SOJ干扰下雷达网检测性能分析

通过建立SOJ干扰时雷达的检测概率分布模型,研究了雷达网在秩K准则和Neym an-Pearson准则时检测概率分布,仿真了不同准则时雷达网的检测概率分布图,分析比较了以上2种融合准则的融合性能。通过仿真发现,雷达网检测概率分布图克服了传统方法利用单个空间位置检测概率描述雷达网性能的局限性,并且为干扰下雷达网融合准则的选取提供了一个更全面、更直观的参考。

一种有效的RGPO干扰鉴别算法及性能分析

本文研究目标跟踪时的距离门后拖(RGPO)干扰鉴别问题,分析了现有χ2检验算法的不足,在χ2检验算法的基础上,提出了一种采用信号似然比预处理和移位寄存器后处理相结合的鉴别算法,称之为Chi+SLR+register算法.该算法在最佳寄存器长度下,能使误判概率最小.在相当宽的寄存器长度范围内,该算法都有很好的鉴别性能.此外,该算法在有SOJ干扰时,也能保持高的鉴别率,因而是一种更有效的RGPO干扰鉴别算法.

基于H∞滤波的远距离干扰下的目标跟踪算法

提出了一种加权和(WS)-H∞滤波算法实现远距离干扰机(SOJ)环境下的目标跟踪。算法通过使用合适的传感器模型和高斯和(GS)似然函数,充分利用了干扰信息从而提高没有量测时的跟踪精度;同时针对干扰环境下的量测和干扰信息的统计分布不确定的特点,采用WS-H∞滤波算法提高整个跟踪系统的鲁棒性。仿真证明,WS-H∞滤波算法在量测噪声和干扰估计不准确时表现出了良好的鲁棒性,其航迹连续性和跟踪精度都明显优于GS扩展卡尔曼(GS-EKF)滤波算法,而计算复杂度却没有明显提高。