基于m-MHT的主动声呐野点剔除方法研究

针对水下杂波区内目标跟踪问题的研究,利用多假设跟踪(MHT)算法,解决目标数据关联问题。从工程角度出发,采用Murty和m-MHT方法以优化算法效率和实用性。通过Matlab数据分析仿真验证,表明该方法可提高声呐在杂波环境下对目标跟踪能力。     

杂波下变结构概率数据关联算法

针对杂波情况下的舰艇防空作战中对单机动目标跟踪问题,提出了一种变结构数据关联算法.通过自适应网格算法实现对多种运动模式的机动目标进行自适应跟踪,用概率数据关联算法对杂波下目标进行状态估计,将变结构算法的自适应能力和概率数据关联的杂波跟踪能力相结合.通过模拟跟踪典型反舰导弹机动轨迹,将该算法与标准IMMPDA算法相比较.仿真结果表明,该算法具有较高的关联精度和更短的跟踪时间,对于提升舰艇防空效能和增强生命力有着积极意义.     

概率数据相关技术在目标跟踪中的应用

介绍了目标跟踪系统和概率数据相关(Probabilistic Data Association)算法的基本原理,并对怎样将PDA算法用于杂波环境下的目标跟踪进行了详尽的叙述.     

基于UKF的Rao-Blackwellized粒子滤波器多传感器多目标跟踪算法研究

在纯方位多传感器多目标跟踪问题中,状态的测量通常是来源未确定的观测量,在杂波环境尤为如此,需要同时解决多个目标的测量和目标之间的关联问题。本文提出一种新的基于Rao-Blackwellized思想的RBPF-UKF算法。该算法利用Rao-Blackwellized将多目标跟踪问题转化为2个子问题:数据关联及单目标跟踪问题,利用粒子滤波中的序列重要性重采样原理解决多目标跟踪的数据关联问题,用UKF滤波器实现单目标跟踪。仿真结果表明,RBPF-UKF算法能很好地解决多目标数据关联问题,与RBPF-EKF算法相比具有更高的滤波精度及稳定性,体现了该算法的优越性。     

对跟踪雷达MTD信号处理机设计的考虑

海杂波的干扰是限制舰载跟踪雷达目标检测和跟踪的重要因素,本文在简要分析全相参体制跟踪雷达对MTD信号处理机设计的特殊要求后,重点探讨了适用于该体制的跟踪雷达MTD信号处理机海杂波抑制问题。针对某型舰载跟踪雷达的具体特点,给出海杂波抑制的准则。     

基于分数低阶统计量的卡尔曼滤波目标跟踪算法

针对杂波干扰环境中的非高斯特性,发现海杂波噪声、闪烁噪声等具有显著尖峰的非高斯噪声,可以采用α稳定分布建立更符合实际的噪声模型。根据统计信号处理最新理论和技术,利用p阶分数相关和分数低阶协方差替代传统相关和协方差来改进Kalman滤波器,优化获得基于分数低阶统计量的Kalman滤波目标跟踪新算法(FLOS-KF)。仿真验证了FLOS-KF滤波跟踪新算法可以更好地适应非高斯复杂环境,得到稳健的跟踪效果。     

粒子滤波在机动目标自适应参数辨识算法中的应用

针对目前机动目标跟踪算法无法有效跟踪反舰导弹末段机动的问题,提出一种引入粒子滤波算法的参数辨识模型.通过仿真分析目标作匀速圆周运动情况下该算法的跟踪性能.结果表明,该算法可有效提高跟踪收敛速度和精度,具有一定工程实际意义.     

基于粒子滤波的水下目标被动跟踪算法

针对水下被动目标跟踪的非高斯噪声环境和弱可观性的特点,提出了将粒子滤波算法应用于水下被动目标跟踪中的非线性问题,克服了常规的线性化方法易发散且跟踪精度低、误差大的缺点.仿真结果表明:粒子滤波算法提高了滤波的稳定性,跟踪精度优于扩展卡尔曼滤波算法和无迹卡尔曼滤波算法,收到了良好的效果,具有较高的实用价值.     

近海岸复合杂波幅度分布统计特性研究与相关系数计算

通过雷达进行目标侦测、识别对于现代战争来说是非常重要的,但是由于杂波的存在为目标跟踪带来了非常多的问题,研究杂波特性可以提高雷达的干扰能力。本文在复合K分布的基础上建立近海岸复合杂波模型,并对其特性进行统计,最后进行仿真实验。     

基于大地坐标的多舰协同超视距目标指示研究

针对超视距目标指示问题,建立了基于大地坐标的目标运动方程和观测方程,并将UKF滤波方法运用于目标的跟踪.由多艘舰艇组成一个协同的目标指示系统,并将一种新的分布式融合算法运用于该系统,提高了目标的跟踪精度.仿真结果验证了该算法的有效性.     

多目标跟踪中的目标位置及速度数据融合

基于多传感器数据融合理论，提出了一种在杂波环境下解决多目标跟踪的方法，即利用位置，速度的融合，得到比较满意的多目标跟踪运动轨迹，给出了有效的融合算法，并进行了仿真，通过仿真可以看出这是一种实用，有效的多传感器融合。     

相关地杂波建模和仿真

分析了雷达地杂波的幅度和频谱分布特性,通过对大量实测地杂波回波数据的分析和拟合,建立了仿真杂波幅度和频谱特性的模型.地面杂波的相关特性可以用低阶AR模型很好地描述,而其幅度分布特性可以用对数正态分布建模.研究了基于零记忆非线性变换法对相关对数正态分布杂波的建模和仿真方法,仿真效果理想.这种方法快速、有效,可用于雷达信号模拟和雷达信号处理器的设计.     

基于Hopfield神经网络的雷达多目标跟踪

针对海上船舶雷达在多目标跟踪过程中实时性较差和不能快速响应的问题,提出目前密集杂波情况下多目标跟踪中最为有效的数据关联算法——联合概率数据关联(Joint Probabilistic Data Association,JPDA)算法。为解决JPDA随着目标增多的情况会出现的组合“爆炸”及计算量较大导致跟踪实时性较差的问题,从分析联合概率数据关联确认矩阵着手,依据Hopfield神经网络在解决旅行商问题(Travelling Salesman Problem,TSP)时的思路,提出基于Hopfield神经网络联合概率数据关联(Hopfield Neural Network Joint Probability Data Association,H-JPDA)来改进联合概率数据关联算法,通过简化矩阵拆分过程,显著减少计算量,提高跟踪的实时性。基于上述改进的神经网络联合概率数据关联算法,通过MATLAB对多目标跟踪进行仿真,仿真结果表明该算法能提高跟踪的实时性和快速响应能力。     

基于时频分布的海杂波环境下目标检测

对海杂波存在目标和没有目标两种情况进行时频分析,其时频分布图表现出明显的特征差异,在没有目标时,时频分布图比较发散,存在目标时,时频分布图中有较集中且与目标多普勒频移对应的最优曲线。利用这种差异,文章提出了基于时频分布的目标检测方法。时频分布检测方法通过查找算法得到该最优曲线,并取该最优曲线所有点的和值作为判断目标存在与否的依据。通过实测数据仿真表明该方法能够提高海杂波环境下目标检测性能。     

一种相干复合高斯海杂波仿真方法

具有拖尾的复合高斯模型非常适于描述高分辨率海杂波,对雷达最优检测算法设计和雷达性能评估具有十分重要的意义。该文讨论了复合高斯模型海杂波的建模与仿真,并详述了产生Gamma随机过程的MNLT方法。产生了复合高斯模型的高海况条件下的海杂波,并与实测数据对比,表明了该方法的有效性和可行性。     

球载雷达的杂波分析

球载雷达是地面雷达的延伸,由于雷达平台的升高并且采用下视工作,地杂波强度较大.同时雷达平台在高空会有慢速飘动,将引起杂波谱中心偏移和杂波谱展宽.针对球载雷达工作的特点,分析了雷达在飘动状态下的杂波谱,简要介绍了一种利用电子式DPCA技术抑制杂波的方法.     

运用计算机图像处理技术消除雷达海杂波

文章针对传统的采用近程增益控制以抑制海杂波方法的弱点,提出将计算机图像处理技术应用于雷达信号处理,通过对雷达模拟信号采取一系列处理措施,来达到较好消除海杂波的目的。它可以在消除海杂波的同时不影响雷达的信号检测门限,对提高雷达灵敏度具有一定的参考意义。     

基于基波海洋建模的末制导雷达海杂波仿真

传统的海杂波建模方法考虑海面变化较少,导致仿真出的杂波与实际杂波相差较大。海洋表面风场具有随意性,而海情等级与海洋表面风场密切相关。为使海杂波仿真与作战环境相结合,提出了一种应用于基于基波海洋建模的末制导雷达海杂波仿真方法,并通过实验对方法进行了验证。     

基于雷达回波相关特征的海杂波抑制方法

海杂波是影响海雷达工作性能的一个重要因素。在检测和跟踪目标之前抑制海杂波非常必要。通过对海杂波和舰船目标的幅度和相关特性的分析，根据图像分割和形态学滤波原理，从图像处理角度，提出了一种海杂波抑制方法。用实测雷达数据验证了该方法的有效性和可行性。     

关于航海雷达海浪干扰的分析

本文综述并分析了海面杂波特点,并根据已发表的海浪反射系数统计数据,推导出用于航海雷达的杂波强度方程式和信杂比公式,提出杂波强度的R~(-4)规律。 计算了在中等海情下典型航海雷达接收机输入端目标的信杂比、目标和杂波的信号电平。讨论了航海雷达检测杂波中目标的能力。 对海面杂波和海上目标回波强度变化规律进行了初步测量,其结果证实了上述分析的正确性。 在理论和实际测量的基础上讨论了航海雷达接收机的动态范围和时间灵敏度控制(STC)特性的最佳设计。