一种数字式动目标跟踪技术

介绍一种在某型号雷达中成功应用的全数字式动目标跟踪系统。和差三路Ｉ和Ｑ正交信号经模数（Ａ／Ｄ）转换后在数字信号处理器中进行动目标显示（ＭＴＩ）滤波、距离跟踪，同时提取角误差信号作为天线角伺服系统的输入，以实现对目标的角度跟踪。该跟踪系统可以有效地抑制对中低空目标回波影响较大的地杂波及海杂波等干扰信号，从而极大地改善了跟踪雷达的中低空性能。     

对某距离自动跟踪系统测距误差的分析

根据某距离自动跟踪系统设计的实际情况，分析了系统中模拟数字（ＡＤ）转换电路、动目标显示（ＭＴＩ）与求模运算、波形分析和α－β滤波器所引入的测距误差，得出ＡＤ采样率和波形分析的内插点数决定了系统引入测距误差大小的结论。对实际工作参数的计算及校飞试验的结果证明，此距离自动跟踪系统引入的测距误差较小，满足雷达系统的要求。     

伪码测距信号波形设计

在伪码再生测距中，码跟踪环的跟踪性能是决定测距精度的关键，而不同的码片波形对码跟踪环性能的影响存在差异。针对适合再生测距的码跟踪环，并且对波形限定相同带宽的条件下，对不同波形测距信号对码跟踪环跟踪性能的影响进行了分析和仿真，结果显示跟踪性能与不同波形下环路S曲线的特性相关。根据比较结果，提出了最佳的伪码测距信号波形，为实际工程中伪码波形的选用提供了依据。     

动目标跟踪技术在制导雷达中的应用

为了降低各种地物杂波对雷达接收机工作性能的影响,提出了一种动目标跟踪方案.该方案采用单个模拟式多普勒滤波器,实现动目标提取与单脉冲跟踪兼容;动目标距离跟踪采用分裂波门技术.给出了动目标跟踪原理框图.外场试验表明,该方案是成功的.雷达各项性能达到了设计要求.     

天基成像跟踪关键技术研究

介绍了天基成像跟踪的工作原理,对成像跟踪关键技术进行了研究.提出利用激光成像目标反演技术进行目标识别跟踪,并分析了星上可见光红外扫描探测技术.最后提出天基平台复合轴跟踪系统可以采用两种设计方法,并介绍了特殊环境下的视轴稳定技术,为天基成像跟踪平台的设计提供参考.     

运用Hough变换的搜索雷达检测和跟踪：第一部分：系统理论

本文的第一部分描述和分析了一种检测搜索雷达信号和数据的方法，该方法应用Ｈｏｕｇｈ变换的图象处理技术从多维数据图中提取目标信号和航迹，文中考虑了系统设计理论且给出了说明理论的模拟例子，同更传统的技术相比，该技术具有很多的优点。这些优点包括改进的检测，距离游动问题的一种解法，实现方法的灵活性，低扫描率等待时间的利用和不需要重新探测的自动跟踪截获。该理论与使用以前扫描所获初始信息来帮助发现目标的检测跟踪     

一种应用于地形匹配雷达高度表中的回波跟踪与测高算法

脉冲雷达高度表内嵌的跟踪与测高算法在很大程度上决定了地形匹配系统的总体性能。普通的OCOG算法和其它基于回波前沿半功率点的跟踪算法都无法满足地形匹配的要求。因此，对OCOG算法加以改进，形成M-OCOG算法，并基于复杂地形回波的特性，分析M-OCOG算法在回波跟踪能力和测高性能方面的优越性，通过两种定量分析方法分析其地形匹配效果，说明了将其应用于地形匹配雷达高度表的可行性。     

高距离分辨像雷达目标识别

对雷达目标识别的要求是在不同的探测距离和不同的观测角下都能够达到很高的目标识别精度。雷达自身的特性及复杂背景的影响 ,使得基于距离像的雷达目标识别存在着一定的困难。由于非合作目标总是机动的 ,因而距离像也是非平移不变的 ,距离像在距离门中的位置是不确定的 ,存在不可预估的平移。同时 ,由于一维距离像某一分辨单元回波是该单元内所有散射点回波相干求和的结果 ,因而距离像的波形对目标姿态角的变化比较敏感。因此如何利用现代的信号处理技术和模式识别手段从距离像中进行可靠的特征提取和识别是至关重要的。就此对多种基于高距离分辨像的目标识别方法作了总结和回顾     

空间目标高分辨距离像运动参数估计

建立了宽带线性调频雷达信号的空间目标回波模型，对目标回波信号进行了分析，分析了空间目标高速运动对目标高分辨一维距离像的影响，提出了用多项式变换进行参数估计的方法。利用估计参数进行运动补偿，消除目标速度和加速度对目标一维距离像的影响。最后给出了仿真结果，验证了本文的分析结果正确和算法有效。     

对单脉冲雷达角度跟踪系统的干扰仿真研究

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。     

星载激光测距仪全波形测距技术

激光全波形测距以宽带高灵敏探测技术高保真获取、记录激光探测主回波信号,进行全数字处理和子波分析,解析其时域、空域、频域信息,获取高精度距离、目标分布特征,是提高星载测距仪测距精度、能力、空间配准精度的重要手段。文章对比分析了全波形和阈值法2种激光测距的原理,总结全波形测距的优势,梳理了其技术难点,重点对全波形回波数据处理进行了研究,给出了数据处理算法,实现了复杂多峰回波波形的高斯分解,得到光斑区域内目标相对高程分布,仿真验证了算法的可行性,通过计算不同信噪比下的高程解算误差,得到了误差随信噪比的变化趋势。     

用于目标跟踪的神经网络综述

几组不同的研究者从不同的观点出发来研究目标跟踪。目标跟踪研究的演变与发展历程中的一个最重要的事件就是对目前运用于目标跟踪的算法和技术进行体系结构革命的新趋势；即神经网络的出现以及它们在非线性动态系统上的应用。已有文献证明，先进的跟踪算法的数学复杂性已经远远超过了普通数字处理器的计算能力。自从引入卡尔曼滤波器以来，几种非常有效的数学工具已经运用到了目标跟踪技术中，如，概率数据关联，相关和选通，证明推     

数字式时间鉴别器电路的新设计

在雷达数字测距器中,实现时间鉴别器的数字化是一个关键课题.利用双时钟可逆计数器而设计的“计数相减”方案的数字式时间鉴别器,克服了一般经典方案电路的固有缺点.该电路结构简单,可以很好地满足距离跟踪系统跟踪惯性小、跟踪精度高的性能指标要求.     

基于深度学习的目标跟踪技术及其多波段应用研究

目标跟踪是计算机视觉领域中最具挑战性的领域之一。首先，回顾了目标跟踪技术发展现状并总结出目标跟踪的一般流程；其次，分析了卡尔曼滤波、粒子滤波等传统目标跟踪方法的优缺点；再次，依次重点介绍了固定窗跟踪等相关滤波目标跟踪方法，以及全网络自适应目标跟踪等高性能目标跟踪方法；最后，总结了目标跟踪在红外、毫米波、太赫兹等波段的应用，并对多波段融合目标跟踪进行了展望。     

一种对斑点目标高精度质心跟踪方法

本文介绍一种对运动的斑点目标灰度质心进行高精度跟踪的方法。通过对图象序列中目标质心位置和帧间位移量的测量误差分析，提出了改进的滤波模型，有效地抑制了图象灰度噪声和空间量化误差的影响，提高了斑点目标跟踪精度。     

单目标跟踪技术发展研究

随着机动目标定位与跟踪技术广泛应用于军事和民用领域，研究更为快速、准确的跟踪算法具有十分重要的意义。目标运动模型、跟踪算法和跟踪模型结构是机动目标跟踪技术的三项主要研究内容，文章介绍了这三项技术的研究进展及发展方向。目前，对各种经典模型的组合和改进是目标运动模型的主要研究方向，通过分析并比较工程中常用的卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波、无迹卡尔曼滤波和粒子滤波的优缺点，探究了它们的不同适用场合及进一步研究方向。详细分析了三代多模型跟踪算法的原理和适用场合，这对研究更为先进的单目标跟踪技术，进一步提高跟踪精度和整体性能，具有一定的参考价值。此外，文章还提出了机动目标跟踪算法的几个发展趋势：将变结构多模型算法与目标实际运动场景结合起来，广泛应用于工程实践中；探索无需依赖于基础模型集合的模型机自适应变化方法；考虑将智能控制理论与变结构多模型跟踪算法互相结合。     

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。     

一种再入类弹道模型的目标跟踪算法研究

针对当前机动目标跟踪算法中跟踪模型与再入目标实际运动差别较大,影响跟踪精度的问题,根据弹道导弹再入段的特点,分析目标运动状态,推导出一种基于再入类弹道目标模型的目标跟踪算法,并与基于CA模型的目标跟踪算法做了性能比较,结果表明,该算法具有可行性,可以提高对目标的跟踪精度。     

纯音测距体制中软件解模糊的实现方法

基于无线电纯音测距的原理，逐步推出用软件实现匹配解距离模糊的方法。讨论了选择原测音时应考虑的因素，分析了相位精度的影响，并介绍了静态匹配、原测音恢复和动态跟踪的算法。实际应用表明，该方法解距离模糊正确，距离跟踪正常。     

基于数据扩充和特征增强的雷达回波无人机检测

针对基于雷达无人机目标识别难度高、精确度低、适应性差等问题，本文提出了利用深度学习的方法，对雷达回波进行无人机检测。首先，利用相参累积的方法生成雷达回波的距离-多普勒图像，增强目标特征并提高信噪比;其次，采用生成对抗模型对距离-多普勒图像进行数据扩充，以获得充足的图像数据减小网络的过拟合并提高网络鲁棒性;最后，使用基于位置感知的卷积神经网络增强特征，通过构建基于距离-多普勒图像的感知模块，实现对目标距离和运动速度的检测。通过在雷达回波序列中弱小飞机目标检测跟踪数据集上验证的结果表明:最终检测结果在召回率89%的情况下达到了91%的准确率。相比于基准方法，本文提出的方案具有更高的检测精度和更好的网络运行效率。