保持非负定,能够避免滤波中的发散问题。仿真结果表明:提出的基于平方根容积卡尔曼的变结构交互多模型算法(VSIMM-SRCKF)在估计误差均值、估计误差标准差以及平均绝对百分比误差方面均优于IMM-CKF算法和IMM-SRCKF算法,说明VSIMM-SRCKF算法具有更好的跟踪精度,可适应于复杂目标航迹的实时跟踪。

空管自动化系统中航迹滤波算法的应用与改进

雷达目标的航迹处理是空管自动化系统的一个核心功能,航迹滤波是航迹处理过程中的重要技术,是实现平滑、稳定航迹的关键,航迹滤波算法直接影响着系统目标航迹的准确性和可靠性,本文以航迹滤波原理为切入点,介绍了两种广泛应用于空管自动化系统中的航迹滤波算法,最后分析仿真了一种改进的多模型交互式航迹滤波算法。

基于小型相控阵天线二次雷达的自适应航迹滤波方法

本文先介绍二次雷达基础知识和曲线拟合最小二乘法的原理,接着分析基于小型相控阵天线的二次雷达在航迹处理的过程以及存在的问题,最后提出基于小型相控阵天线二次雷达的自适应航迹滤波方法。通过理论分析和数学计算,在实际工程项目中已验证该方法的有效性。该方法可明显改善基于小型相控阵天线二次雷达的航迹滤波处理效果,提升二次雷达设备的位置探测精度。

单雷达航迹滤波与卡尔曼滤波算法

单雷达数据处理在民航空管自动化系统中起到基础性的作用,其航迹质量直接关系着自动化系统的准确性和可靠性。航迹状态滤波是单雷达数据处理中的难点,是实现平滑、稳定航迹的关键。本文以航迹状态滤波算法为切入点,介绍了广泛应用于自动化系统中的卡尔曼滤波算法。

基于“当前”统计模型的ADS-B航迹滤波与处理

针对ADS-B航迹处理的精度问题,提出了一种ADS-B航迹滤波与处理的方法。首先,介绍了ADS-B航迹处理的流程;其次,针对在ADS-B航迹处理时出现的精度问题,引入“当前”统计模型进行研究;然后基于“当前”统计模型,利用自适应滤波算法进行航迹预测,实现航迹平滑;最后,通过对比仿真实验对自适应滤波算法的航迹滤波与处理性能进行分析,对比卡尔曼滤波算法与自适应滤波算法对航迹的处理效果,以及两种算法的误差均值。结果表明:基于“当前”统计模型的自适应滤波算法对航迹的处理有较好的效果,能够有效实现航迹的平滑与预测。

一种基于航迹光滑滤波的目标跟踪方法

针对高频雷达数据率低、系统特性和目标运动复杂的应用背景,文中提出了一种航迹滤波方法来改进对目标航迹的跟踪质量。依据目标运动所形成的航迹应该是连续光滑的原理,对动态特性完全未知的运动过程,利用回归分析建立结构简单、鲁棒性强的估计模型,通过平滑滤波获得目标运动状态的估计值,建立目标航迹。实验数据处理结果表明航迹滤波方法具有适用性广、稳健性好的特点。

基于改进Kalman滤波算法的航迹平滑

通过分析经典Kalman滤波算法应用于目标航迹平滑领域的优势和存在的问题,设计了改进的Kalman滤波算法,有效解决了噪声干扰、探测中断和跟踪目标运动状态突然变化等情况下的目标航迹平滑问题。实验证明,该算法平滑效果明显,并有效保持了航迹细节特征,提高了数据精度。

基于概率假设密度滤波与无迹Kalman滤波的多目标跟踪与识别

为提高导引头末制导阶段抗干扰能力,针对典型的欺骗式距离-速度联合拖引干扰模型,研究了基于概率假设密度(PHD)滤波的多目标跟踪与基于无迹Kalman滤波(UKF)的多目标识别技术。为说明导引头目标识别原理,给出了距离-速度联合拖引干扰模型;根据导引头测量原理,通过导引头框架角、导弹-目标相对距离、径向速度建立系统跟踪模型,给出了基于PHD滤波的多目标跟踪与基于UKF的多目标识别的基本原理;基于典型的目标运动模型(匀速直线与匀速转弯模型),针对目标施加的4次距离-速度联合拖引干扰,采用目标跟踪结果以及估计的目标速度和加速度信息进行多目标跟踪与识别分析,能够很快实现真假目标识别。仿真实验结果表明,利用PHD滤波与UKF信息能够有效实现对距离-速度拖引干扰下的多目标跟踪与识别。

基于Qt的雷达数据处理软件开发与应用

雷达数据处理作为雷达系统末端的一个重要环节,主要完成对点航迹的关联、航迹启动、航迹滤波以及航迹外推等工作,实现对目标信息的提取。通常,雷达的数据处理都在后台运行且是对外封闭的,用户无法根据任务特点进行相关参数调整。本文基于Qt框架开发了可独立运行的数据处理软件,通过网络实现点迹接收和航迹发送,开放参数设置,对虚假航迹进行判定。从使用情况来看,软件实现了数据处理参数可灵活配置,降低了虚假航迹个数,有助于提高雷达的作战应用能力。

基于自适应容积卡尔曼滤波的交互多模型算法

ADS-B航迹处理主要包括航迹数据滤波和滤波后数据可靠性的判断。飞机飞行运动复杂,而报文需要在飞行过程中向外界发送,此时报文会受到来自外界的影响和干扰,从而使航迹信息出现误差或丢失。为提高ADS-B航迹报文的准确性,文章采用了交互多模型滤波算法,将自适应容积卡尔曼滤波器作为交互多模型滤波算法的滤波器,并将当前统计模型作为交互多模型的子模型。仿真结果表明,论文改进的算法提高了滤波算法的滤波性能,相较于传统的交互多模型滤波算法具有更高的滤波精度。

雷达情报综合中的航迹处理方法

近年来,基于雷达网的雷达情报综合处理的研究和应用日益受到重视。本文以具体雷达情报处理系统综合软件设计的实践为基础,着重讨论雷达情报自动综合处理的实现方法。本文内容包括自动综合处理以及综合软件设计。在进行航迹相关判断时采用了动态多因子相关算法;在目标跟踪中,采用了α β滤波器与机动检测器相结合的方法,其中机动检测采用了偏离距离法和偏离速度法。这样既保证了良好的航迹平滑效果,又较好地解决了目标机动检测问题。本文侧重于工程上的应用,目的是为雷达情报自动综合处理提供一种合理而全面的处理方法,所涉及到的算法与方法也适用于雷达情报融合,文中所提出的理论均在实际雷达情报系统中得到了验证。

一种稳健的雷达目标跟踪滤波算法研究

稳定、高精度地跟踪目标是精密跟踪雷达的首要任务。针对多目标交错等情况产生异常值影响或非高斯噪声环境下跟踪滤波不稳定的问题,从目标跟踪数据残差统计特性分析入手,通过迭代计算统计残差,并根据统计的残差值进行目标数据关联门的控制和目标航迹数据的滤波处理,实时剔除了航迹数据中的异常值。仿真结果表明,在计算量几乎没有增加的情况下,该方法的航迹处理效果优于对比方法,使得滤波处理后航迹的稳定度和精度都有较大的提高。