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。     

基于方位信息的组网雷达跟踪滤波研究

干扰对组网雷达目标跟踪系统模型的影响,决定了系统需要用非线性滤波技术进行纯方位跟踪.粒子滤波避免了传统非线性滤波方法的缺陷,但是存在粒子退化,于是用EKF和UKF在每一时刻更新粒子,用更新的粒子及其协方差构造重要性函数,然后重采样.仿真实验表明了这两种改进粒子滤波方法的有效性.     

基于分坐标滤波的隐身目标协同跟踪方法研究

根据分析用VHF,X频段雷达分别对F-22飞机不同航线进行跟踪的仿真结果,提出了一种基于分坐标滤波的多雷达协同跟踪方法。给出多雷达协同系统的组成和工作原理。仿真结果表明:在不增加雷达资源需求的前提下,该方法可有效提高X频段雷达对强起伏隐身目标的跟踪距离,以及跟踪连续性和稳定性。     

复杂环境下少样本域自适应雷达RD智能识别技术

针对复杂电磁环境下，传统基于雷达回波的目标识别方法定位精度差和识别能力不足的问题，以典型海背景环境下的雷达时频二维像目标为研究对象，提出了复杂环境下少样本域自适应雷达智能RD识别技术，通过设计基于分离注意力的偏移区间配准目标识别算法架构，实现了对目标的精确定位和识别，同时设计了域自适应技术对源域和目标域进行特征配准，解决少样本条件下算法场景适应性不足的问题。通过在雷达回波仿真数据和真实数据上对算法测试验证，取得了较优的结果，证明了该算法的有效性。     

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mean—shift的多目标粒子滤波跟踪算法设计

针对视频序列中多目标的跟踪问题,提出一种基于mean-shift和粒子滤波的多目标混合跟踪算法,采用目标之间的距离门限和相似度门限作为转换条件,有效地结合Mean-shift 算法的简单快速和粒子滤波跟踪算法的抗遮挡的优点.实验结果表明,该算法在对多目标跟踪时能在保证跟踪效果的同时减少跟踪的时间花费,有效提高了设计的跟踪系统的实时性.     

多普勒盲区条件下的改进粒子滤波跟踪算法

机载预警雷达采用脉冲多普勒体制,具有良好的低空探测性能,但其存在不可忽略的多普勒盲区问题。在目标跟踪的过程中,该盲区容易造成目标航迹中断和重起批。针对多普勒盲区条件下的目标连续跟踪问题,提出了一种基于多假设运动模型的改进粒子滤波跟踪方法。该方法根据多普勒盲区对目标状态的约束形成多个可能的运动模型,粒子在每个模型下再进行带有状态约束的更新,当新出现的量测值落入任何一个运动模型形成的粒子云内,则航迹关联成功。仿真结果表明,该算法在不同盲区范围条件下,针对不同机动能力的目标均具有较高的航迹关联率,能够实现目标的连续跟踪。     

基于粒子滤波的红外弱小多运动目标检测

针对低信噪比条件下红外图像序列中的多个弱小运动目标检测问题,提出了一种基于粒子滤波的多目标检测前跟踪方法.首先分析了红外图像的状态及观测模型,然后将弱小运动目标的检测转化为贝叶斯滤波框架下的检测前跟踪,并利用多个粒子滤波器予以实现.为了评估该算法的有效性,采用人工合成的红外图像序列对其进行测试,结果说明该算法可同时处理低信噪比条件下的多个弱小运动目标,检测和跟踪性能良好.     

机动目标多传感器组网空间配准方法

针对存在传感器偏差的多传感器组网系统跟踪机动目标的问题,把目标状态与传感器偏差进行解耦估计,提出了一种基于交互多模型的两阶段扩展Kalman滤波(IMM-TSEKF)算法。由于传感器观测方程的非线性,文中采用了两阶段扩展Kalman滤波器(TSEKF),针对机动目标,把IMM算法与TSEKF算法相结合用于目标跟踪与空间配准。此外还对算法的时间复杂度进行了分析,并以螺旋机动战术弹道导弹为目标进行组网空间配准与目标跟踪。仿真结果表明,相比于常规的基于交互多模型的增广Kalman滤波(IMM-ASEKF)算法,该文算法在估计性能相当的情况下,减小了计算的复杂度,提高了计算效率,更易于工程实现。     

认知结构模型机动目标跟踪算法

针对复杂战场中环境特性复杂以及目标机动性能提升所带来的跟踪难题，提出一种基于人类认知机制的机动目标自适应跟踪算法。算法将人类“记忆”机制引入机动模型构建，利用神经网络对目标特征参数进行离线学习并存储，指导机动模型参数实时调整，使模型对运动状态的描述更加合理。为进一步提高跟踪性能，基于人类认知“感知-行动”循环理论，将雷达接收端经数据处理后的目标状态估计信息反馈至雷达发射端，以最小感知信息熵为代价函数，从波形库中自适应选择最佳波形来匹配目标。仿真对比实验表明，该算法对环境及目标的感知更加准确，融入波形选择的自适应目标跟踪算法要明显优于传统采用固定波形的跟踪算法。     

多站时差定位关键技术研究

提出一种基于机动平台的电子侦察目标精确定位方法,利用多站观测获得雷达辐射源时差信息,通过定位跟踪算法实现目标位置精确估计。该方法具有较大的灵活性,适用于任意机动观测平台,且可方便地推广应用于更多机动平台组网观测,以提高侦察定位精度和稳健性。分析了精确时差测量、辐射源定位跟踪等关键技术,并进行了性能分析仿真。     

雷达抗干扰效能评估的靶标模型

复杂电磁环境条件下雷达的抗干扰效能评估问题,至今尚未有通用的、一致性的、公认的评估准则和方法。根据射击靶标原理,提出了以雷达显示画面为基础的评估雷达抗干扰效能的靶标模型。通过该模型可以把大家熟悉的雷达抗干扰定性评估（三级干扰强度）和理论上的定量评价相统一,也可把雷达的搜索和跟踪状态的评估相统一。最后通过几个实例介绍了具体应用,验证了该方法的有效性。     

雷达信号环境的一体化模拟方法探讨

针对装备的复杂电磁环境效应试验研究需求,研究了雷达类装备面临的信号环境,提出了一种基于信号相干特征的环境要素分类方法,并根据该方法设计了一体化的雷达信号环境模拟系统框架,讨论了相关的关键技术及其难点,为开展雷达类装备复杂电磁环境适应性试验提供了重要的理论与方法支持。     

海面舰船复合场景电磁散射模型与应用研究

开展海上舰船目标复合场景电磁散射机理和模型研究对于海洋环境中的船只监测以及分类识别有着重要的指导意义。面向高分辨雷达对海探测需求,介绍了研究团队近年来针对海洋环境提出的一系列电磁散射模型,具体包括：1）针对海面电磁散射提出的毛细波修正面元散射模型,面元化的简化小斜率近似模型以及针对高海情海面提出的考虑破碎波影响的面元化散射模型;2）针对电大尺寸目标提出的几何光学/物理光学混合算法及其硬件加速实现方案;3）针对船海复合场景提出的面元散射模型与几何光学/物理光学混合方法。最后给出了电磁散射模型在海杂波特性仿真分析、电大尺寸目标雷达特性分析、目标及船海复合场景高分辨合成孔径雷达图像仿真与目标探测等中的应用。     

电磁超材料在超宽带雷达隐身微小卫星设计中的应用

针对微小卫星在雷达频段面临的宽带隐身问题,提出利用电磁超材料实现卫星隐身的设计方案,该方案包括两种不同类型的电磁超材料雷达吸波体。其中多层结构超宽带吸波体利用高阻表面设计耦合型吸波结构,适用于微小卫星星体及太阳能电池阵背光面,工作频带覆盖S、C、X、Ku频段;透光型混合结构宽带吸波体利用高透光的氧化铟锡设计吸波结构,适用于卫星电池阵受光面,隐身频带覆盖X、Ku频段。样件及整星的仿真和实验结果表明,电磁超材料构建的雷达吸波体可以实现超宽频带电磁波的有效吸收。将该材料应用于微小卫星的设计中,可以达到卫星整星RCS缩减的目的。该材料不论是机械强度、密度、透光性,还是抗原子氧剥蚀能力都具备潜在的工程应用价值。     

雷达侦察系统复杂电磁环境适应性分析

雷达侦察系统面临的复杂电磁环境包括密集的雷达信号,非雷达信号以及噪声和干扰。分析了雷达侦察系统适应复杂电磁环境能力,提出了对非雷达信号及噪声和干扰进行抑制,对雷达信号进行有效侦收的措施和方法。最后用门限变化进行抗干扰检测,说明雷达侦察系统可以有条件适应复杂电磁环境。     

基于JPDA的单站多目标无源定位

复杂电磁环境下,对多目标的定位成为单站无源定位的重要问题。研究了单站只测角定位体制下,多点源测角后如何利用多个方向圆锥角进行多目标定位的问题,对雷达多目标跟踪的JPDA算法进行了改进,并做了典型场景下的仿真实验,对单站多目标无源定位技术的研究提供了理论和实验支持。