雷达信号处理问题的分析预测理论和应用(Ⅰ)——基本思路、数学模型、解的存在性

雷达信号处理问题的分析预测理论是一种通过分析数学推导出来的,解决运动目标航迹预测问题的理论。其基本思考方法的最大特点是 将雷达获取的观测位置的随机性变化为确定性(即将雷达获取的观测位置与目标在该时刻的真实位置之间的最大距离确定在二倍的雷达观测误差的范围之内),并以此作为约束条件,然后用距离目标真实位置最近的点作为预测位置。由于使用的方法不同,所以这种理论具备一些传统理论所不具有的性质,例如具有剔除观测异常点的能力;在小量数据的情况下,给出结论在理论上与观测位置的多少没有关系;能定量地表达预测精度和观测位置之间的关系,能提供预测位置和该时刻目标真实位置的最大距离,能识别目标真实运动方程的阶(如果运动方程是多项式)和给出与目标的最接近的多项式作为模拟方程(如果目标方程不是多项式);能够给出更精度的预测位置。由于以前这方面的工作都集中在实际应用,而对一般理论性问题(例如数学模型的解的存在性等)未作较深入的讨论,本文的目的除了进一步系统地介绍雷达信号处理问题的分析预测的基础理论外,还将证明最优预测位置的解的存在性定理。     

引入导航信息与雷达互测机制的目标指令误差估计方法

中段接力制导作战是协同作战的一种具体协同模式。提出基于平台间雷达互测机制与导航信息的目标指令参数误差估计模型。根据平台间的雷达互测机制得到的平台量测和两平台惯导设备输出的自身定位信息,在发射平台的传感器局部坐标系中表示出目标和平台的位置坐标,实现多传感器数据位置对准,并对各平台的设备偏差进行估计和补偿,消除系统误差的影响,提高了各平台的传感器测量数据精度。     

引入导航信息与雷达互测机制的目标指令误差估计方法

摘 要;中段接力制导作战是协同作战的一种具体协同模式.提出基于平台间雷达互测机制与导航信息的目标指令参数误差估计模型.根据平台间的雷达互测机制得到的平台量测和两平台惯导设备输出的自身定位信息,在发射平台的传感器局部坐标系中表示出目标和平台的位置坐标,实现多传感器数据位置对准,并对各平台的设备偏差进行估计和补偿,消除系统误差的影响,提高了各平台的传感器测量数据精度.     

分析预测理论以及在空间位置探测数据处理中的应用(Ⅲ)--分析预测理论和统计预测理论

介绍了分析预测理论的处理空间位置探测数据问题的原理和思路，比较了分析预测理论和当前流行的处理空间位置探测数据问题的统计理论在原理和思路之间的差异，介绍了分析预测理论解决统计预测理论不能处理或不太好处理问题的解决方案。这些问题有，目标空间运动模式的识别问题；目标空间运动模式改变的识别问题；单站一维探测数据和多维探测数据的融合问题；不同平台，不同探测精度探测器数据的融合问题。最后，讨论分析预测理论和统计预测理论的互补性和互补方案等问题。     

基于模糊理论的雷达/AIS目标数据融合方法

雷达和船舶自动识别系统(AIS)是保证现代船舶航行安全的重要导航设备。针对1部雷达和1部AIS得到的目标航迹进行融合,提出1种基于模糊理论的雷达/AIS目标数据融合方法,采用模糊数学中的正态隶属函数法来进行航迹相关,数据融合则采用参数加权方法,并将融合后数据进行多项式拟合,用以提高导航数据信息的精度与可靠性。通过仿真实例验证了此方法的可行性与有效性。     

分析预测理论以及在空间位置探测数据处理中的应用(Ⅱ)--空间位置方程与探测数据分析

讨论了探测数据和目标空间相对位置之间的关系，提出(在一定的条件下)直接用一维方位探测数据进行滤波的理论。引入一种根据不同目标的空间运动性能和特征，建立进行空间位置探测数据问题处理数据背景平台的预处理的概念和几种预处理技术。在这种技术的支持下，根据不同的目标的空间位置函数的特征对探测数据分类，从而使在探测数据的处理过程中可以有针对性的对历史探测数据进行不同的处理(保留或删除)和不同应用(用于目标运动模式的识别或目标空间位置的预测)。     

分析预测理论在空间位置探测数据处理中的应用(Ⅰ)--空间位置探测数据处理问题和关键技术

这组系列文章将介绍作者研究提出的分析预测理论,以及该理论在目标空间位置探测数据处理问题中的应用.从宏观上讲这种应用几乎平行于传统方法地给出了一整套全新的空间位置探测数据理论和算法.从微观上看,这种应用还具有一些传统方法没有的特点,例如可以对目标运动的模式进行识别(因此确保我们以与目标运动模式相同的或类似的模拟方程对目标进行滤波,从而获得精度更高的预测值),可以给出目标在未来时刻的真实值的范围为我们进行数据关联提供更好的判据,可以解决一维和两维探测数据的融合问题,可以对不同探测精度的数据进行点迹融合等.另外该系列文章研究的工作与传统的工作有较大的互补性.该系列文章首先给出空间位置探测数据的处理问题的定义,并从中抽象出关键技术.在接下来的系列文章中将讨论解决这些关键技术的思路以及关键技术的分解,理论数学模型,分析预测理论,分析预测处理方法的解的存在性证明,相关算法等.其核心有,目标运动模式的识别技术(模拟方程的选择问题),模拟方程参数的选择技术,运动模式发生改变的识别技术,航迹聚类技术,航迹和点迹聚类技术,航迹融合技术,不同探测精度和维数的点迹融合技术,位置预测的评估技术等.最后给出仿真实验数据和结果,与传统方法对比的仿真实验数据和结果,以及分析和统计互补使用等问题.     

基于拓扑相似度的航迹关联算法

航迹关联是分布式多雷达数据融合系统中的关键问题,多个雷达对同一目标观测的局部航迹,在系统偏差的影响下相差很大,传统的基于统计和模糊的思想,通过目标位置、速度等信息进行关联判决,难以达到更好的关联效果。文章基于目标之间的拓扑信息,提出了一种新的航迹关联算法,该算法能避免空间划分不均匀、算法经验性太强、对密集航迹场景不适应等多种问题。仿真实验表明该方法具有较高的关联精度和鲁棒性。     

分析预测理论在空间位置探测数据处理中的应用（I）——空间位置探测数据处理问题和关键技术

这组系列文章将介绍作者研究提出的分析预测理论，以及该理论在目标空间位置探测数据处理问题中的应用。从宏观上讲这种应用几乎平行于传统方法地给出了一整套全新的空间位置探测数据理论和算法。从微观上看，这种应用还具有一些传统方法没有的特点，例如可以对目标运动的模式进行识别(因此确保我们以与目标运动模式相同的或类似的模拟方程对目标进行滤波，从而获得精度更高的预测值)，可以给出目标在未来时刻的真实值的范围为我们进行数据关联提供更好的判据，可以解决一维和两维探测数据的融合问题，可以对不同探测精度的数据进行点迹融合等。另外该系列文章研究的工作与传统的工作有较大的互补性。该系列文章首先给出空间位置探测数据的处理问题的定义，并从中抽象出关键技术。在接下来的系列文章中将讨论解决这些关键技术的思路以及关键技术的分解，理论数学模型，分析预测理论，分析预测处理方法的解的存在性证明，相关算法等。其核心有，目标运动模式的识别技术(模拟方程的选择问题)，模拟方程参数的选择技术，运动模式发生改变的识别技术，航迹聚类技术，航迹和点迹聚类技术，航迹融合技术，不同探测精度和维数的点迹融合技术，位置预测的评估技术等。最后给出仿真实验数据和结果，与传统方法对比的仿真实验数据和结果，以及分析和统计互补使用等问题。     

舰载连续波测量雷达外引导数据实时处理方法研究

舰载连续波测量雷达是一种动平台外弹道测控装备,由于对目标测量精度高,因此其波束宽度窄,自主捕获能力较弱,需要通过外引导信息辅助进行目标捕获。论文提出了一种快速的外引导数据实时处理方法,对中心提供的地心系下绝对坐标进行剔野外推,再进行坐标转换消除船摇姿态后提供给舰载连续波测量雷达用于目标捕获跟踪。实际应用中,外引导数据通此实时处理方法进行处理后,精度满足雷达捕获要求,能够辅助雷达进行目标捕获跟踪。     

基于雷达/电视的自标校数据融合方法

针对航母起降引导系统岸基标校真值测量问题进行研究,提出一种基于着舰引导雷达/中线电视测量数据融合的目标定位算法.首先,考虑到起降引导系统相关设备测量频率不一致,且不同位置船体姿态不同、测量坐标系不统一的问题,进行时间取齐和空间转换,统一转换至理想着舰点坐标系下进行处理;接着推导各设备测量误差的传递模型;最后在新获得的误差方差基础上采用加权平均法将着舰引导雷达和中线电视的测角信息进行融合,并给出最终目标位置估计结果.仿真结果表明:该方法在着舰引导雷达和中线电视性能良好的情况下具备较高的定位精度.     

基于雷达/电视的自标校数据融合方法

针对航母起降引导系统岸基标校真值测量问题进行研究,提出一种基于着舰引导雷达/中线电视测量数据融合的目标定位算法。首先,考虑到起降引导系统相关设备测量频率不一致,且不同位置船体姿态不同、测量坐标系不统一的问题,进行时间取齐和空间转换,统一转换至理想着舰点坐标系下进行处理;接着推导各设备测量误差的传递模型;最后在新获得的误差方差基础上采用加权平均法将着舰引导雷达和中线电视的测角信息进行融合,并给出最终目标位置估计结果。仿真结果表明:该方法在着舰引导雷达和中线电视性能良好的情况下具备较高的定位精度。     

集对分析在多雷达数据融合中的应用研究

多部雷达在探测目标时,因受低空杂波、电子干扰和雷达自身探测精度等影响,易使部分雷达的探测数据不可靠而造成融合中心数据处理精度的下降.针对这一问题,本文提出了一种应用1次融合数据为特征的集对分析思想,把每时送入融合中心的各雷达探测数据与1次融合后的数据组成集对,求出目标状态当前时刻的区间估计,去掉每时落入估计区间之外的雷达探测数据,再作2次融合.仿真结果表明,应用集对分析实现多雷达探测数据的择优融合,不仅算法简单,而且能有效提高不确定雷达系统的跟踪精度和可靠性.     

匀速或匀加速运动目标的位置预测问题的分析

本文提出了一种计算匀速或匀速运动目标的空间位置分析预测的新理论。这种分析预测新理论与传统理论在预测方法的区别是改变了传统的观测方程和优化法则，增加了模拟方法阶的识别技术。它与传统理论在实际应用上的差别是对作出结论所需要的数据量没有要求，提供的运动目标位置预测值是有直接误差估计的，可提供一组满足不同时间需求的预测计算方法等。     

基于AIS的舰载雷达标校方法研究

雷达标校是战场精确打击和组网雷达数据融合的前提,为提高舰载雷达数据融合的有效性和目标探测精度,文中提出了基于AIS接收标校目标定位信息的舰载雷达系统标校方法,分析了标校的基本原理和主要误差源,详细给出了目标真值的大地测量主题解算方法,最后得出标校理论精度范围,并通过仿真分析得以验证.该标校方法过程简单,操作方便,真值精度高,通用性强,同时适用于静态标校和动态标校.     

基于扩展卡尔曼滤波的雷测数据实时剔野方法

在雷达目标跟踪过程中,受多种偶然因素的综合影响,雷测数据中包含有一部分野值,这会严重影响雷达跟踪的精度。常规数据处理理论不适用于动态测量数据的野值处理问题,论文依据EKF算法原理,以新息作为野值的判别准则,实时剔除雷测数据中的野值,并用最小二乘法对野值点的当前状态进行预测估计,提高了EKF算法的抗野值能力。仿真结果表明,该方法能很好地剔除标校误差数据中的野值,可以提高目标跟踪的精度。     

分析预测理论以及在空间位置探测数据处理中的应用(续四)--运动模式的识别技术

前面系列文章[1-3]将空间位置探测数据的处理问题转换成SSS^ 问题(单目标不同种类、不同精度，不同平台探测数据的处理问题，SSS问题是单平台单探测器单目标滤波问题)、关联技术^ (将来自相同或不同探测器、相同或不同平台的，相同或不同周期的同一个目标的探测数据构成一个集合的技术)、以及航迹融合技术；并证明了需要进行处理的探测数据可以根据其对应的空间位置序列是否来自相同的运动模式而分成三种类型；来自一个相同的运动模式类；来自两个不同相同的运动模式类；来自三个不相同的运动模式类(其中间的运动模式下的探测数据由于可能获得的探测数据数量有限，所以没有使用的价值)；以及SSS^ 问题在分析预测理论的处理方法与处理SSS的方法完全相同，唯一的区别在于获得构成约束的探测域的方式不同。本篇文章开始讨论SSS^ 数据的处理问题，SSS^ 处理技术包含三个部分，目标运动模式的识别技术(本篇讨论内容)，多项式与圆周运动模式的滤波技术(下一篇研究内容)，以及一般运动模式的滤波技术(第六篇主题)。在更加以后的文章里讨论关联技术^ 和航迹融合技术。本文集中讨论了，那些种类的目标运动模式的先验知识，如何获得这些目标识别的先验知识，以及在识别过程中如何使用这些先验知识。     

集对分析在多雷达数据融合中的应用研究

多部雷达在探测目标时，因受低空杂波、电子干扰和雷达自身探测精度等影响，易使部分雷达的探测数据不可靠而造成融合中心数据处理精度的下降。针对这一问题，本文提出了一种应用1次融合数据为特征的集对分析思想，把每时送入融合中心的各雷达探测数据与1次融合后的数据组成集对，求出目标状态当前时刻的区间估计，去掉每时落入估计区间之外的雷达探测数据，再作2次融合。仿真结果表明，应用集对分析实现多雷达探测数据的择优融合，不仅算法简单，而且能有效提高不确定雷达系统的跟踪精度和可靠性。     

雷达与AIS目标位置信息融合方法的研究

研究了利用AIS播发的目标位置等信息 ,在雷达上进行目标点迹 (位置 )关联与合并的融合方法。建立其数学模型 ,并进行计算机仿真验证 ,其结果显示出该方法可以有效地提高目标的位置精度与可靠性。     

基于GPS信号多普勒补偿的空中目标探测方法

针对现代雷达面临的恶劣战场环境,提出了基于GPS反射信号处理的空中目标探测方法。介绍了一种基于分组信号FFT处理的多普勒补偿算法,抑制了目标多普勒频移对GPS信号自相关性能的破坏。对FFT处理后信号进行不同的多普勒模糊度修正,然后对修正结果脉压后取大,消除了多普勒测量模糊,实现了对目标速度的准确测量。仿真表明：在多普勒完全补偿的情况下,该方法可获得40Hz的多普勒测量精度和良好的信号处理增益,扩展了多普勒测量范围和精度,能够实现空中目标探测。