多平臺船載雷達(dá)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理技術(shù)研究.pdf

1、近年來,隨著海洋資源的巨大經(jīng)濟(jì)利益被各國廣泛認(rèn)同,對于海上權(quán)益的爭奪也越演越烈。建立完善、強(qiáng)大、有效的海岸警衛(wèi)和監(jiān)測體系,實現(xiàn)對接近我國專屬經(jīng)濟(jì)區(qū)的船只進(jìn)行監(jiān)測與跟蹤,具有重大的意義。本文旨在研究多平臺船載雷達(dá)系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)處理技術(shù),通過對雷達(dá)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,實現(xiàn)對監(jiān)視區(qū)域內(nèi)的目標(biāo)進(jìn)行定位和跟蹤,為對海監(jiān)測系統(tǒng)提供更精確有效的目標(biāo)運(yùn)動信息。
　　首先介紹了數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù),主要是空間配準(zhǔn)和時間配準(zhǔn)算法。通過空間配準(zhǔn),將不同坐標(biāo)系下的數(shù)據(jù)

2、轉(zhuǎn)化到同一坐標(biāo)系下,時間配準(zhǔn)將不同采樣率的雷達(dá)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成同一采樣率,使得系統(tǒng)中的所有雷達(dá)采樣率相同。通過仿真實現(xiàn),分析了配準(zhǔn)對數(shù)據(jù)精度的影響。通過介紹聯(lián)合概率數(shù)據(jù)互聯(lián)(Joint Probabilistic Data Association,JPDA)算法和交互式多模型(Interacting Multiple Model,IMM)算法,提出兩種算法相結(jié)合的IMM-JPDA算法,用于雜波環(huán)境下的多機(jī)動目標(biāo)跟蹤。在IMM-JPDA算法中,

3、每一個濾波器模型都采用JPDA算法進(jìn)行數(shù)據(jù)互聯(lián),這樣不僅實現(xiàn)多目標(biāo)數(shù)據(jù)互聯(lián),而且實現(xiàn)機(jī)動目標(biāo)的跟蹤,具有可靠性高,實用性強(qiáng)的優(yōu)點。但是計算復(fù)雜、實時性較差,對于非機(jī)動目標(biāo),跟蹤精度并沒有改善。在融合中心,對獲得的多目標(biāo)航跡進(jìn)行狀態(tài)估計,介紹了航跡關(guān)聯(lián)以及航跡融合算法。首先對基于模糊數(shù)學(xué)的航跡關(guān)聯(lián)算法進(jìn)行了詳細(xì)的介紹,這些算法的航跡關(guān)聯(lián)性能很好,但是當(dāng)雷達(dá)數(shù)量多于兩個時,這些算法面臨多維分配問題。然后提出了解決組合優(yōu)化問題的基于Hopfi

4、eld神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的航跡關(guān)聯(lián)算法。詳細(xì)推導(dǎo)了進(jìn)行二維和多維分配問題的航跡關(guān)聯(lián)計算的過程,并且對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的設(shè)置進(jìn)行了詳細(xì)的討論,仿真實現(xiàn)了Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行航跡關(guān)聯(lián)的過程。對于關(guān)聯(lián)上的航跡,介紹了基于模糊數(shù)學(xué)的動態(tài)權(quán)值航跡融合算法(Dynamic Weighted Fusion,DWF)和簡單融合算法(Simple Fusion,SF)。動態(tài)權(quán)值法通過模糊均值聚類算法,求解動態(tài)權(quán)值;簡單融合法利用目標(biāo)的協(xié)方差求解融合權(quán)值,仿真比