认知雷达波形自适应数据关联跟踪算法

针对杂波背景下多交叉机动目标跟踪问题,提出一种认知雷达波形自适应数据关联跟踪算法,该算法选取目标距离-速度-方位作为观测量,并通过调整波形参数来动态改变量测误差协方差。首先,基于信息融合思想提出一种优化的概率数据关联(OPDA)算法,算法充分融合目标位置特征和运动特征对多目标交叉区域公共量测进行分类,使多交叉机动目标跟踪问题转化为多个单机动目标跟踪问题。然后,对实时更新的目标航迹,采用修正的Riccati方程估计下一时刻滤波协方差,并根据波形选择准则函数自适应选择下一时刻波形以提高系统跟踪性能。仿真结果表明,该算法增强了概率数据关联(PDA)算法的环境适应性,而且相比未采用波形自适应的数据关联算法有明显的优势。     

杂波环境下跟踪多目标的自适应联合概率数据关联算法

提出了一种联合概率数据关联滤波器，它利用自适应更新时间来跟踪杂波环境中的目标，并与利用恒定更新时间的联合概率数据关联滤波器做了比较。利用蒙特卡罗模拟，根据不同的目标轨迹对算法的跟踪性能进行了估计。     

改进粒子滤波的弱目标跟踪与检测

基于粒子滤波的检测前跟踪技术（TBD\|PF）是低信噪比环境下目标检测与跟踪的有效方法。针对传统的TBD\|PF算法经重采样后容易导致粒子耗尽,从而跟丢目标的缺点。本文提出采用对权重较低的部分“存活”粒子用“新生”粒子将其替换,且对重采样后的粒子实施马尔科夫链蒙特卡洛（MCMC）移动步骤的粒子更新策略,在增加粒子多样性的同时保证了粒子的有效性。仿真实验分析了粒子数大小,预设门限的选取对检测性能的影响。实验结果表明,所提算法的检测与跟踪性能要优于传统的粒子滤波算法。
     

基于辐射源参数信息的无源数据关联问题研究

针对传统无源数据关联算法存在算法复杂、计算量大等缺点,提出了一个能够反映辐射源特征参数信息与目标运动状态参数信息相结合的无源关联算法流程。该算法首先定义基于目标运动状态参数和辐射源特征参数的多维可变跟踪门,然后运用模糊多门限思想,将测量与目标的关联概率来替代概率关联算法中可行联合事件概率的计算。仿真结果表明该算法计算量小,跟踪准确度高,尤其适用于复杂环境下近距离、交叉运动目标等典型情况。     

基于熵权的灰色关联概率数据关联算法

在多目标信息融合中,通过数据关联判断来自不同传感器的数据是否代表同一个目标,传统数据关联一般采用联合概率数据关联算法,单纯依靠状态量测且计算复杂。而基于灰色关联的概率数据关联算法,能够利用目标的多个特征信息进行数据关联,且计算简单准确。特征信息一般由专家主观判断给出。提出了基于熵权的灰色关联概率数据关联算法,由量测数据自适应的给出各特征的权重系数,不依赖于专家。仿真表明,该关联算法具有很好的工程实用性。     

基于模糊拍卖的天波超视距雷达多模式融合跟踪算法

天波超视距雷达通过电离层反射实现超视距广域监视,其地理坐标系下的量测方程存在强非线性,同时由于电离层的不同分层,造成了多路径传播的严重问题,即同时存在多个模式的量测。本文提出了一种基于模糊拍卖的多模式融合跟踪算法,将多路径信息看作是多传感器提供的同步量测信息,利用模糊拍卖算法对确认量测和传播模式进行分配,再利用多传感器数据融合的方法对多模式信息进行同步数据融合。仿真结果表明,在杂波环境中,跟踪一个存在4种可能非线性量测的匀速运动目标时,本文提出的基于模糊拍卖的多模式融合跟踪算法与多径概率数据互联算法相比,在距离维、距离变化率维和方位维的精度具有很大改善,且耗时大大缩短,能更好地提供预警信息。     

基于聚类的多平台协同数据关联算法研究

从多平台协同工作的角度出发,针对目标和传感器观测数据之间的关联问题进行了研究。给出了模糊聚类目标函数、FCM算法步骤和量测目标归属判定方法,基于此,提出了模糊C-均值聚类和量测目标归属判定算法,然后提出了基于聚类算法的多平台协同多目标数据关联算法。仿真实验结果表明,该算法数据关联正确率较高,能够提升跟踪精度。     

压制干扰下组网雷达目标检测与跟踪技术

针对压制干扰下组网雷达目标检测与跟踪,提出了一种基于压制干扰下雷达量测模型的跟踪技术。该跟踪技术包括压制干扰下量测模型和组网雷达序贯滤波跟踪两部分。压制干扰下量测模型根据雷达采取抗干扰措施前后接收机输入端的信干比分别计算检测概率,进而模拟传感器在压制干扰下对目标的检测情况。组网雷达序贯滤波中,首先对压制干扰下各雷达的量测数据进行串行合并和点迹合成,而后采用基于交互多模型(IMM)的序贯滤波方法对压缩后的数据进行跟踪。该检测与跟踪技术可模拟出雷达在压制干扰下由于检测概率下降造成的目标暂消现象,提高组网雷达跟踪航迹的连续性和稳定性。仿真结果表明了该技术的可行性和有效性。     

基于马尔可夫蒙特卡洛法的系统辨识方法研究及应用

提出了基于马尔可夫蒙特卡洛(MCMC)的贝叶斯辨识方法,以解决高超声速飞行器系统辨识中复杂动力学模型转换为简单或稀疏模型所带来的不确定性问题,以及存在的训练数据大和积分难处理的问题。该方法将数据退火算法引入MCMC中,不仅解决了MCMC易陷入局部最优的问题,并且将数据退火与“高信息训练数据”的概念相结合,能够以较低的计算成本分析大数据集。此外,该方法可以对参数估计过程中存在的不确定性进行量化,获得未知参数的最优估计值。通过仿真实验,验证了提出的系统辨识方法的有效性,辨识出的模型能够有效应用于控制器设计之中,并获得较好的控制效果。     

一种新的临空高超声速飞行器滑跃段跟踪算法

针对临空高超声速飞行器滑跃段跟踪中存在的跟踪不稳定问题,提出一种基于多传感器的多周期多模型估计的最大熵模糊数据关联滤波(MPMME-MEFPDAF)算法。首先,在临空高超声速飞行器滑跃段运动特性分析的基础上,采用多周期多模型估计方法实现模型集自适应。然后,采用最大熵模糊数据关联思想,解决杂波环境下多传感器航迹断续、点迹关联问题。最后,将多周期多模型估计与最大熵模糊概率数据关联相结合,实现临空高超声速机动目标的多传感器连续跟踪。通过仿真验证,该算法比传统算法对临近空间高超声速速飞行器滑跃段的跟踪具有更好的跟踪效果。     

基于改进MCMC的波束内目标与诱饵联合参数估计

波束内目标与诱饵的参数估计是导引头正确实现目标分选、完成波束指向调整与精确跟踪的必要条件。目标与诱饵的“紧密接近”导致接收回波混叠,使得常规参数测量与估计方法失效。基于实际采样处理中目标回波能量会“溢出”到相邻匹配滤波采样点这一信号模型,通过贝叶斯原理从观测的条件似然以及未知参数的先验分布获取待估计参数的后验概率分布,采用Markov Chain Monte Carlo (MCMC)方法中的Metropolis-Hastings (M-H)抽样算法联合估计目标与诱饵的相关参数,并根据拖曳式诱饵干扰对抗的特点对M-H抽样进行了改进。各种典型干扰条件及动态攻击场景下的仿真试验表明了本文方法的有效性。
     

SAR间歇采样散射波干扰

提出一种新的合成孔径雷达（SAR）干扰方法：SAR间歇采样散射波干扰。将间歇采样转发干扰和散射波干扰结合, 实现携带真实目标散射信息的多假目标干扰。间歇采样转发干扰能实现在波形捷变SAR当前脉冲内及时转发进行对抗,而散射波干扰携带真实目标在方位向的多普勒调制散射信息。本方法将两者的优势结合,使干扰具备对抗波形捷变SAR的潜力,是一种巧妙的干扰样式。这为实现对波形捷变SAR干扰提供了一种可行的途径。仿真实验验证了该干扰方法的可行性和有效性。     

基于综合平面波技术的近远场变换

近场散射数据的远场变换研究是具有发展前景的由近场测量目标,获取目标远场雷达截面的方法之一。根据近场获得的散射数据,外推获取远场的目标散射特性。主要是利用平面波谱展开,推导了近远场转换公式;以导体圆柱、平板等简单物体作为散射体仿真了近场散射数据的远场变换,证明了方法的可行性和正确性。     

一种解大旋翼类雷达目标微Doppler模糊的方法

在单通道模式下,当雷达目标旋转半径比较大时,脉冲重复频率与微多普勒带宽之间可能会出现欠采样的情形,导致在时频面上发生微多普勒混叠,从而不能得到完整的微多普勒信息。针对此问题,提出了一种基于双通道干涉处理的解大旋翼类雷达目标微多普勒模糊的方法。文中详细推导了该模式下此类目标引起的微多普勒频率和微多普勒带宽的参数化表达式,分析表明其微多普勒带宽受一个正弦因子的调制而显著减小,从而使其满足香农采样定理,避免了微多普勒模糊现象。最后,数值仿真表明了理论推导和所述方法的正确性。     

双向互选最近邻准则下的多目标TDOA无源定位

为有效解决多目标无源定位中的数据关联难题,提出双向互选最近邻多目标数据关联算法。该算法借鉴全局最近邻思想解决多目标到达时差(TDOA)测量数据关联问题,在设置检测门限对时差测量数据进行关联初选的基础上,将所有目标和初选后数据的关联配对关系进行全局考虑,通过对初选后数据的前后向互选来解决多目标时差测量数据的正确关联问题。该算法在从众多时差测量数据关联配对点中提取真实目标位置的同时,可有效解决时差无源定位中的定位模糊问题,算法模块也可应用到多星测时差、测向-测时差等无源定位系统中。仿真结果表明,该算法能有效解决多目标时差测量数据的关联问题,最终实现对多目标的无源定位。     

SBV对GEO短弧初轨确定误差分析

SBV开创了天基光学空间目标监视的先河,其主要任务是弥补地基观测站对GEO等高轨深空目标监视能力的欠缺。空间目标监视任务中,非相关目标的初轨确定具有重要意义。本文针对SBV对GEO目标的短弧段初轨确定问题,通过对短弧段测量方程系数矩阵和初轨误差的推导分析,研究短弧段初轨计算病态性和误差特性,为天基监视系统设计提供参考。     

一种基于压缩感知的高分辨率宽测绘带合成孔径雷达成像算法

针对高分辨率宽测绘带合成孔径雷达（High Resolution Wide Swath Synthetic Aperture Radar, HRWS SAR）在俯仰向波束形成受地面目标高程影响造成增益损失以及在方位向非均匀采样造成模糊的问题,文中提出了一种基于压缩感知（Compressed Sensing, CS）技术的HRWS SAR成像算法。根据SAR系统和平台参数建立精确的观测模型后,通过求解优化问题直接准确地估计出了在地面高程变化影响下的目标来波方向（Direction of Arrival, DOA）并重建了非均匀采样下的方位向观测场景,从而实现了HRWS SAR在俯仰向和方位向的非模糊成像。仿真结果表明了本文算法的有效性。     

超宽带渐变缝隙天线

设计一种新型超宽带平面渐变缝隙天线,采用微带线到缝隙线过渡的馈电方式制作在微波介质基片上。文中从频域和时域两方面对天线的超宽带性能进行了分析。仿真和实验结果显示,该天线具有超宽带、定向方向图和时域性能好等优点,适合超宽带无线通信使用。     

基于混沌优化自适应遗传算法的数据关联求解

通过判断目标量测值和运动状态之间的最优对应关系,将数据关联问题描述为一类约束组合优化问题,采用混沌优化自适应遗传算法来求解数据关联问题,仿真结果表明,这种算法具有很高的关联成功率;此外,分别采用自适应遗传算法、混沌优化算法以及混沌优化自适应遗传算法求解数据关联问题,结果表明,混沌优化自适应遗传算法求解数据关联问题的最优率明显高于其他2种方法,且其收敛速度也明显快于单独使用自适应遗传算法或混沌优化算法。