基于非合作雷達目標跟蹤技術的研究.pdf

1、基于非合作雷達的無源雷達因具有反隱身特性強、隱蔽性好、中低空探測能力強等優(yōu)點，而逐漸成為現(xiàn)代雷達技術的一個重要發(fā)展方向。由于在無源雷達跟蹤場景中，目標定位方程非線性強、定位精度低、量測數(shù)據(jù)與目標狀態(tài)關聯(lián)信息不確定性高，從而使得對無源雷達目標定位跟蹤技術的研究存在諸多難點亟待解決。
　　本文首先對無源雷達常用定位方法及其定位精度進行詳細分析，在選擇了基于到達角與時延信息的聯(lián)合法后，首先采用粒子濾波(PF)技術解決單目標跟蹤問題，然后

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

3、
　　基于粒子濾波方法研究無源雷達單目標跟蹤問題。(1)針對傳統(tǒng)非線性跟蹤方法在無源雷達定位跟蹤系統(tǒng)中穩(wěn)定性差、估計精度低的問題，結合粒子濾波算法給出了一種多模型跟蹤濾波算法。(2)針對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)中融合當前時刻的觀測信息，以此來改善粒子濾波算法估計精度。
　　基于 P-PHD算法研究無源雷達多目標跟蹤問題。(1)針對基本 P-PHD算法中存活粒子采樣環(huán)節(jié)沒有引入

4、當前的量測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)定性與估計性能。(2)針對基于量測驅(qū)動(Measurement-driven)的PHD算法(PHD-M)中存活目標權值更新時的數(shù)據(jù)冗余問題與對新生目標的采樣問題，采用量測分類的思想，將量測集分為存活目標量測與雜波量測，用存活目標量測更新存活目標權值，對雜波量測采樣產(chǎn)生新生目標粒子，提高了