基于非合作雷達(dá)目標(biāo)跟蹤技術(shù)的研究.pdf

1、基于非合作雷達(dá)的無源雷達(dá)因具有反隱身特性強(qiáng)、隱蔽性好、中低空探測(cè)能力強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)，而逐漸成為現(xiàn)代雷達(dá)技術(shù)的一個(gè)重要發(fā)展方向。由于在無源雷達(dá)跟蹤場(chǎng)景中，目標(biāo)定位方程非線性強(qiáng)、定位精度低、量測(cè)數(shù)據(jù)與目標(biāo)狀態(tài)關(guān)聯(lián)信息不確定性高，從而使得對(duì)無源雷達(dá)目標(biāo)定位跟蹤技術(shù)的研究存在諸多難點(diǎn)亟待解決。
　　本文首先對(duì)無源雷達(dá)常用定位方法及其定位精度進(jìn)行詳細(xì)分析，在選擇了基于到達(dá)角與時(shí)延信息的聯(lián)合法后，首先采用粒子濾波(PF)技術(shù)解決單目標(biāo)跟蹤問題，然后

2、利用概率假設(shè)密度(PHD)粒子濾波算法(P-PHD)解決多目標(biāo)跟蹤問題，最后，采用Matlab GUI設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)單站無源定位跟蹤的仿真模塊進(jìn)行系統(tǒng)驗(yàn)證。本文的主要工作和創(chuàng)新概括如下：
　　針對(duì)目標(biāo)跟蹤的前提即定位方法的選取展開研究。首先介紹無源雷達(dá)的典型定位方法，隨后通過仿真實(shí)驗(yàn)詳細(xì)分析了不同定位方法，不同定位體制以及不同收發(fā)站布局對(duì)無源雷達(dá)目標(biāo)定位精度的影響情況，以此選取適合無源雷達(dá)的目標(biāo)定位方法并得到后續(xù)跟蹤濾波算法的觀測(cè)方程。

3、
　　基于粒子濾波方法研究無源雷達(dá)單目標(biāo)跟蹤問題。(1)針對(duì)傳統(tǒng)非線性跟蹤方法在無源雷達(dá)定位跟蹤系統(tǒng)中穩(wěn)定性差、估計(jì)精度低的問題，結(jié)合粒子濾波算法給出了一種多模型跟蹤濾波算法。(2)針對(duì)PF算法的粒子退化問題，基于容積卡爾曼濾波(CKF)算法，通過在重采樣環(huán)節(jié)中融合當(dāng)前時(shí)刻的觀測(cè)信息，以此來改善粒子濾波算法估計(jì)精度。
　　基于 P-PHD算法研究無源雷達(dá)多目標(biāo)跟蹤問題。(1)針對(duì)基本 P-PHD算法中存活粒子采樣環(huán)節(jié)沒有引入

4、當(dāng)前的量測(cè)信息而造成的粒子多樣性缺失問題，根據(jù)似然函數(shù)選取量測(cè)值，利用集合卡爾曼(EnKF)算法獲得存活粒子的重要性函數(shù)，有效的提高了P-PHD算法的穩(wěn)定性與估計(jì)性能。(2)針對(duì)基于量測(cè)驅(qū)動(dòng)(Measurement-driven)的PHD算法(PHD-M)中存活目標(biāo)權(quán)值更新時(shí)的數(shù)據(jù)冗余問題與對(duì)新生目標(biāo)的采樣問題，采用量測(cè)分類的思想，將量測(cè)集分為存活目標(biāo)量測(cè)與雜波量測(cè)，用存活目標(biāo)量測(cè)更新存活目標(biāo)權(quán)值，對(duì)雜波量測(cè)采樣產(chǎn)生新生目標(biāo)粒子，提高了