一种多制式传感器数据融合算法

针对一有三坐标雷达、两坐标雷达和红外探测器三种传感器的分布式多站多目标跟踪系统，提出了一种多制式传感器数据融合算法。算法以测量间最小距离为关联度，对测量集间的相似程度进行度量，用极大似然法估计目标位置，通过融合方法求得目标三维航迹。在作状态估计时，采用两组非线性卡尔曼滤波切换提高融合精度。     

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。     

解决多目标跟踪和雷达测量问题的SME滤波器法

用以在多目标跟踪（ＭＴＴ）时保持规定航迹的对称测量方程（ＳＭＥ）滤波器法，被推广应用于雷达位置测量。ＳＭＥ滤波器的一个主要特性，是在进行目标状态估值时毋需考虑目标／测量关联，从而明显减小了ＭＴＴ计算的复杂性。本文导出三维空间内Ｎ个目标运动情况的ＳＭＥ滤波器，目标的运动包括恒速轨迹左右的随机扰动。假设这Ｎ个目标的球坐标位置（距离、俯仰角和方位角）的噪声测量值为已知，则这项工作的重点将是由球坐标位置值     

直角坐标系中雷达测量方差的两种计算方法

文章提出了依据雷达极坐标测量标准差和采用雷达极坐标测量数据估计直角坐标系中雷达测量方差以及目标位置误差的2种计算方法,分别为依据目标在统一直角坐标系中各坐标分量上的标准差得到目标位置间接测量偏差的标准差法和基于直线航迹线参数估计的统计学方法。结合相关滤波方法进行试验验证表明,这2种方法应用于多雷达加权航迹融合模型中的雷达测量权值动态分配过程中,均取得良好效果,对于卡尔曼滤波器等传统滤波器和多雷达航迹关联算法也具有较高的推广和应用价值。     

视景增强系统模拟与实验结果

当今的飞行员必须应付越来越复杂的情况。在民航方面，最关键的任务是进近着陆和滑行，尤其是在恶劣的天气条件下，飞行人员的工作负荷很大。因此，DLR的飞行导引研究所提出了视景增强系统（EVS）的概念，它能提高飞行员的工作效能，增强安全度、还能给飞行员提供完善的态势感知。在本文之前，Doehler和Bollmeyer曾于1996年在所著的“用于障碍探测和视景增强的成像雷达的模拟”一文中给出了这一概念的几个单元。本文概述了DLR的视景增强概念以及研究方法（包括模拟和实验评估两部分）。首先介绍了用于视景增强研究的驾驶员在环路中模拟环境。采用对成像传感器（成像雷达与红外成像传感器）的实时模拟来补充现有的固定基地飞行模拟器。采用数据融合方法组合的不同等级的信息（如地形模型数据，经过处理的由传感器获取的信息、飞机状态矢量与经数据链传递的信息等）来产生增强的景像显示。本文的第二部分将给出一些实验结果。通过与Damiler Benz航空传感器系统公司合作，将毫米波成像雷达样机安装到试验车和试飞机上。迄今为止，这种复杂的HiVision雷达是性能最好的全天候传感器之一。本文示出了采用这一传感器所获得的图像，以及基于数字地形模型的数据融合处理的结果。最后给出一个短的录相片来结束本文。     

寻的导弹制导中距离测量可能错误时的多模型滤波

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。     

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.     

分布式小卫星雷达空时频成像方法研究

分布式小卫星雷达的天线面积小,一般小于2m2.根据最小天线面积公式,此时距离多普勒将模糊.分布式小卫星雷达固有的距离多普勒模糊特性,给它带来了不同于常规合成孔径雷达(SAR)成像的新问题.常规的SAR成像实际是基于距离快时间匹配滤波、方位慢时间多普勒处理的时频成像原理.分布式小卫星成像需利用多颗小卫星的空域信息,解距离多普勒模糊后,方可获得较好的成像结果,因此其成像是一个需利用空域信息的空时频成像问题.提出一种空时频成像方法,它是采用低重复频率,使观察距离不模糊,但多普勒模糊情况下,利用分布式小卫星雷达丰富的空域资源,对各多普勒通道分别作空域滤波处理,消除多普勒模糊后,进行成像处理.另外,本文对此分布式小卫星雷达空时频成像方法进行了理论推导、性能分析和仿真检验.     

采用多普勒补偿的机载双基地雷达改进型JDL

研究了空时自适应处理（STAP）技术在双基地机载雷达应用中的相关问题。对于地面动目标指示（MTI）雷达，杂波多普勒频率与各种阵列结构的距离而不是线性侧视结构有关。这种距离相关性导致了STAP技术的杂波抑制问题。一种情况是STAP滤波器变成距离相关。本文建议在角度一多普勒域上利用插值对改进型联合域局部（JDL）处理器进行多普勒补偿。仿真结果显示处理器的性能在整个频谱上有明显改善。     

寻的导弹制导中距离测量可能错误时的多模型滤波

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.     

地形跟随雷达设计中几个关键问题

由地形跟随雷达，系统计算机，无线电高度表，大气数据处理机，惯导，飞控系统及平显组成了地形跟随系统，ＴＦ雷达沿飞行航迹测量航线前方地形障碍物的距离和角度，并综合其他机载设备提供的飞行参数，计算出飞行控制ｇ指令，使收音机按预置的间隙高度超低空安全飞行，完成载机的战术突防任务。     

密切关联的高距离分辨率自动目标识别与动目标显示跟踪系统的多模型估计器

本项研究的目的是利用采用高距离分辨率雷达（HRRR）与动目标显示测量的跟踪与自动目标识别系统之间的关联性。正如下文将要提到，这些系统是通过姿势、运动状态以及联贯约束关联起来的。利用这些关联性可使一个紧密关联的系统的性能大为提高。这一问题涉及两类不同类型的空间，即连续的运动学空间（如位置与速度），与离散的目标类型空间。我们选用多模型估计器（MME）来解决这一问题。MME由一组扩展卡尔曼滤波器组成（每一个目标类型配备一个滤波器）。采用这些扩展卡尔曼波滤器来处理连续的运动学空间的数据。此外，还要计算出每一个卡尔曼滤波器的概率并利用来测定对应的离散空间目标概率。本文给出的实验结果表明其性能优于常规的方法。     

UAVSAR：NASA用于科技研究的新型机载SAR系统

NASA的喷气推动实验室目前正在建造可重构的极化L波段合成孔径雷达（SAR），它是专门设计用于为差分干涉测量荻取航空测绘重复航迹SAR数据的。差分干涉仪能够给出关键的变形测量，对于研究地震、火山和其他动态变化现象是很重要的。该系统采用精确的实时GPS和探测器控制飞行管理系统，能够以很高的精度按预设路径飞行。飞行控制系统的期望性能把飞行路径限制在直径为10m的通道内。按其设计，该雷达可在UAV（无人机）上工作，但最初会在NASA的“湾流Ⅲ”上进行验证。这部雷达是全极化的，距离向带宽为80GHz（2m距离分辨率），并支持16km的距离地面条带。天线沿航迹进行电控，以确保天线波束能够独立指向而不用考虑风向和风速。天线所支持的其他特征包括俯仰单脉冲和脉冲一脉冲间的操纵能力，这样可以实现一些新颖的工作模式。系统的额定工作高度为45000英尺（13800米）。该计划是作为NASA地球科学和技术办公室（ESTO）资助的设备孵化器项目（IIP）开始的。     

用实际雷达跟踪环境对各种多目标航迹起始技术的评价比较

作者分析了实际雷达多目标跟踪环境中各种航迹起始技术的性能，把航迹起始问题看成一个检测问题，以接收机的工作特性（ＲＯＣ）作为性能评比的标准，对启发式规则方法、基于逻辑的方法、Ｈｏｕｇｈ变换法（ＨＴ）和改进ＨＴ法等四种航迹起始技术进行了比较评价。这四种航迹起始法可以分为两大类别，前两种方法属于顺序处理技术，后两种属于批处理技术。文中收集了军民用飞机在各种状况下的雷达跟踪数据。为了了解以上航迹起始技术的     

用于目标识别跟踪的雷达/红外成像双模传感器数据融合技术

目标识别和跟踪是模式识别领域的一重要研究内容。基于单传感器（ 雷达或红外成像） 的系统存在着局限性， 分析了多传感器信号融合的必要性， 介绍了目标识别和跟踪系统进行多传感器信号融合的方法（ 特征层融合、决策层融合）及其在提高目标识别和跟踪的可靠性和抗干扰性方面的优势。介绍了基于智能模型和基于多层前向网络的目标识别算法。     

一种红外成像引信中的飞机姿态识别方法

红外成像引信可以获得飞机的由完整到局部的一系列动态红外图像，飞机姿态识别对基于导引头信息利用的成像引信确定瞄准点具有非常重要的意义。文中分析了高速交会情况下飞机目标的运动特性，提出了一种飞机姿态识别方法，通过利用遗传算法确定像平面上飞机图像的旋转情况和机头位置，利用测距装置提供的距离信息、飞机图像的长度及红外探测器的系统参数确定飞机的俯仰情况，并利用弹目交会过程中机轴方位角和高低角的不变性重建局部成像跟踪情况下的空间机轴，最后实现了成像引信局部成像跟踪过程中飞机飞行姿态的识别。     

用于聚束SAR成像的非迭代高质量相位梯度自聚焦（QPGA）算法

相位梯度自聚焦（PGA）方法对多种成像情况和相位误差函数都具有稳健性，但要其收敛通常需要进行4－6次迭代。为了收敛于杂波干扰中的显著散射体上，同时能充分地获取模糊函数，必须进行迭代。在本文中，我们提出用选择性地增大高质量同步源集合的方法来加速估计收敛，且不受SAR图像的距离像素的限制。这是非常可能的，因为每个距离单元中都含有一个以上的、横跨积累孔径的显著散射体。使在一个距离门中所选择出的次最亮的散射体的能量（比另一个距离门中最大亮度散射体）更高也是很可能的。由于采用恰当的目标滤波方法对从大的散射体集合中选择出的高质量散射体进行滤波，且采用了更高阶的相位误差测量工具，新算法在不进行迭代的情况下就获得近收敛的聚焦质量。我们把这种解决方案叫作高质量PGA（QPGA）算法。     

带反馈分布式不同维传感器状态估计技术

论述了带反馈分布式信息融合系统中传感器观测维数不同时的状态估计方法。在多传感器系统中，目标的测量是在极坐标中获得，而数据处理通常是在直角坐标中完成。由于二维传感器不能获得观测目标的俯仰信息，其估计将会产生一定的动态误差。在分布式的信息融合系统中，各传感器需要将各自的局部估计送到融合中心进行统一处理。如果不适当地减小这种动态误差，必然将导致整个信息融合系统的估计精度下降。针对上述问题，文章讨论了如何利用系统反馈信息，减小二维传感器的局部估计误差，从而提高整个系统的估计精度。最后，给出了算法的仿真分析。仿真结果表明该方法能够有效地减小系统动态误差。     

一种新的雷达距离数据递推滤波器

许多关于最小二乘递推滤波器的文章已发表,但这些论文的成果只适用于无耦合的雷达测量系统。在现代雷达中,得到广泛应用的线性调频脉冲压缩信号的雷达距离数据递推器公式还未建立。在本文中,建立了雷达距离数据递推滤波器通用公式,它是根据递推滤波平滑转移矩阵的概念和文献[8]推导的。这个公式适用于所有的雷达和声纳测量系统。 此外,分析了线性调频脉冲压缩雷达距离数据α-β-γ跟踪滤波器的性能和利用仿真的方法验证了最小二乘递推滤波器理论的正确性。这些结果证明这个理论具有许多优点,如较高的稳定性,可靠性和较快地收敛,所以比文献所提出的方法好。这种滤波器是一个新的有用的最优估计递推滤波器。     

用雷达图像作非协同式空中目标识别：识别率作为信号带宽函数

尽管非协同式目标识别与高可靠敌我识别极其相关，但一直是一个有等解决的问题，过去提出并研究了许多方法，如：利用目标的红外、声学、光学或雷达特征等，其中一些方法是无源法，其优点是不会对被观测目标发出报警，不足之处是观测距离有限，边缘分辨率低，本文介绍的方法是在利用飞机雷达图像的基础上提出的，所研究的是一维雷达图像（通常所说的高距离分辨率剖面图）和二维逆合成孔径雷达（ISAR）图像。