基于PHD未知杂波密度多机动目标跟踪

基于随机有限集（RFS）的跳变马尔可夫系统（JMS）是多机动目标跟踪的有效方法。但现有的方法假设杂波密度是先验已知的,而实际中杂波密度是未知且可能随着环境的改变而变化。针对这一问题,提出了一种适用于线性高斯模型的未知杂波密度下多机动目标跟踪算法。该算法以未知杂波密度高斯混合概率假设密度（λ-GMPHD）滤波为基础建模杂波和真实目标,采用线性高斯JMS模型描述目标机动,推导了未知杂波密度下多机动目标跟踪的GMPHD迭代解析表达式。仿真结果表明,所提算法可实现对于杂波密度以及目标数和目标状态的准确估计。      

雷达杂波高精度模拟技术研究

雷达杂波模拟是现代雷达系统研制中不可或缺的一部分。从实际工程应用为出发点，结合理论研究，深入探讨了雷达杂波建模与仿真、划分雷达散射单元以实现多散射点和数字正交调制等相关方法，提出了一种高实时性、高精度的雷达杂波模拟实现方案。该方案基于数字射频存储(DRFM)理论框架，对相关杂波信号模拟、仿真方法进行了技术验证，并使用Matlab平台实现了杂波实时模拟仿真，采用多级滤波器实现了杂波信号内插以提升信号采样频率；通过FIFO等延时模块控制基带信号延时量，将散射点数提高到64点，实现了对雷达散射单元的高精度划分。整体利用System Generator开发平台搭建实验模块，实现了多散射点模式下，杂波信号与基带信号的数字正交调制。该设计方案可为后续雷达模拟器的硬件研发提供必要的参考。     

基于跟踪微分器的多目标数据关联算法

根据目标在运动过程中位置与速度只能连续变化这一事实,提出了杂波环境下基于跟踪微分器的一种多目标数据关联算法.算法利用跟踪微分器得到目标波门内所有量测的位置与速度,通过将其与目标前一时刻的位置和速度的比较来实现在未知杂波环境下的多目标数据关联.该算法直接利用量测数据,不需要目标运动、传感器噪声及杂波的先验统计知识,在目标数已知杂波不很密集的情况下具有良好的数据关联能力.此算法计算量小、结构简单,与目标状态滤波估计算法完全分离,便于模块化设计和与其他滤波算法结合,易于工程实现.仿真结果验证了算法的有效性.     

基于ML背景参数估计的CDKF-CPHD多目标跟踪算法

针对低信杂比环境下的多机动目标跟踪问题,提出了一种基于极大似然(ML)背景参数估计的中心差分卡尔曼-势概率假设密度滤波(BE-CDKF-CPHD)算法。算法采用ML法实时估计重尾分布模型参数,计算检测概率和虚警概率。运用极大似然-恒虚警(MLCFAR)算法对信号进行处理,提取有效量测值,将幅值似然函数与势概率假设密度滤波器(CPHD)中的目标位置似然函数相结合,通过中心差分法递归更新得到后验均值与协方差,达到对多机动目标进行跟踪的目的。仿真结果表明,在低信杂比环境中,所提算法提高了跟踪精度与目标数目估计准确度。     

基于数据压缩的多传感器多假设算法

为解决集中式多传感器系统中多目标跟踪问题,提出了一种新的多传感器多目标算法.提出的算法首先应用经典分配规则对每个传感器送来的观测数据进行排列组合,然后对每个组合中各量测点进行概率加权以获得一个等效量测点,最后根据每个等效量测点产生的互联假设计算其互联概率并获得融合中心的状态估计.给出了该算法与已有集中式多传感器联合概率数据互联算法的仿真比较,仿真结果表明该算法的跟踪性能在探测概率降低的跟踪环境下表现得更为优越.      

基于修正似然滤波的无人机编队相对导航方法

针对无人机编队相对导航系统中视觉导航传感器量测数据存在随机时延问题,提出一种能够处理多步随机延迟量测的修正似然容积卡尔曼滤波（ML-CKF）算法。用多个伯努利随机变量对量测模型进行修正以描述随机延迟;通过边缘化延迟变量来计算滤波的似然函数以从延迟量测中提取准确的信息;采用三阶球面-径向容积准则计算高斯加权积分以解决系统的非线性。滤波中的加权因子根据接收量测的特性进行调整,因此,所提修正似然滤波具有自适应卡尔曼滤波属性。利用罗德里格斯参数表示姿态误差,设计了基于修正似然容积卡尔曼滤波的相对导航滤波器。仿真结果表明：所提算法可以准确地估计出长机和僚机之间的相对位置、速度和姿态,且估计精度高于容积卡尔曼滤波和传统随机时延滤波。     

一种多传感器组合导航系统的改进异步融合算法

针对多传感器组合导航系统中各子导航传感器数据采样率不同且呈有理数倍的这一特殊问题,提出了一种组合导航系统的信息融合算法。首先将多传感器组合导航系统的原始状态方程变换成状态数据块向量与当前状态向量之间的关系,进而构成新的状态方程,而原始量测方程表达为与状态数据块向量之间的关系,进而构成新的量测方程。然后基于具有尺度与小波特性的矩阵算子,给出了改进异步融合算法的具体实现步骤。最后将该算法应用于CNS/GNSS/SINS/高度表多传感器组合导航系统。仿真结果表明,相对于传统算法,位置、速度和姿态精度可分别提高约20%、15%和10%,验证了本算法的高精度特性和可行性。     

非线性量测下自适应噪声协方差PHD滤波

概率假设密度(PHD)滤波算法已被证明是实时多目标跟踪的有效方法,但现有这些基于PHD滤波的方法假设量测噪声协方差先验已知,而实际中量测噪声协方差可能是未知或随着环境改变而变化。针对这一问题,提出了一种适用于非线性量测模型的自适应噪声协方差多目标跟踪算法。该算法以PHD滤波为基础,采用容积卡尔曼(CK)技术近似非线性量测模型,利用逆威沙特(IW)分布描述量测噪声协方差分布,通过变分贝叶斯(VB)近似技术迭代估计量测噪声协方差和多目标状态联合后验密度。仿真结果表明,本文所提算法可有效估计量测噪声协方差,同时实现准确的目标数和目标状态估计。     

基于探鸟雷达的机场周边鸟类目标数量估计

针对雷达探鸟中的飞鸟目标数量统计问题,提出了一种多目标航迹自动起始跟踪算法,实现了对机场周边鸟类活动热点区域内鸟类目标数量的统计分析。通过数据关联估计量测与所有可能事件的关联概率,包括目标的新生、延续和消亡,以及杂波的剔除,并通过卡尔曼滤波与平滑方法给出每个目标的平滑轨迹,实现了对目标的全生命周期管理。仿真结果表明:所提算法能很好地实现杂波环境中的多目标航迹自动起始跟踪,正确估计每个目标的起始和消亡时间,统计目标数量的变化情况,且在目标起始的及时性方面明显优于传统的逻辑法。将所提算法应用于机场探鸟雷达实测数据,估计机场周边鸟类数量,可指导机场开展有针对性的鸟击防范工作。      

基于帧间特征点匹配的红外弱小目标检测

高空下、视复杂背景下弱小目标的检测一直是红外弱小目标跟踪的难点,提出了一种基于帧间特征点匹配的红外弱小目标检测的方法,将复杂背景下的动态弱小目标检测问题看作是帧间复杂背景的运动估计补偿问题,消除了背景杂波对红外目标的影响,进而达到了抑制背景的目的。做出了该算法与现在常用的频域高通滤波、形态学Top-hat滤波两种小目标检测算法的对比,并将目标局部信杂比和目标检测的虚警率作为算法的有效性评价指标。试验结果表明,通过准确的地补偿复杂背景的帧间位移量,再结合帧间差分的方式,后红外弱小目标检测的信杂比提升了2倍以上,检测得到的虚警率低于20%。     

乏信息多传感器压力数据自助模糊融合估计

乏信息多传感器压力测量数据的融合估计是压力测量研究的重要问题,不同于经典的统计学方法,结合自助法和模糊数学的相关算法,提出一种实现乏信息多传感器压力测量数据融合估计的自助模糊数学模型.对具有乏信息特征的多个压力传感器的测量数据进行自助抽样;利用最大熵算法构建出不同时刻与位置的多个压力传感器测量数据的自助分布;用自助分布进行加权均值计算,提取相应特征值,得到自助融合序列;通过模糊隶属函数得到所测压力值的真值与区间估计.实例计算表明：在乏信息条件下,算法精度可达87%;在大样本条件下,测量数据在置信水平99.7%下,融合估计可靠性可达95%,验证了乏信息自助模糊融合估计算法的有效性.     

空间非合作目标交会对接影像测量自适应处理

分析了空间非合作目标影像测量及特征点提取机理,根据对接中特征点识别噪声不确定和空间摄动引起的模型误差,对传统滤波方法进行改进;通过量测更新后的新息数据对量测噪声量级进行估计,同时采用渐消自适应方法对模型误差进行处理,增进滤波效果;设计了针对空间非合作目标对接段的滤波器,能够提供对接段相对位置、速度、姿态角及角速率估计信息。仿真结果表明,提出的改进滤波算法能够在测量噪声不确定和模型误差条件下达到较好效果。     

基于相干度优化的极化顺轨干涉SAR慢小目标CFAR检测

为改善干涉合成孔径雷达（SAR）系统对慢动小目标的检测性能,研究了全极化顺轨干涉SAR（AT-POLINSAR）实现慢动目标恒虚警（CFAR）检测的方法。首先,通过对单基线AT-POLINSAR的系统设计,明确了其在现有技术条件下的可实现性,并对其信号形式与极化干涉回波进行了建模分析。然后,针对AT-POLINSAR 6维极化干涉矢量提出了以背景杂波平均相干度为优化准则的极化降维新方法,构建了一种统计分布类型与单极化干涉数据相同的次优极化标量干涉回波,从而使目前单极化顺轨干涉SAR（AT-INSAR）慢动目标CFAR检测方法可直接扩展至全极化情形。最后,通过检测实验对次优极化与单极化的慢动目标检测性能进行了对比分析。结果表明,次优极化方法能充分利用全极化信息提高INSAR对慢小目标的检测概率。      

基于自适应联邦滤波的卫星姿态确定

卡尔曼滤波采用常值量测噪声协方差阵,当量测噪声统计特性发生变化时,易导致估计误差增大,甚至滤波发散。针对该问题,在联邦卡尔曼滤波子系统中采用自适应卡尔曼滤波,形成自适应联邦卡尔曼滤波算法,新算法采用模糊推理系统实时调整量测噪声协方差阵的加权系数,使模型量测噪声逐渐逼近真实噪声水平。将该算法应用于多传感器卫星姿态确定系统,仿真结果验证了算法的有效性。