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在复杂电磁环境背景下,研究了组网雷达基于粒子滤波算法对隐身目标的跟踪滤波问题,建立了雷达观测方程和隐身目标的多基地雷达截面积模型,分析了基于U PF的组网雷达目标跟踪滤波算法。利用计算机仿真验证了复杂电磁环境下组网雷达利用粒子滤波技术跟踪隐身目标的有效性,并对几种跟踪算法的效率进行了比较。 相似文献
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《宇航学报》2017,(12)
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。 相似文献
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寻的制导雷达在电子干扰条件下可能测得错误的距离信息,以切换系统模型来描述此问题,并提出了一种新的多模型跟踪滤波器来实现制导信息的估计.该滤波器分两步序贯处理角度测量和距离测量数据,从而有效地改进了距离测量修正中的线性化参考点.仿真结果表明,这种估计方法使得距离测量正确情况下的滤波精度得到提高,并且能以很高的概率消除错误的距离测量数据对滤波的影响. 相似文献
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寻的制导雷达在电子干扰条件下可能测得错误的距离信息,以切换系统模型来描述此问题,并提出了一种新的多模型跟踪滤波器来实现制导信息的估计。该滤波器分两步序贯处理角度测量和距离测量数据,从而有效地改进了距离测量修正中的线性化参考点。仿真结果表明,这种估计方法使得距离测量正确情况下的滤波精度得到提高,并且能以很高的概率消除错误的距离测量数据对滤波的影响。 相似文献
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针对非弹道式高超声速飞行器的周期跳跃运动特点,提出了一种基于多种运动模型的自适应交互多模型(IMM)方法对目标运动状态进行估计。建立了目标的常速度、常加速度、Singer和蛇形机动模型,以及雷达的量测模型。自适应IMM算法包括混合概率计算、输入融合(混合交互)、模型条件滤波、模型概率更新和滤波估计融合等步骤。算法融合了Singer和蛇形机动模型,能较好地适应有幅值变化和频率衰减的模型状态估计,并用滤波估值和双正弦和函数拟合加速度,进一步递推目标运动轨迹。仿真结果表明:自适应IMM算法对高超声速目标有较好的弹道跟踪和预测精度。 相似文献
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多普勒盲区条件下的改进粒子滤波跟踪算法 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献
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针对密集杂波环境下的多目标跟踪问题,提出了一种基于定向概率数据关联重要度采样的改进马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC)算法(IS-MCMC)。首先,基于马尔可夫链蒙特卡洛方法求解具有最大后验概率的量测分配集,并根据量测与目标的定向关联概率进行重要度采样以提高收敛速度。其次,依据量测分配结果更新目标轨迹的感知概率和状态参数,并基于感知概率实现对轨迹起始、维持和终止的判断。为实现对目标的连续跟踪,采用滑窗方法,根据当前帧数据与上一窗口数据的处理结果构建初始量测分配集,利用IS-MCMC对当前加窗数据进行处理。不同杂波密度、目标密度和检测概率下的仿真实验表明,IS-MCMC相比MCMC在计算效率、轨迹跟踪性能和环境适应能力上更具优势。 相似文献
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基于机载拖曳式诱饵会对雷达导引头形成双点源干扰这一背景,对拖曳式诱饵对抗技术进行了研究。分析了拖曳式诱饵形成干扰的原理,针对拖曳式诱饵不能够对红外导引头形成干扰这一特点,基于雷达/红外信息融合技术,对雷达/红外双模导引头对抗拖曳式诱饵技术进行了研究,论述了双模寻的目标检测跟踪流程。最后在干扰条件下利用雷达/红外信息融合技术对目标跟踪进行了仿真,验证了方法的可行性。 相似文献
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基于改进MCMC的波束内目标与诱饵联合参数估计 总被引:1,自引:0,他引:1
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。
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在介绍单脉冲雷达角度跟踪系统原理的基础上,从雷达回波信号的角度建立了两相干干扰源对单脉冲雷达角度跟踪系统进行干扰的具体模型,给出了仿真流程,详细分析了目标雷达波束指向角、两干扰源与目标雷达夹角、两干扰源相位差以及干扰功率比等因素对干扰效果的影响。 相似文献
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针对复杂电磁环境下雷达干扰信号识别问题,从优化卷积神经网络结构的角度出发,本文提出了一种对卷积神经网络结构LeNet-5增加批量归一化层和改变激活函数的方法。该方法能够加速网络收敛,提升网络的学习效率。本文首先建立舰船目标模型,分析了噪声调幅干扰、噪声调频干扰、梳状谱干扰和无干扰的真实目标回波信号在时频域的差异,然后利用四种信号对舰船目标模型生成数据集,最后通过本文所提方法实现雷达干扰的自动识别。仿真结果表明:在全信噪比条件下,本文所提方法对四种信号的识别准确率达到98.1%,表明所提方法有着较好的稳定性和鲁棒性。 相似文献
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