测控雷达的目标跟踪与定位研究
雷达测量中的目标识别与跟踪技术
雷达测量中的目标识别与跟踪技术引言雷达技术作为一种广泛应用于军事、航空、航海和交通领域的测量技术，一直以来都备受关注和研究。
在雷达应用领域中，目标识别与跟踪技术是十分重要的一个研究方向，主要用于确定被测目标的特征或性质，随后跟踪该目标的运动变化。
本文将深入探讨雷达测量中的目标识别与跟踪技术。
一、雷达目标识别技术1. 散射截面及目标特征分析雷达识别某一特定目标的首要问题是确定目标的散射截面。
散射截面的值决定了目标对雷达波的反射程度，与目标的形状、大小和边缘特性等有关。
目标特征分析可以帮助确定不同目标之间的差异，并提供用于识别目标的信息。
2. 多普勒特征分析多普勒效应是指由于目标的运动而引起的接收信号频率发生变化的现象。
通过分析接收信号的多普勒频移，可以获得目标的运动状态、速度和方向，从而进一步识别目标。
3. 反射波束特征分析雷达工作时产生的波束会与目标发生相互作用，反射出的信号会带有目标的形状和结构信息。
通过分析返回信号的波束特征，可以推测出目标的形状、方位和内部结构等，为目标识别提供重要线索。
二、雷达目标跟踪技术1. 滤波器与滤波技术针对目标跟踪问题，滤波器是一种常用的处理手段。
常见的滤波器有卡尔曼滤波器、粒子滤波器和无迹卡尔曼滤波器等。
这些滤波器通过对雷达信号进行滤波处理，估计目标的状态并持续跟踪目标运动。
2. 目标运动模型目标运动模型是描述目标运动规律的数学模型。
常见的目标运动模型有匀速模型、自由加速度模型和粒子模型等。
通过建立适当的目标运动模型，可以更好地预测目标的运动行为，提高目标跟踪的准确性和鲁棒性。
3. 数据关联算法数据关联算法是在已知目标状态的情况下，根据测量数据关联目标和测量结果，并进行目标跟踪的一种方法。
常见的数据关联算法有最近邻算法、卡尔曼滤波算法和粒子滤波算法等。
这些算法能够有效处理多目标跟踪问题，提高跟踪性能。
三、雷达目标识别与跟踪在实际应用中的挑战与展望1. 复杂环境下的干扰雷达目标识别与跟踪在实际应用中面临着复杂的环境干扰，比如地形变化、气象条件和其他电磁源等。
机载对海搜索雷达目标检测和跟踪技术研究的开题报告
机载对海搜索雷达目标检测和跟踪技术研究的开题报告一、研究背景随着海洋水域的广阔和深度，海上风险逐渐增多，人们对海上安全的关注度越来越高。
对于海上失踪的人员或物资的寻找工作，对海搜索雷达起着重要作用。
机载对海搜索雷达是目前最为常用且有效的海上搜索设备之一。
在飞机和无人机上安装对海搜索雷达，可以实现对海面上目标的快速可靠识别、定位和追踪。
因此，机载对海搜索雷达目标检测和跟踪技术的研究具有重要意义。
二、研究内容针对机载对海搜索雷达目标检测和跟踪技术，本研究将从以下几个方面进行探讨：1.对海搜索雷达工作原理的介绍，包括海洋探测信号源、主波束方向和辐射特性等。
详解对海搜索雷达的工作原理，有助于研究人员更好地理解该技术的核心。
2.对海搜索雷达目标检测技术的研究，包括目标检测的信号处理、预处理以及目标特征提取等方面。
探索目标检测过程中的关键技术，如阈值、信噪比、滤波等，有助于提高目标检测的准确率和灵敏度，从而实现更好的海洋搜索效果。
3.对于目标跟踪技术的研究，包括目标跟踪的算法、角度估计等内容。
具体包括传统跟踪算法（如Kalman滤波器、粒子滤波器、Hilbert变换等）和深度学习等新兴算法。
对比不同的算法，并结合海洋环境参数分析其适用性，以求得更好的跟踪效果。
4.对搜救作业中严格实际需求的呈现。
如跟踪目标的追踪方向以及精度的要求、跟踪优化速度和提高搜救效率的评价体系等。
有限检验出本研究的实际能够解决实际海事事件中的问题。
三、研究意义通过本研究，实现机载对海搜索雷达目标检测和跟踪技术的优化和提高，有助于更有效地应对海上的各种紧急情况，提高海上救援的效率和准确性。
同时，该技术也将对航空安全、海上交通安全等领域产生积极作用，提高航空和海上领域的安全保障能力。
被动式雷达技术在地面目标检测与跟踪中的应用研究
被动式雷达技术在地面目标检测与跟踪中的应用研究近年来，雷达技术在地面目标检测与跟踪中的应用越来越受到关注。
被动式雷达技术作为一种新兴的无源探测技术，具有无干扰、长距离、高精度等优点。
本文将探讨被动式雷达技术在地面目标检测与跟踪中的应用研究，并对其优势、挑战以及未来发展进行分析。
被动式雷达技术是运用自然辐射源，如太阳、月亮、星星等，通过接收被目标反射、散射的电磁波信号来实现目标的探测与跟踪。
相比于主动式雷达技术，被动式雷达技术无需发射射频信号，因此具有免扰和低能耗的优势。
同时，被动式雷达技术的工作频率范围广，可以覆盖从微波到红外波段，适用于不同类型的地面目标检测与跟踪。
被动式雷达技术在地面目标检测方面具有许多优势。
首先，被动式雷达技术可以实现对隐形目标的探测，例如低可探测目标（LPI）和隐身飞行器。
因为无源探测，被动式雷达不会暴露自身位置，从而使其较难被敌方侦测并干扰。
其次，被动式雷达技术在长距离目标探测方面表现出色。
由于被动式雷达接收的是目标反射、散射的电磁波，所以可以达到较大探测距离。
此外，被动式雷达技术还具有较高的抗干扰能力，能够在环境复杂的情况下准确地识别和跟踪地面目标。
然而，被动式雷达技术在地面目标检测与跟踪中也面临一些挑战。
首先，由于被动式雷达技术的原理，目标反射、散射的电磁波很弱，因此与主动式雷达相比，被动式雷达在信号处理方面更加困难。
其次，被动式雷达系统需要准确的地理信息和地面目标数据库，以便更好地识别和跟踪目标。
此外，被动式雷达技术在目标距离和速度测量上面也存在一定的限制，因此需要进一步提高技术和算法的精度。
为了克服被动式雷达技术在地面目标检测与跟踪中的挑战，研究人员提出了一系列的解决方案。
首先，利用先进的信号处理技术，对被动式雷达接收到的信号进行增强和降噪，以提高目标的探测率和准确性。
其次，建立完善的地理信息和地面目标数据库，提高系统的识别和跟踪能力。
另外，结合其他传感器技术，如红外摄像机、激光雷达等，可以提高目标的识别和跟踪的多模态能力。
基于多普勒雷达的目标跟踪与识别技术研究
基于多普勒雷达的目标跟踪与识别技术研究随着科技的发展和应用的广泛，雷达技术作为一种重要的探测技术，得到了越来越广泛的应用。
多普勒雷达作为雷达技术的一种，以其高精度、高速度和抗干扰性强等优势，得到了越来越广泛的关注和应用。
基于多普勒雷达的目标跟踪与识别技术研究是一个重要的研究领域，本文将对其进行深入探讨。
一、多普勒雷达基本原理多普勒雷达在目标识别与跟踪技术中具有重要地位，因此其基本原理需要掌握清楚。
多普勒雷达采用的是回波波长的变化，测量目标的速度和方向，从而能够有效地识别和跟踪目标。
其基本的物理原理是通过测量物体在雷达波束入射方向上的径向速度来实现目标跟踪和识别。
二、基于多普勒雷达的目标跟踪目标跟踪是多普勒雷达技术应用领域中最为基础、重要的领域之一。
它的作用是寻找并跟踪雷达系统中的目标物，追踪其位置、速度、方向等信息，实现对其运动状态的精确掌握。
在多普勒雷达指导和控制领域中，目标跟踪可拓展到多种应用领域，如飞行控制、导航制导、防护等。
基于多普勒雷达的目标跟踪技术主要包括了目标运动状态估计、多目标跟踪、目标跟踪算法、跟踪器设计等领域。
运动状态估计是多普勒雷达信号处理必须解决的问题之一，它关联了多普勒雷达信号中的目标速度、方向等信息。
多目标跟踪技术可实现对多个目标实现状态估计和跟踪，这是一个非常重要的应用领域。
而目标跟踪算法则是实现目标跟踪技术的核心，目前主要有最大似然、Kalman滤波器、粒子滤波器等算法。
跟踪器设计则是基于目标跟踪算法和多普勒雷达的信号处理技术而实现的。
三、基于多普勒雷达的目标识别基于多普勒雷达的目标识别技术则通过多普勒雷达信号分析，实现对目标的识别和分类。
在多种应用领域中，如武器制导、警用勤务等，基于多普勒雷达信号的目标识别技术都有重要应用。
基于多普勒雷达的目标识别主要基于其信号的特征来实现，包括目标回波频谱、多普勒频谱特征等。
基本的目标识别过程是：先通过多普勒雷达信号处理获取目标特征；再利用目标特征来识别与分类目标。
雷达信号处理中的目标识别与跟踪研究
雷达信号处理中的目标识别与跟踪研究雷达（Radar）是一种利用电磁波进行探测和测距的技术。
它通过发射脉冲电磁波并接收其反射信号，利用信号的时间延迟和频率特征来探测和跟踪周围的目标物体。
在雷达信号处理中，目标识别与跟踪是两个重要的研究方向，它们对于实现雷达的自主目标探测和跟踪具有重要作用。
目标识别是在雷达信号中确定目标的位置、速度和其他特征属性的过程。
它的主要任务是将雷达接收到的信号与预先建立的目标模型进行匹配，通过特征提取和目标比对算法来判断目标是否存在。
目标识别可以分为传统方法和深度学习方法两种。
传统的目标识别方法主要依靠数学模型和信号处理算法。
常见的方法包括卡尔曼滤波器、最小二乘估计以及基于特征提取的算法等。
这些方法通过对信号的频谱、时频分析和特征提取等技术手段，对目标进行匹配和判断。
虽然传统方法在一定程度上可以实现目标识别，但是在处理复杂场景和目标变化较大的情况下效果有限。
近年来，深度学习方法在目标识别领域取得了显著的成果。
深度学习利用神经网络模型对大量数据进行训练，实现对数据的高级特征提取和模式识别。
在雷达信号处理中，深度学习可以利用卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等网络结构，对雷达信号进行直接处理和分类。
这种端到端的学习方式能够更好地解决目标识别中的非线性、多样性和时变性等问题。
目标跟踪是在目标识别基础上，在雷达扫描过程中连续追踪目标运动状态的过程。
目标跟踪的主要任务是通过对雷达接收到的连续信号进行滤波和关联，预测目标的位置和运动轨迹，实现实时监测和跟踪。
目标跟踪可以分为基于滤波的方法和基于关联的方法两种。
基于滤波的目标跟踪方法主要应用卡尔曼滤波器和扩展卡尔曼滤波器等算法。
这些方法通过建立目标的状态空间模型，对目标位置和速度进行状态估计和预测。
通过更新观测信息，不断优化目标的运动轨迹。
这种方法简单且实时性较好，适用于快速目标跟踪。
基于关联的目标跟踪方法主要利用关联算法对连续的雷达信号进行处理。
面向机载雷达的小目标检测与跟踪算法研究
面向机载雷达的小目标检测与跟踪算法研究随着科学技术不断的迭代升级，现代航空系统已经离不开机载雷达。
机载雷达是一种可以依靠电磁波探测周围环境的设备，是一种非常重要的设备。
机载雷达可以帮助飞机飞行员更好地定位、控制、识别和攻击目标，大大提高了航班安全和作战能力。
本文将着重介绍面向机载雷达的小目标检测与跟踪算法研究。
一、机载雷达的作用和分类机载雷达是指将雷达发射接收装置集成到飞机上，依赖从地面接收部件的扫描数据完成探测。
它的主要作用是在移动平台上，使用电磁波来探测周围环境，实现对目标的探测、定位、跟踪、识别和攻击等。
机载雷达的种类很多，一般分为以下几类：1.天空搜索雷达：主要针对空中目标或地面目标执行搜索任务，可以安装在飞机上面。
2.海空搜索雷达：海空搜索雷达可以同时搜索中低空的目标，这种雷达可装配在一些多功能战斗机或扫荡机上。
3.对空警戒雷达：是一种战略警报雷达，它能够在空中侦测到敌方的航空器和导弹，以保护自己的领空。
二、小目标检测与跟踪的算法分析小目标通常是指雷达目标的反射截面积很小，目标信息非常有限，与背景相似的目标。
因此，小目标检测与跟踪是雷达图像处理领域的热门研究方向之一。
1.小目标检测算法小目标的检测是指在雷达图像中找到目标。
均衡化、滤波、放大、二次特征颜色矩等处理技术被广泛应用于雷达图像的增强和噪声抑制，使得检测效果得到了大幅提升。
同时，研究人员提出了多种小目标检测算法，这些算法主要包括：(1) 基于谱聚类的小目标检测算法。
(2) 基于深度神经网络的小目标检测算法。
(3) 基于弱目标检测算法。
这些算法都可以有效的检测到小目标，但是鉴于小目标极易受到噪声影响，应用专门的算法进行抗噪声性能的提升。
2.小目标跟踪算法小目标跟踪是指在雷达图像中，通过某些算法，实现不间断的跟随目标的位置和动态变化的过程。
针对小目标跟踪的算法包括：(1) 基于卡尔曼滤波的小目标跟踪算法。
(2) 基于粒子滤波的小目标跟踪算法。
雷达导航系统中的目标跟踪算法研究
雷达导航系统中的目标跟踪算法研究随着雷达技术的快速发展，雷达导航系统在军事、民用以及交通领域等方面的应用越来越广泛。
目标跟踪算法作为雷达导航系统中的核心环节，对系统的性能和可靠性起着至关重要的作用。
本文将对雷达导航系统中的目标跟踪算法进行研究，旨在提出一种高效准确的目标跟踪算法，以满足系统在复杂环境中的要求。
目标跟踪在雷达导航系统中的作用非常重要，主要用于实时检测目标物体的位置、速度和运动轨迹，从而及时进行安全预警和避障控制。
在常见的雷达导航系统中，目标跟踪算法主要包括单目标和多目标两种情况。
针对单目标情况，常用的目标跟踪算法包括卡尔曼滤波算法、扩展卡尔曼滤波算法以及粒子滤波算法。
针对多目标情况，常用的目标跟踪算法包括多普勒跟踪算法、多假设跟踪算法和级联跟踪算法。
在单目标目标跟踪算法中，卡尔曼滤波算法是最为经典的方法之一。
它基于随机变量的贝叶斯滤波理论，通过对目标物体的状态进行预测和修正，并利用系统的观测信息进行更新，实现对目标位置和速度的准确估计。
扩展卡尔曼滤波算法在卡尔曼滤波算法的基础上考虑了非线性问题，其鲁棒性和准确性更高，但计算复杂度也更高。
粒子滤波算法则借助一系列离散的粒子来表示目标的状态空间，通过重采样和权重更新等操作，实现对目标轨迹的估计。
这些算法在目标跟踪中都有着很好的效果，但也存在着一定的局限性，如对目标速度突变和噪声扰动的敏感性较高。
在多目标跟踪算法中，多普勒跟踪算法是非常常用的方法之一。
它通过测量目标物体的多普勒频移来实现对目标速度的估计，进而实现目标位置和轨迹的估计。
多假设跟踪算法则通过对多个可能的目标位置进行假设，并根据观测信息的置信度对假设进行验证和更新，从而实现对多目标的跟踪。
级联跟踪算法将多目标跟踪问题分解为多个单目标跟踪问题，通过级联关系的建立和更新，实现对多目标的跟踪和估计。
这些算法对于复杂背景下的多目标跟踪具有很好的效果，但也存在着对目标数目和目标运动模型的限制。
基于雷达技术的目标识别与跟踪研究
基于雷达技术的目标识别与跟踪研究在如今的信息时代，科技日新月异，特别是雷达技术的应用越来越广泛，无论在军事还是民用领域都起到了重要的作用。
雷达作为一种全球定位系统，能够监测目标和物体的运动情况，同时也能够识别目标的形状、大小、速度以及位置等相关参数信息，因此对目标的识别与跟踪有着非常重要的作用。
本文将探讨基于雷达技术的目标识别与跟踪研究。
一、雷达技术的背景和发展历程雷达技术起源于二战时期，当时主要用于军事领域进行目标侦察和跟踪。
1943年，英国科学家沃森-瓦特瓦特（Watson-Watt）成功研制出第一个雷达系统，随后雷达技术得到了长足的发展。
20世纪60年代，雷达开始进入到民用领域，例如天气雷达和飞机雷达等。
而随着电子技术的迅速发展，雷达技术的应用范围也在不断扩展，如车载雷达、地貌雷达以及激光雷达等，大大提高了雷达技术的实用价值。
二、基于雷达技术的目标识别研究在目标识别中，主要是通过雷达对目标进行观测来判断目标的形状、大小、速度以及位置等参数信息。
在此过程中，尤其需要充分发挥雷达的最大特点——无视天气变化的功能。
此外，随着数字信号处理技术的不断改进，雷达的性能得到提升，能够实现更高精度的目标识别。
在目标识别领域，最常用的算法是CFAR（常规离散自适应滤波器）和MTI（运动检测）。
CFAR是一种信号处理算法，用于检测受到噪声影响的雷达信号。
它可以有效地识别出自然随机反射中的斑点并剔除掉该点的影响，因此可以更加准确地识别出目标。
而MTI是一种运动检测技术，它能够捕获运动目标的特征信息，使得目标的检测和跟踪过程更加稳定和准确。
三、基于雷达技术的目标跟踪研究随着雷达技术的不断发展，目标跟踪也逐渐成为了雷达应用领域的一个重要研究方向。
目标跟踪涉及到位置估计、运动预测、目标模型建立等多个方面。
其中，最重要的是目标运动的预测和跟踪，主要有以下几种算法：1. 卡尔曼滤波器（Kalman Filter，KF）：是一种最常用的目标跟踪算法。
基于雷达数据的目标识别与跟踪技术研究
基于雷达数据的目标识别与跟踪技术研究目标识别与跟踪技术在现代雷达应用中扮演着至关重要的角色。
通过准确地识别和跟踪目标，雷达系统能够提供关键的信息，用于军事、民用和科研等领域。
本文将讨论基于雷达数据的目标识别与跟踪技术的研究进展和应用。
一、目标识别技术研究目标识别是雷达中的一个关键任务，旨在将雷达数据转化为可理解的目标信息。
目标识别技术可以通过提取目标的特征来实现，例如目标的形状、尺寸、运动模式等。
1.1 特征提取技术特征提取是目标识别的核心环节。
雷达数据中的目标特征包括雷达散射截面、速度、加速度、运动方向等。
通过分析目标的散射特性和运动状态，可以有效地区分目标与背景杂波，从而实现目标识别。
1.2 机器学习方法机器学习在目标识别技术中扮演着重要的角色。
通过对大量的雷达数据进行训练和学习，可以构建有效的分类模型，实现目标的自动识别。
常用的机器学习算法包括支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）和决策树等。
二、目标跟踪技术研究目标跟踪是指通过连续观测，估计目标的位置、速度和方向等参数的技术。
在雷达应用中，目标跟踪技术被广泛用于跟踪移动目标，如飞机、船只和车辆等。
2.1 滤波器方法滤波器方法是目标跟踪中常用的技术之一。
常见的滤波器包括卡尔曼滤波器、粒子滤波器和扩展卡尔曼滤波器等。
这些滤波器通过观测数据和状态方程来预测和更新目标的状态，从而实现目标跟踪。
2.2 轨迹关联方法轨迹关联是在多个雷达观测周期内识别和关联目标的独立轨迹的技术。
轨迹关联方法可以通过分析目标的运动模式、速度差异和相对距离等参数，实现目标的跟踪和关联。
三、目标识别与跟踪技术的应用目标识别与跟踪技术在军事、民用和科研等领域有着广泛的应用。
3.1 军事应用在军事领域，目标识别与跟踪技术被广泛用于军事侦察、目标导航和作战决策等方面。
通过实时准确地识别和跟踪敌方目标，可提供关键的情报支持，增强军事作战的效能和胜算。
3.2 民用应用在民用领域，目标识别与跟踪技术被应用于雷达气象、交通监控和智能驾驶等方面。
雷达的信号处理和目标跟踪技术研究
雷达的信号处理和目标跟踪技术研究雷达是一种非常常见的传感器类型。
它的原理就是通过发送一个射频电磁波，并通过测量返回的回波信号来确定目标的位置和速度。
在雷达系统中，信号处理和目标跟踪技术是非常重要的一部分，因为它们可以使雷达系统更准确和高效地检测和跟踪目标。
一、雷达信号处理的基本原理雷达信号处理一般包括前置处理、大气传输效应补偿、回波信号分析和目标特征提取等过程。
在雷达信号处理的过程中，前置处理是非常关键的一步，它可以有效地提现雷达回波信号的特征，并通过信号放大、降噪等处理来增强信号的质量和可靠性。
另外，在雷达信号处理的过程中，大气传输效应对信号质量的影响非常大。
所以需要对信号进行大气传输效应补偿，以提高雷达系统的性能和精度。
这种处理一般是通过检测空气湿度和温度来进行的。
二、目标跟踪技术目标跟踪技术是指利用雷达系统对目标探测到的信息，通过分析目标运动特性和位置变化，来确定目标的运动方向和速度。
目标跟踪技术的目的是提高雷达系统的精度和性能，以便更好的监控目标的位置和行动。
常见的目标跟踪技术包括Kalman滤波器、粒子滤波器和扩展卡尔曼滤波器等。
这些技术一般都是通过对雷达系统输出的原始数据进行处理和分析来实现的。
在目标跟踪技术的基础上，还可以进行目标识别和目标确认等处理，以更准确的判断目标的真实身份。
三、雷达信号处理和目标跟踪技术在各个领域的应用雷达信号处理和目标跟踪技术在各个领域都有广泛的应用。
比如，在军事领域，雷达系统常被用于监控敌方舰船和飞机等目标的位置和行动。
在民用领域，雷达系统常被用于气象预测、地球物理勘探、航空导航等方面。
此外，在车联网和自动驾驶领域中，雷达系统也被广泛应用。
通过使用雷达系统进行车辆的碰撞检测和防撞安全等处理，可以有效地减少交通事故的发生率。
在自动驾驶领域，雷达系统可以帮助无人驾驶车辆更准确的感知周围环境和障碍物，以保证车辆的安全和稳定性。
总之，雷达信号处理和目标跟踪技术是雷达系统中非常重要的一部分。
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测控雷达的目标跟踪与定位研究
摘要:近年来民用和军事上对测控雷达的目标定位与跟踪的精准度要求越来越高,因此对多目标的时时跟踪成为了科研人员的关注焦点,对数据的处理和捕捉目标的快速性也作为评判跟踪算法的主要目标。
关键词:雷达跟踪数据处理目标定位
1 绪论
1.1 研究背景
测控雷达的目标跟踪和定位实质上就是对目标状态的实时跟踪滤波问题,简单些说,就是根据我们需要从传感器上获得的目标量测数据,根据这些数据经过固定的算法对目标物体进行定位。
目前在军事和民用领域中都有广泛的应用,所以目标定位与跟踪必须要可靠而精准。
在国防领域,目标跟踪技术可用于探测敌方导弹驶向、跟踪敌方舰船和监测国家特殊工作人员的地理位置等。
在民用方面,目标跟踪与定位则用于无人驾驶自用车的跟踪、城市的交通管制、机器人的障碍躲避等。
因此测控雷达在目标跟踪与定位在国计民生的生活生产中起着举足轻重的作用。
目前测控雷达方面的科研人员的主要研究方向集中在机动目标的跟踪问题上。
机动目标在运动时,它的飞行速度、飞行方向、飞行
弧线半径等参数随时随地在变化,而且在目标移动的过程中会有很多来自其他物体的干扰,因此必须采用更为优越的雷达跟踪技术,同时它考验了测控雷达的性能。
在军事和民用领域上需要对目标物体的动态做到时时跟踪和控制,这就要求了雷达目标跟踪的连续性和雷达反馈数据的完整性要高。
除此之外对迅速的反应捕捉目标、多目标跟踪、反馈数据的处理、捕捉目标的定位方法等要求越来越高。
应用于军事领域的测控雷达还应具备探测隐形飞机这样的小雷达散射截面目标的能力。
1.2 测控雷达的目标跟踪定位的国际发展现状
目前国际上应用在测控雷达上的技术主要有以下4个:(1)超高性能多核计算机应用在对待捕捉目标的探测上基本实现了测控雷达的自动化智能化,对技术人员和操作人员需求量减少,以至于成为无人值守体状态。
(2)采用先进的收发装置使得监测到的数据十分可靠,而且设备维修和更换方便。
(3)在可靠性方面,测控雷达具有了更为完善和自适应自学习的自动检测故障功能。
(4)测控雷达系统和卫星中继通信系统的配合使用,使得雷达的抗干扰性能和自动化水平显著提高,这样即可以屏蔽其他干扰信号又能防止敌方侦听、截获、干扰和他人破坏。
2 针对多目标的跟踪与定位方法研究
当捕捉目标多个时,或许其中有几个目标都在运动,这样要做到时
时跟踪就必须采用机动检测的跟踪算法。
多目标跟踪技术有着广泛的应用,如防御敌方导弹,海陆空三方面探测和空中交通秩序梳理等。
检测手段采用平均信息法,一旦机动信息被检测到,滤波器就要使用更高维数的状态量测,新的状态量被附加上,基于此计算出新的模型。
再由非机动检测器检测机动消除并转换到原来的模型。
该算法只关注目标的现时动态,得到的定位信息和过去的状态没有任何关系,因此对动态的目标监测具有较好的性能。
机动检测的跟踪算法的基本思想是机动的发生会改变原来我们已经建立的模型,因而会造成目标状态的预估计值偏离了固有状态,滤波残差特性发生变化。
因此,技术人员可以通过观测目标运动的残差变化来预测目标是否发生机动或机动结束,基于以上观察,我们在进一步对调整跟踪算法,即进行噪声方差时刻调整或模型时时转换,通过按照某一算法去调整滤波增益和滤波器的结构,以便能实现更好地跟踪目标。
3 测控雷达的数据处理
现代的雷达采用数字计算机完成数据的处理操作。
我们利用参数估计的技术可以实现对雷达测量值进行目标的具体位置、速度、加速度等运动参数进行全面估计;形成各种关于目标物体的数据信息;估计目标物体的预计位置、攻击目标、颜色状态以及下一状态。
测控雷达数据处理步骤分为以下五部分:1.数据格式化2.数据的校正 3.坐标变
换4.跟踪滤波器的处理5.目标航迹处理。
(1)数据统一制式
我们知道测控雷达探测到的数据形式模拟量居多,但是计算机只能处理数字量,因此模拟量经接收系统处理后方可进入计算机。
雷达对测量到的数据的存储采用统一的格式,首先要对测量到的数据编程为若干个单元,每个单元只能接收固定时间点测量到的数据。
雷达数据字作为数据统一制式的原始量,编号后即送入计算机存储器内的固定存储位置。
(2)数据校正
数据校正主要用到的数学理论知识是数据的无偏估计和插值法补偿校正。
为保证测控雷达测量的数据准确无误,我们需要预先把一批校正补偿辅助数据存储于计算机中。
当雷达工作时,根据测量到的数据寻找校正量的存储地址,最后用插值法对测控雷达测量值进行校正和补偿,这样可以做到数据的精确。
(3)坐标变换
众所周知,在数学计算中如果目标运动方程极其复杂,可以通过选择合适的坐标系将其简化,并且有利于数据的进一步计算处理。
雷达测量数据环节主要依靠的而且必不可少的设备是天线。
他测量出的大部分数据是以球坐标系为基础的,如方位、距离和状态等。
有时为了
简化计算我们需要将球坐标中的数据转换到直角坐标系中,直角坐标系也是我们的首选坐标系。
例如,在球坐标系中观察到目标物体的加速度具有在几何分量的合成不能代表目标在惯性空间的运动特征。
若数据处理也在雷达球坐标系中进行,会由于高阶导数和视在角加速度的存在导致测控雷达数据的处理复杂化,或者产生较大的误差。
对测量数据的精准度影响较大。
(4)跟踪滤波器的数据处理
高效率的递归滤波器能够从一系列的不完全包含噪声的测量中,估计动态系统的状态。
对物体位置的,包含噪声的观察序列预测出物体的坐标位置及速度.在很多工程应用中都可以找到它的身影.跟踪滤波器是雷达数据处理系统的核心装置,为了做到数据精确获取,测控雷达系统必须采用高效率的滤波器。
跟踪滤波器根据雷达的测量值时时估计目标速度、方位等运动参数信息并运用迭代关系式推算出目标的下一时刻的位置和方位。
这个预算值可以作为和实测值进行比较的依据,以便对目标物体运动状态突变作出相应。
4 结语
现代雷达系统在多目标的时时跟踪较之过去有了很大改善,定位方法日益更新,而且捕捉目标的反应速度也大大增强。
目前雷达系统多采用多雷达协同工作,对一个测量目标做到精准定位和跟踪,设置在
不同地点的若干部雷达组成雷达网,各站在对目标进行监测时的测量方位、分辨率、侧重点及作用等不尽相同。
总体上测控雷达系统向着自动化智能化方向大步迈进。
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