一种稳健的多帧联合虚假航迹剔除算法

文章针对检测前跟踪（Track Before Detect，TBD）多帧联合处理引起的虚假航迹难以剔除的问题，提出了一种稳健的多帧联合虚假航迹剔除算法。该算法联合多帧目标数据信息，建立目标位置与时间之间的多项式回归模型，统计航迹扰动方差，并给出航迹剔除门限选取准则，剔除扰动方差大于门限的虚假目标航迹。仿真结果表明，所提算法不仅适用于匀速直线运动目标的检测，而且对于高机动目标的检测也具有良好的性能；基于蒙特卡洛试验的航迹误差统计结果进一步验证了该算法的稳健性和有效性。因此，多项式回归法可以作为一种新的虚假航迹剔除算法，应用于微弱动目标的检测与跟踪中。     

空间邻近目标跟踪与航迹关联的联合优化算法

针对单传感器跟踪空间邻近目标过程中存在航迹交错的问题,提出一种基于分布式多传感器融合结构的跟踪与航迹关联联合优化算法.该算法在单帧航迹全局最优航迹关联的基础上,通过航迹关联质量检测传感器航迹是否存在交错,然后构造交错航迹对的拟测量,并根据拟测量误差协方差计算融合“测量”,最后由融合中心对融合“测量”进行全局最优点迹-航迹互联和交互多模型(IMM)滤波更新融合航迹.考虑分布式融合系统约束情况,给出采用次优拟测量的替代方法.仿真结果表明,与传统航迹关联算法相比,联合优化算法能够明显提高目标跟踪精度和身份正确率.     

一种临近空间高超声速目标检测前跟踪算法

针对传统算法无法对临近空间高超声速目标进行有效检测的问题,提出了一种基于Hough变换和多条件约束的检测前跟踪算法。首先采用时间-径向距离量测(TBD)数据进行Hough变换,将参数空间变量θ作为积累约束条件来避免无效积累,得到目标可能航迹;之后对所有可能航迹进行速度约束和航向约束,进一步剔除虚假航迹和航迹内杂波点;最后对同一目标航迹进行合并,得到最终确认航迹。通过仿真对算法有效性进行了验证,并分析了不同信噪比和杂波密度条件下的算法性能,仿真结果表明,算法能够在杂波环境下对临近空间高超声速目标进行有效检测。     

临近空间高超声速滑翔弹双通道跟踪算法

为了提高临近空间高超声速滑翔目标的跟踪精度，提出了一种双通道并行跟踪算法。首先对比分析了目标的弹道轨迹，目标角度域参数相比位置域参数存在更显著的变化规律，为了在雷达测量直角坐标系下跟踪，采用倾角和方位角代替航迹倾角和航向角，将倾角变化率和方位角变化率描述成零均值正弦自相关随机过程，分别建立了纵向通道和横向通道的角度域模型。然后将目标轨迹分解到纵向观测平面和横向观测平面，通过量测数据预处理、双通道并行滤波、输出状态合并，实现目标的三维跟踪。最后通过仿真实验设置了算法中两个通道的机动模型的参数，分析了过程噪声对跟踪精度的影响，仿真结果表明，与现有的临近空间高超声速目标跟踪算法相比，该算法具有较高的跟踪精度。     

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。     

运动状态下多传感器群目标精细航迹起始算法

为解决多传感器群内目标精细航迹起始的难题,提出一种基于运动状态的集中式多传感器群目标精细航迹起始算法,算法首先基于循环阈值模型和群中心点完成群的预分割、预互联,然后将预互联成功的群按传感器不同分成多个子群,基于非抢占式修正逻辑法和同状态航迹子群获取模型剔除单传感器形成的虚假航迹,并基于多传感器同状态群关联模型消除各传感器虚假的同状态航迹子群,最后基于加权法实现同状态关联群内航迹的精细互联及合并。仿真数据表明,与分布式多传感器修正逻辑法、基于聚类和Hough变换的集中式多传感器多编队航迹起始算法相比,算法在起始真实航迹、抑制虚假航迹及杂波鲁棒性等方面综合性能更优。
     

基于无源定位系统的航迹起始算法

航迹起始是多目标航迹处理中的重要问题.针对无源定位系统的特点,提出了一种基于无源定位系统的航迹综合起始算法.首先对原始数据进行预处理,利用速度时间准则和相关波门来搜索可能的航迹,然后利用改进的3/4逻辑法进行航迹确认.基于实测数据的仿真结果表明了该算法的有效性和可行性.     

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。     

多传感器目标跟踪的实时剔野方法

考虑了目标跟踪和航天测控中测量数据的实时剔野问题，测量数据集合中严重偏离大部分数据所呈现趋势的小部分数据点被称为野值点，野值的剔除对提高目标跟踪精度有十分重要的意义，己有的剔野方法从工程应用角度看，存在不适宜成串出现的野值。需要人工干顾、计算量大，不适宜在线快速处理等缺点，多传感器目标跟踪系统可以通过合理利用传感器的互补与冗余信息来能提高系统的目标跟踪性能，本文在多传感器目标跟踪条件下，综合利用多传感器数据形成的对目标状态参数的正确描述和测量数据集合主体的变化趋势，给出了实时、准确、高效地识别测量数据中野值点的方法。仿真结果表明利用多传感器目标跟踪中航迹融合的分布式融合方法，可以快速、有效地解决野值斑点剔除问题。     

基于航迹关联的抗角闪烁跟踪算法研究

角闪烁背景下，高分辨雷达在近距离跟踪阶段存在不能精确跟踪的问题。针对此问题，分析了基于距离高分辨的单脉冲测角方法，并在此基础上，结合距离向强散射点的幅度特征，提出了一种基于航迹关联的抗角闪烁跟踪算法。算法首先对和通道、方位差通道、俯仰差通道的回波信号分别进行脉压和相参积累；然后在和通道的高分辨一维距离向上实现目标强散射点的检测，依据幅度进行排序并输出各点的距离信息和角度信息；最后利用联合集成概率数据互联算法作为目标跟踪滤波算法进行跟踪。本文通过对ku波段实测数据中入射余角为60°~69°的近距离跟踪部分进行分析，将所提算法与卡尔曼滤波跟踪算法进行了对比，仿真结果表明，本文算法使多目标跟踪的精度得到了提高，具有更好的角闪烁抑制性能。     

基于Hough变换的多传感器,多目标航迹起始方法

在相关技术文献中，认为Ｈｏｕｇｈ变换是一种有效的航迹起始方法，然而，迄今为止，大多数论文主要研究Ｈｏｕｇｈ变换方法在单传感、单目标且无杂波背景这种简单的场合中的运用，我们详细地给出了一种将Ｈｏｕｇｈ变换应用到多目标、多传感器数据关联与航迹起始问题的方法，这种方法分两级进行，首先，分别在不同的Ｈｏｕｇｈ空间中检测方位与距离透迹，然后对确定这些透迹的测量进行关联，用于航迹检测与起始，这种方法的有效性已 过几个全面的，综合的仿真场景得到验证。     

多目标雷达数据处理系统中的算法研究

随着雷达技术的发展，时至今日，多目标跟踪理论及其相关算法已经有了巨大的发展，并逐渐在各个领域得到应用；但由于实际情况的复杂性及多样性，多目标跟踪依然有它特有的研究价值。雷达信号处理是对扫描得到的回波串进行处理，从而检测目标是否存在，获取目标的状态数据。但这些数据是孤立且离散的，故需要雷达数据处理系统分析出目标航迹，给出目标的运动参数。文章主要研究了多目标情况下的数据处理算法；对系统中的各个部分逐一进行分析，包括航迹起始、点迹航迹关联、航迹滤波等，以及各个阶段的波门门限选取；综合考虑各个算法的复杂度及精确性，总结出了一种适合工程应用的模型，并对其进行Matlab仿真，以证明框架中所有算法的可实现性，并说明了该系统算法的适用场景及局限。     

基于可信度计算的航迹相关算法研究

一、前言 在空管自动化系统中，同时进行着单雷达处理和多雷达融合处理。单雷达处理提供本地航迹（Local Track），多雷达处理提供系统航迹（System Track）。通常，一个系统航迹由一个或多个本地航迹融合产生并不断地被本地航迹所更新，从而在雷达管制员席上得到稳定、可靠的动态雷达图像显示。在多雷达融合处理之前首先要对本地航迹与系统航迹能否相关进行判断。本文引入可信度概念，并基于可信度计算对本地航迹与系统航迹相关算法进行研究。     

多假设多目标跟踪算法评估

本文对多假设多目标跟踪算法进行性能评估。文中主要研究了作为性能量度的目标探测／航迹起始能力。通过蒙特卡罗模拟就从目标回波建立航迹的概率和虚假航迹密度两个问题评估了多假设跟踪算法。选用了一台雷达作为传感器，并在蒙特卡罗模拟中使用了一个普通的多假设多目标跟踪算法。模拟结果预示了从一个目标回波建立一条航迹的概率以及一单位时间每个扫描空域内的虚假航迹密度。如同研究检测门限和航迹质量门限的影响那样，文中研究     

基于粒子滤波的被动多基站跟踪算法

针对被动多基站跟踪的实际应用，提出了基于粒子滤波的被动多基站跟踪方法。该方法首先利用两个基站的观测数据融合目标位置，并用第三个基站的观测数据对目标位置进行检验，消除了错误融合位置；然后，推导了被动多基站粒子滤波模型，并根据被动多基站跟踪的特点，提出了顺序重抽样方法，有效地解决了被动多基站跟踪中的高度非线性、非高斯的影响；最后，给出了算法的性能仿真比较。仿真结果表明提出的方法性能明显优于其他跟踪方法（如PMHT、IMM-PDA）。     

基于不确定性分析的多传感器航迹融合算法

针对目前多传感器系统中常用的航迹融合方法精度与计算量不能兼顾,不能很好地处理不确定性,特别是对曲线航迹拐点的融合误差较大等问题,提出一种基于不确定性分析的航迹融合算法.该算法通过分析航迹融合所需的信息量,用标准熵量化每条航迹的不确定程度,从总体上删除质量较差的航迹,然后对每条参与融合的航迹进行分析,用正交多项式回归的方法剔除了测量误差较大的数据点.该算法有效的处理了传感器航迹中的不确定因素,解决了目前航迹融合方法中拐点融合误差较大的问题,以较小的计算开销达到了较高的精度,从而平衡了精度与计算量之间的矛盾.最后在多传感器多航迹的环境下讨论了其具体实现过程,仿真实验结果验证了该算法的有效性、优越性.     

密集目标环境下航迹起始性能评估

本文介绍密集目标环境下航迹起始性能的分析情况。文献「６」已对跟踪性能的分析给出了非常简便的能用跟踪参数预测平均航迹纯度的表达式。，然而，所得结果主要是对已建立起航迹的航迹连续阶段则言的。本文则是在这些结果的基础之上扩展到了航迹起台阶段。     

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。     

基于改进Hough变换的临近空间高超声速目标航迹起始方法

针对传统算法不能对临近空间高超声速目标进行有效航迹起始的问题,提出了一种基于改进Hough变换的快速航迹起始方法.量测数据经过Hough变换后,首先提取出参数空间中超过阀值的峰值点,形成备选积累单元位置矩阵,然后将备选积累单元位置矩阵中各列元素与本列各元素相减,并将超过距离偏差和角度偏差的点剔除,得到差值单元位置矩阵,最后对差值单元位置矩阵对应参数空间的所有点求均值,将均值作为曲线在参数空间的交点起始目标航迹.Mont Carlo仿真表明,新方法能够实现对多批临近空间高超声速目标的航迹起始,有效解决了航迹簇拥问题,具有一定工程实践意义.     

一种数据残缺时的三星时差定位目标跟踪算法

三星座时差定位是一个非线性定位问题,利用定位点进行跟踪得到目标航迹的方法具有一定的局限性。给出了能够适应大量时差数据残缺情况的基于EKF的目标航迹跟踪算法,仿真分析表明该算法在大量时差数据残缺时具有比前者更好的性能,有效地解决了工程问题。