多雷达多目标航迹起始算法研究
《高频地波雷达海上目标航迹探测算法研究》范文
《高频地波雷达海上目标航迹探测算法研究》篇一一、引言随着海洋资源的日益重要，海事领域的监视、管理和研究也显得越来越关键。
海上目标的准确航迹探测不仅有助于航海安全、环境保护、渔业监管等方面，同时也对海洋资源开发和军事情报保障起到关键作用。
在众多的海上目标航迹探测技术中，高频地波雷达以其独特的探测优势，在海上目标探测领域得到了广泛的应用。
本文将重点研究高频地波雷达海上目标航迹探测算法，探讨其原理、应用及优化策略。
二、高频地波雷达技术概述高频地波雷达是一种利用高频电磁波进行海上目标探测的雷达系统。
其工作原理主要是通过地面作为发射天线，将高频电磁波辐射到海面及海底附近，并利用地波和海浪散射的回波进行目标探测。
这种雷达系统具有全天候、全天时的工作能力，对于海上目标特别是小型目标的探测具有独特的优势。
三、航迹探测算法研究（一）算法原理航迹探测算法是高频地波雷达系统的核心部分，它通过对雷达回波信号的处理和分析，实现目标的定位和航迹跟踪。
算法主要分为信号预处理、目标检测、航迹建立与维持等几个阶段。
首先，通过信号预处理去除噪声和干扰；然后通过目标检测算法提取出潜在的目标回波；最后通过航迹算法对目标进行跟踪和航迹预测。
（二）信号预处理信号预处理是航迹探测算法的第一步，其主要目的是去除原始回波信号中的噪声和干扰。
常用的预处理方法包括滤波、增益控制等。
通过适当的预处理，可以提高信号的信噪比，为后续的目标检测和航迹跟踪提供可靠的输入。
（三）目标检测目标检测是航迹探测算法的关键步骤之一，其主要任务是从预处理后的回波信号中提取出潜在的目标回波。
常用的目标检测算法包括恒虚警率CFAR检测等。
这些算法通过设定适当的门限值，对回波信号进行扫描和检测，从而提取出潜在的目标回波。
（四）航迹建立与维持航迹建立与维持是航迹探测算法的最终目标，其主要任务是对检测到的目标进行跟踪和航迹预测。
常用的航迹算法包括卡尔曼滤波器等。
这些算法通过对连续的观测数据进行处理和分析，实现目标的稳定跟踪和航迹预测。
雷达机动目标航迹追踪数据关联问题算法研究
对系数 a j 进行最小二乘估计 a j ，可由下式求解：
A ( P T P ) 1 P T X
式中：
1 0 a a1 1 A , P a m 1 1 1 am
of adaptive window and prediction algorithm is put forward. Is the window of the region beginning, will be the first data to target a, the second data to target two, at the back of the data by using clustering analysis method of small scale, extract the classification of 6 sets of data as the initial data. Because the target path overlapping and separation, need to add window section analysis data trends. For the add window location and size, can be identified by the root mean square error of adaptive trajectory dots. At the same time, have to solve the data correlation data points are available, and forecast the data points movement trend, can be carried out on the next data classification. Programming to realize the algorithm, the classification effect is considerable. For different target trajectory, the target trajectory polynomial fitting, and the target track. Key words： polynomial prediction window multi-target tracking data association self-adaptive prediction algorithm by adding
一种航迹起始的新方法研究
２ １ 回波个数 ．
天线匀速扫描时扫描到 目标时接收到脉冲的回
波个数通过过门限提取可以得到该参数。具体实现
是应 用滑窗检测 器在 同一距 离单 元上从 检测 器输 出 超过 第二门限 的 回波起 始到 回到 第二 门 限之 下 的 回 波终 止 ， 出这段期 间内的 回波 个数 凡 输 。公式 （ ） １ 反
减小 航迹虚 警率 。 当然必 须考 虑到 目标 特征 的有效
性问题 ， 即所抽取的 构 的典 型特 征 。
ｌ 传统 的航 迹起始
工程 中常用 的 比较 传 统 的航 迹起 始 相关 方
法 Ｊ主 要是对 航迹 目标 的位 置 的相关 ， 括波 门 ， 包 相关 和夹角 相关 。所谓 的波 门相 关就是在 航迹 相关 处理 中 ， 以航迹 的外 推点 为 中心 ， 置 一 区域 ， 设 当观
一
２０ ７
图 ３ 地物点迹数据
１４ ～ １
比较 图 ５—６可得 ， 飞机 的 回拨 幅 度变 化 比较
明显 ， 而地物的回避幅度响度而言比较平稳 ， 通过分
析 回波 幅度 对航迹 起 始 时剔 除 地 物杂 波 点 ， 以有 可
效地降低虚假航迹起始。
３ 仿真结果
仿真环境 如下 ： 假定三 个 目标 做 匀速直 线运 动ｕ 每 单位表 示 １×１４ 三个 目标 的初 始 位 置 ， ０ ｍ，
＜ －
鲻
固
积累数 ， ｃ表 示 目标 的尺 寸 ， 表 示一 个 线 性 函 ９ｎｓ Ｋ
数。
从公 式 （ ） 以看 出 目标 的 回波个 数 是一 个 稳 １可 态 参数 ， 尤其 对 静 止 的地 物 杂 波 ， 回波个 数 相 对 稳 定， 不会 出现大 的跳跃 。实 际测试 对 运 动 目标 像 飞 机 等 由于它 的起 伏 特性 和 它 自身 的 运 动 ， 回波 个 数 不 是很稳 定 ， 即使 不稳 定 ， 回波 的个 数 的变化也 是 其
雷达信号处理中的多目标跟踪算法研究
雷达信号处理中的多目标跟踪算法研究雷达信号处理是一门重要的技术，其应用范围广泛，可以用于目标识别、导航、探测和跟踪等领域。
而多目标跟踪算法则是其中的一个热点研究领域。
本文将从多目标跟踪算法的定义、算法种类、应用以及研究进展等多个方面进行论述。
一、多目标跟踪算法的定义多目标跟踪算法是指利用雷达信号处理技术对多个目标进行跟踪、定位、预测和识别的算法。
多目标跟踪算法的研究主要涉及到多个目标的特征提取、多个目标的数据关联和多个目标的运动轨迹预测等关键问题。
二、多目标跟踪算法的种类现在多目标跟踪算法的研究方向越来越多，聚类跟踪算法、批处理跟踪算法、传统滤波跟踪算法、无滤波跟踪算法、模型预测跟踪算法等多种算法已经被提出。
其中，聚类跟踪算法和批处理跟踪算法是较为常用的算法。
聚类跟踪算法是指在雷达扫描范围内针对所有目标的特征信息进行空间聚类，并确定目标数目。
这种算法将时间和空间信息相结合，能够获得非常准确的结果，但是难以实现实时性。
而批处理跟踪算法则是通过信息提取、特征关联、轨迹预测等步骤来实现目标跟踪。
该算法主要通过运用卡尔曼滤波和粒子滤波的方法，来对目标进行跟踪和预测，以期提高目标跟踪的精度和实时性。
三、多目标跟踪算法的应用多目标跟踪算法广泛应用于军事领域、航空航天、交通管制、环境监测、自动驾驶等众多领域。
例如军事领域中，雷达系统需要对附近的各类目标进行跟踪，通过多目标跟踪算法，能够快速确定目标位置、类型等重要信息，并对敌方目标进行监测。
在航空航天领域，多目标跟踪算法能够将飞行器上的雷达数据进行有效处理，实现对众多空中目标的探测和追踪。
在交通管制中，多目标跟踪算法则可以用于市场调研和广告投放等领域，以及城市交通流量的监测与分析等方面。
四、多目标跟踪算法的研究进展近年来，多目标跟踪算法的研究进展非常迅速。
基于卡尔曼滤波理论的多目标跟踪算法，以及基于数据驱动的深度学习算法已经成为该领域的研究热点。
卡尔曼滤波理论在多目标跟踪算法研究中应用广泛，同时，基于卡尔曼滤波理论的多目标跟踪算法的精度和速度也得到了精细化的提升。
多目标跟踪中的航迹起始算法
多目标跟踪中的航迹起始算法作者：马琳琳来源：《中国新通信》 2018年第16期马琳琳沈阳理工大学【摘要】在多目标跟踪中，正确的航迹起始可以防止目标的误跟与目标丢失还可以减少多目标跟踪中组合爆炸所带来的计算负担。
首先选择椭圆波门作为相关波门，并提出了一种新的航迹起始算法，通过仿真，验证了该算法适用于不同的目标跟踪运动模型，且虚假航迹起始的概率也明显降低。
【关键词】多目标跟踪航迹起始相关波门一、概述航迹起始是雷达目标跟踪的第一步，是指在目标跟过程中未进入稳定踪前的航迹确定的过程。
航迹起始主要包括：相关波门的确立、航迹初始化和航迹确定，最终建立准确可靠的航迹。
航迹起始就是用雷达扫描周期内观测到的数据来进行点与点的数据关联，从而形成暂时的航迹，是滤波、报告航迹起始、数据互联与轨迹融合的基础，因此准确的航迹起始是轨迹融合的关键技术。
航迹起始算法包括：顺序处理技术和批处理技术。
顺序处理技术的主要算法有：直观法和逻辑法，它们的计算量小并且执行效率高，但是在密集的杂波环境下算法的准确度明显下降，因此一般适用于杂波数量较少的环境中。
批处理技术的主要算法有：Hough 变换法和修正的Hough 变换法，虽然计算量较大，但是在密集杂波的情况下，它们的性能明显优于顺序处理技术的算法。
二、相关波门相关波门是用来判断雷达接收到的回波是否来自于目标的决策门限，以跟踪目标的预测位置作为中心，从而确定该目标在下一时刻回波可能出现的范围的一块区域。
相关波门的大小主要依赖于:预测误差、雷达量测误差、目标运动特性、坐标系的选择和天线扫描周期等。
常用的相关波门有 : 环形波门、椭圆波门、矩形波门和扇形波门。
环形波门为航迹起始的初始波门，作为初始波门它的面积较大导致它的测量精度相比于其它相关波门低。
椭圆波门和矩形波门是直角坐标系下的相关波门，扇形波门是极坐标系下的相关波门。
因此为了精度高的航迹起始与计算方便，相关波门选择椭圆波门。
三、航迹起始算法假设在多目标跟踪中，有些雷达已经得到了目标跟踪信息，第 k a 时刻对目标的状态估计值为akx?，在第 k a 时刻对目标的状态估计协方差矩阵为a a kP k。
关于雷达如何精确定位目标的研究数模论文
关于雷达如何精确定位目标的研究摘要本文在三维空间直角坐标系的数学模型条件下，通过利用3dsmax等作图工具，建立了多基雷达对目标进行精确定位的三维几何模型，使问题直观易懂。
利用C++ Builder程序设计得出了一套求解三元二次方程组的算法，建立了电子云模型，比较了雷达可能产生的坐标误差和距离误差对定位精度的影响. 并结合Excel电子表格建立三维数组，计算并分析了在误差状态下，目标可能出现的位置的概率。
通过以上的研究工作，最终得出了多基雷达精确定位目标的算法，通过此算法分析、计算了材料所给出的三组实例数据。
并通过误差分析得出结论，给控制雷达定位精度提出了建议。
本模型具有广泛的实用性，可推广到军事、航海、航天等领域。
关键词电子对抗，多基雷达，精确定位，三元方程，三维数组，误差分析，概率，正态分布，电子云模型.问题的重述在电子对抗领域，对辐射源位置信息侦察越精确，就越有助于对辐射源进行有效的战场情报信息获取和电子干扰，并为最终摧毁目标提供有力的保障.如在某地上空发现有一可疑的飞行物，需要对其进行精确定位.常用的定位方法是基于多基雷达的测量方法.每个雷达都可以测量自身的坐标（x i, y i, z i），以及它到飞行物距离r i（i=1,2,3…n），其中n为雷达的总数.通过测量一组雷达位置坐标和飞行物到各雷达的距离，我们可以确定目标（空间飞行物）的坐标：S（x, y, z）.但由于每个雷达在测量自身坐标和飞行物到各雷达的距离的数据时，都存在测量误差，（坐标误差和距离误差）这给精确定位带来了困难.假设测量时产生的距离误差服从正态分布N（0，σt），测量时产生的坐标误差服从正态分布N（0，σr）.试通过数学建模分析上述情况, 并回答以下问题：1）在假设条件下，至少需要几个雷达才能精确定位飞行物？2）在最少雷达的条件下，分析并比较距离误差和坐标误差对定位精度影响. 3）在实际情况中，往往使用更多雷达进行精确定位，设计一种定位算法，对附件所提供的三组雷达得到的测量数据，计算出飞行物的坐标.4）试给出控制雷达定位精度的建议.基本假设1）模型建立的三维空间为无任何扭曲的欧几里得线性空间.2）设每个雷达工作状态良好，且没有其他外界因素（如电磁波等）影响.3）设每个雷达的测得的目标距离误差服都从正态分布N（0，σt），测得的自身坐标误差都服从正态分布N（0，σr），除此之外，雷达工作过程中的其他误差均忽略不计.4）在基于多基雷达分析数据并计算结果的过程中，设目标物体在空中相对于每一个雷达均保持静止状态.5）设飞行物不可能出现在xOy平面以下的区域.6）目标物体和雷达均看为质点.符号（参数）说明1）设表示第i个雷达的点和坐标为P i（X i, Y i, Z i）.2）设第i个雷达测得的自身坐标为p i（x i, y i, z i）.3）设第i个雷达到飞行物的距离为R i.4）设第i个雷达测得其自身到飞行物的距离为r i.（i=1,2,3…n，其中n为雷达的总数.）5）测得目标飞行物的点和坐标为S（x, y, z）.问题的分析本问题是一个如何用多基雷达对飞行物进行精确定位，并分析比较坐标误差和距离误差对定位精度影响的问题.目的是精确定位所测目标，有助于对辐射源进行有效的战场情报信息获取和电子干扰，并为最终摧毁目标提供有力的保障.首先，应建立三维直角坐标系的数学模型。
一种改进的航迹起始与多目标跟踪算法
一种改进的航迹起始与多目标跟踪算法芦永强;韩壮志;张宏伟【摘要】在靶场弹道测量多目标雷达数据实时处理中,在预测目标状态之前需要进行目标航迹起始.传统航迹起始算法的可靠性受第一帧数据的不确定性影响较大.在进行高射频连发弹丸初速测量等高精度多目标弹道测量试验时,异常的航迹起始会导致弹道测量出现严重偏差.根据连发弹丸初速测量的特点提出了一种改进的航迹起始与跟踪算法.首先,选择检测效果最佳的数据作为起始数据进行航迹起始;然后,采用双向α-伊γ滤波的跟踪滤波方法获得弹道参数的最优估计.实测数据处理结果表明,改进的航迹起始与跟踪算法能够避免第一帧数据不确定性带来的影响,提高了雷达测量弹道参数的可靠性与稳定性.%In the radar data real-time processing of trajectory measurement in the proving ground,track initiation is required before the target state prediction.The reliability of the traditional track initiation algorithm is greatly affected by the uncertainty of the first frame data.In the muzzle velocity measurement and high precision multi-target trajectory measurement test,abnormal track initiation results will lead to serious deviation of trajectory measurement.This paper presents an improved algorithm of track initiation and tracking according to the characteristics of projectile velocity measurement.FirSt,the data of the best result is selected as the starting data for track initiation;And then,the optimal estimation of ballistic parameters are obtained by the bidirectional α-β-γ filter.The results of the measured data show that the improved algorithm can avoid the influence of the uncertainty of the first frame data,and improve the reliability and stability of the trajectory parameters.【期刊名称】《雷达科学与技术》【年(卷),期】2017(015)005【总页数】5页(P495-499)【关键词】弹道测量;初速测量;航迹起始;α-β-γ滤波;连续波雷达【作者】芦永强;韩壮志;张宏伟【作者单位】军械工程学院电子与光学工程系,河北石家庄050003;军械工程学院电子与光学工程系,河北石家庄050003;军械工程学院电子与光学工程系,河北石家庄050003【正文语种】中文【中图分类】TN957;TJ306+.10 引言雷达弹道测量是靶场试验的重要方法,利用雷达对弹道参数进行测量已成为广泛使用的手段。
最近邻算法实现多目标航迹关联(matlab代码)
近年来，随着无人机、航天器等飞行器的应用逐渐普及，航迹关联成为了航空航天领域中一个备受关注的课题。
而最近邻算法作为一种常用的目标关联算法，其在多目标航迹关联中得到了广泛的应用。
本文将针对最近邻算法在多目标航迹关联中的应用进行深入探讨，并结合Matlab代码实现具体的算法过程。
1. 背景介绍在航空航天领域中，多目标航迹关联是指在多个雷达或传感器的监测下，将不同时间段内同一个目标的航迹点进行匹配关联，以确定目标的飞行轨迹和状态。
多目标航迹关联的任务是十分复杂和困难的，因为在真实环境中，目标可能会受到噪声、干扰、遮挡等因素的影响，导致航迹点的不确定性。
设计一种高效准确的航迹关联算法对于实际应用具有重要意义。
2. 最近邻算法原理最近邻算法是一种常用的模式识别和数据挖掘算法，其基本原理是通过计算样本点之间的距离，将每个样本点与其最近的训练样本点进行匹配。
在多目标航迹关联中，最近邻算法可以被用来将当前时刻的航迹点与之前时刻的航迹点进行匹配，从而实现目标的关联。
3. 最近邻算法在航迹关联中的应用在航空航天领域中，最近邻算法经常被用来进行航迹点的匹配，以确定目标的飞行状态和轨迹。
其具体应用场景包括但不限于飞行器导航、空中交通管理、目标跟踪等。
4. 最近邻算法的Matlab实现下面我们通过Matlab代码来演示最近邻算法在多目标航迹关联中的具体实现过程。
```matlab设置参数threshold = 10; 设定阈值初始化航迹点track_points = [10, 20; 15, 25; 30, 40]; 当前时刻的航迹点prev_track_points = [8, 18; 12, 22; 28, 38]; 前一时刻的航迹点计算距离矩阵distance_matrix = zeros(size(track_points, 1),size(prev_track_points, 1));for i = 1:size(track_points, 1)for j = 1:size(prev_track_points, 1)distance_matrix(i, j) = norm(track_points(i, :) -prev_track_points(j, :));endend航迹点匹配matched_p本人rs = [];for i = 1:size(track_points, 1)[min_distance, min_index] = min(distance_matrix(i, :));if min_distance < thresholdmatched_p本人rs = [matched_p本人rs; i, min_index];endenddisp(matched_p本人rs); 输出匹配的航迹点对```5. 结语最近邻算法作为一种简单高效的目标关联算法，其在航空航天领域中具有重要的应用前景。
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。
一种多频连续波雷达的航迹起始波门设计
方 位 角 （ ） ｒ ａ （ ／ （ ＝ａ ｔ ｘ ｃｎ ） 雷 达 的 量 测 方 程 为 ｚ ＝Ｊ 厅） （ ｌ ）＋ ｉ （） ４ （） ３
不 是 同一个 目标 的 ２个相 邻 时刻 的量 测 点发 生关
联 ， 成虚 假 航迹 ， 形 目标 较 多 时 ， 会 现 大 量 的 就
式 中 尼时刻雷 达 量测 值 ｚ ＝［ （
测矩 阵 Ｊ Ｉ ｌ ） ＝［ ） ） ）
６ （
］ 量 ，
） ， 测 ］量
虚 假航 迹 导致 起始 失 败 ，因此需 要在 引 入径 向速
度 波 门的基 础上 加入 一个 距离 限制 条件 来减 少这 种 虚假 航 迹 ， 如何 设置 合 理 的距离 限制条 件是 而
作 者 简 介 ： 正 闰 （９９ ）男 ， ： 韩 １７ 一 ， 硕 Ｌ生 ， 要 从 事 连 续 波 雷 达 数 据 处 理 研 究 主
第４ 期
１ 观 测 模 型 ． １
量测 值 为三 维量 测 （ 坐标 系 ） 包 括 径 向距 极 ， 离 ｒ径 向速度 和方位 角 ６ 其数 学模 型 如下 ． 、 ，
径 向 距 离
逐 级提 高 ．
传 统 的航迹起 始 方法 对 于第 １２ 扫描 的 、次
量 测点 ，一般 都 采用 速度 法 或 与距离 相关 的方法 来 建立 可 能航迹 ． 对二 次差 频 连续 波雷 达 ， ２ 前 次 测 距误差 非 常大 ， 因此 ， 目标 量测点 将 出现在 距离 真 实值 较大 的范 围 内 ， 航迹 起始 变得 十分 困难 ． 由
于多 目标 精密 测量 与 跟踪 ．该 体 制雷 达设 备 相对 简 单 ， 同时测量 目标 的方 位 、 向距 离和径 向速 可 径
多传感器多目标航迹关联与融合算法研究的开题报告
多传感器多目标航迹关联与融合算法研究的开题报告一、研究背景：在军事和民用领域，无人机作为一种重要的机器人技术正在得到广泛应用。
在无人机的应用中，通过多个传感器获取轨迹信息是保证无人机航迹确定性和追踪精度的重要途径。
因此，如何有效地进行多传感器多目标航迹关联与融合，提高航迹的准确性和可靠性，成为了当前研究的热点和难点问题。
二、研究内容和目标：本研究将研究多传感器多目标航迹关联与融合算法，设计一种适用于无人机应用场景的航迹融合系统。
具体而言，研究目标包括：1.探究多传感器间的数据融合算法，提高目标位置、速度、角速度等信息的精度与可靠性；2.设计目标轨迹关联算法，实现对多个传感器得到的目标轨迹进行关联，消除轨迹中的误报和漏报问题；3.开发航迹管理软件，实现对航迹融合算法的快速响应与实时应用，并对其进行性能测试、验证及实用性分析。
三、研究方法：本研究将采用多种方法和技术，包括但不限于：1.多传感器数据融合算法：利用卡尔曼滤波、粒子滤波等算法，将多传感器采集的数据进行权衡、融合和校正，提高目标位置、速度等信息的精度和可靠性；2.目标轨迹关联算法：利用最大权匹配、基于关联矩阵的算法等，实现对多传感器得到的目标轨迹进行关联，解决轨迹中的误报和漏报问题；3.模拟实验与仿真：利用MATLAB、Python等工具，对算法进行模拟实验和仿真，评估算法的精度、鲁棒性和实时性等性能指标。
四、研究意义与应用：本研究所得到的多传感器多目标航迹关联与融合算法，不仅在无人机应用领域有重要的实际意义，同时还具有广泛的应用前景，如：航空交通管理、智能交通、机器人导航等领域。
一种多雷达多目标抗系统误差航迹起始方法
一
种多雷达多 目标抗系统误差航迹起始方法
乔 慧， 戴 霄
（ 江苏 自 动化研究所， 江苏 连云港 ２ ２ ２ ０ ０ ６ ）
摘
要： 提 出了一种多雷达多 目标抗 系统误差航迹起始方法 ， 该方法利用不 同雷达对 同一 目标探测具有 较大相
似性 的特点 ， 对接 收到的多部雷达点迹 ， 经初 始相关序列提取 、 相关 序列 近邻假设 整体 分配 、 目标初始状态估计 等环
ｗｈ ｏ ｌ ｅ ａ ｌ ｌ ｏ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ，ｅ ｓ ｔ ｉ ｍａ ｔ ｉ ｎ ｇ ｏ ｆ ｔ ａ ｒ ｇ ｅ ｔ ｉ ｎ ｉ ｔ ｉ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ ｔ ａ ｔ ｅ ． Ｔ ｈ ｉ ｓ ｗ ａ ｙ ｃ ａ ｎ ｈ ｅ ｌ ｐ ｔ ｏ ｓ ｏ ｌ ｖ ｅ ｔ ｈ ｅ ｑ ｕ ｅ ｓ ｔ ｉ ｏ ｎ ｔ ｈ ａ ｔ ｂ ｉ ａ ｓ ｅ ｓ ｔ ｉ ｍａ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｎ ｄ ｄ ａ ｔ ａ ａ ｓ ｓ ｏ ｃ ｉ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｄ ｅ ｐ ｅ ｎ ｄ ｏ ｎ ｅ ａ ｃ ｈ ｏ ｔ ｈ ｅ ｒ ． Ｔ ｈ ｅ ｓ ｉ ｍｕ ｌ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｒ ｅ ｓ ｕ ｌ ｔ ｉ ｎ ｄ ｉ ｃ ａ ｔ ｅ ｔ ｈ ａ ｔ ｔ ｈ ｅ ｐ ｒ ｅ ｓ ｅ ｎ ｔ ｅ ｄ ａ ｐ ｐ ｒ ｏ ａ ｃ ｈ ｃ ａ ｎ ｉ ｍｐ ｒ ｏ ｖ ｅ ｔ ｈ ｅ ｐ ｒ ｏ ｂ ａ ｂ ｉ ｌ ｉ ｔ ｙ ｏ ｆ ｃ ｏ ｒ ｒ ｅ ｃ ｔ ｔ ｒ ａ ｃ ｋ ｉ ｎ ｉ ｔ ｉ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｉ ｎ ｍｕ ｌ ｔ ｉ － Ｒａ ｄ ａ ｒ ｎ ｅ ｔ ｗｉ ｔ ｈ ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ ｂ ｉ ａ ｓ ．
毫米波雷达多目标跟踪算法
毫米波雷达多目标跟踪算法1. 简介毫米波雷达是一种利用毫米波频段进行探测和测距的雷达系统。
由于其具有高分辨率、强穿透能力和不受天气影响等优点，被广泛应用于无人驾驶、智能交通系统、安防监控等领域。
而多目标跟踪算法则是在毫米波雷达系统中实现对多个目标进行准确跟踪的关键技术。
本文将详细介绍毫米波雷达多目标跟踪算法的原理、方法和应用，并探讨其在实际场景中的挑战和发展方向。
2. 算法原理2.1 毫米波雷达工作原理毫米波雷达通过发射连续或脉冲信号，并接收回波信号来实现对目标的探测和测距。
其工作频段通常为30 GHz到300 GHz之间，相比于传统的微波雷达，具有更高的分辨率和精度。
2.2 多目标跟踪算法基本原理多目标跟踪算法主要包括目标检测和目标关联两个步骤。
目标检测用于在雷达数据中识别出可能存在的目标，而目标关联则是将连续的雷达帧之间的目标进行匹配，实现对目标轨迹的跟踪。
通常，多目标跟踪算法可以分为基于滤波器的方法和基于数据关联的方法。
滤波器方法通过状态估计器（如卡尔曼滤波器或粒子滤波器）对每个目标进行预测和更新，从而实现对目标轨迹的跟踪。
而数据关联方法则通过将当前帧中的目标与上一帧中已知的目标进行匹配，根据匹配结果更新或创建新的轨迹。
3. 算法方法3.1 目标检测在毫米波雷达数据中进行目标检测是多目标跟踪算法的第一步。
常用的方法包括基于阈值、基于模型和基于深度学习等。
•基于阈值：通过设定一个合适的阈值来判断雷达数据中是否存在可能的目标。
该方法简单快速，但容易受到噪声和杂散回波的影响。
•基于模型：利用目标在雷达数据中的特征模型进行匹配，如目标的形状、尺寸和速度等。
该方法对目标的形状和尺寸有一定要求，但能够提供更准确的目标检测结果。
•基于深度学习：利用深度神经网络对雷达数据进行特征提取和目标分类。
该方法需要大量标注数据进行训练，但在目标检测准确率上通常能够超过传统方法。
3.2 目标关联目标关联是多目标跟踪算法的核心部分。
各种体制与用途的雷达及系统
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软件, 达 技术 研 究 综述 刊 中 师一
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史 彦斌刀 电子 工 程
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机载干涉雷达数 据的直接地 学编码处理 〔 中 尤 红 刊 建刀现代甘达 一 ! 一 机载 系统 可 以 获取 地面 的高度信 息 同时 还能获取地 面的 图像 因此机载 别宙 可以获取 地面 的三维 遥 感 图像 应 用 别以 的 图像和 高度 信 息 结合飞机平 台三 维 位里 和速 度信 息 依 据 斜 距 多普勒构 像 方 程 进 行 图 像 和 的地 理 编 码 处 理 能够将 图像 和 直接 校正 到大 地 坐 标系 统 中 从而 给出地面 的三维遥感信 息 通过对机载 实际 飞 行 数 据 像 的 处 理 证 明 了该 方法 的 可 行 性 参
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荃于 的合 成孔 径雷 达干 扰 技术研 究 〔 中 刊 王 茹刀 电子信 息对杭技术 取 一 一 本文首先对 成像原理进行 简要介绍 在分析 对 干扰 的盆要性 和干扰 的难点 所在的墓础 上 提 出了利用 对 的点 目标和分 布式 目标进行 干扰 并在理论 推导 的荃础 上进行 了仿 真实 脸 仿真 结果证明该方法 能有效破坏 的成像效 果 参
浅谈航管二次雷达航迹和点迹相关的基本原理
科技资讯2016 NO.22SCIENCE & TECHNOLOGY INFORMATION信 息 技 术7科技资讯 SCIENCE & TECHNOLOGY INFORMATION 航管二次雷达系统是对空中目标鉴别与监视的系统,在空中的目标识别与跟踪和空中交通管制等很多方面都有极大的应用。
1 航管二次雷达的航迹跟踪现在,边扫描边跟踪已经成为航管二次雷达的必备能力,对于多个目标的跟踪,可以在它监视的空域范围内,针对各个需要跟踪的目标建立对应的相关航迹文件,将每次扫描得到的点迹、航迹与文件里面的航迹进行相关性对比,然后把跟踪目标现在的坐标位置进行优化,与此同时,用新的目标报告得到的估值参数将原来的航迹进行更新。
2 航迹和点迹的相关在进行点迹和航迹的相关处理之前,首先应该仔细研究点迹报告与所存的航迹报告中含有的信息,后续相关的计算都要按照这些信息来进行。
雷达处理单元中存在的航迹报告和雷达录取器中存在的点迹报告主要含有下列信息,见表1。
2.1 唯一代码相关由于一问一答的询问接收方式是民用航管二次雷达所采用的,所以其中询问与回答的过程中存在一些信息量,大家可以对携带的信息进行分析并且将其解码,这对点迹与航迹的相关起到了特别重要的帮助作用,使相关计算量变得简单。
可以猜测在这些关联中最好的情况,比如,唯一代码的相关,就是说点迹报告或者是航迹报告里面的所有码位都是高置信度,代码c4与d1位置上最少有一位是非零位,点迹报告里面的代码交换位是零,而且仅有一个目标报告的a码和唯一代码的航迹可以匹配,还要符合以下条件:Δρij ≤Δρp ;ΔO ij ≤ΔO p ;Δh ij ≤1/2Δh max (有代码交换位标记);Δh ij ≤Δh max (无代码交换位标记)。
其中,Δρij 表示第i个点的点迹报告和第j个点的点迹报告在距离上的差值,ΔO ij 表示它们在方位上的差值,Δh max 则表示它们在高度上的差值。
多目标数据分类航迹起始matlab
多目标数据分类航迹起始matlab一、背景介绍多目标数据分类是指对具有多个目标的数据进行分类，常见于雷达、卫星等领域。
航迹起始是指将雷达或卫星所接收到的信号转化为目标的位置和速度信息，从而形成一个完整的航迹。
Matlab是一款常用的科学计算软件，具有强大的矩阵运算能力和丰富的工具箱。
二、多目标数据分类1. 数据预处理多目标数据通常需要进行一定程度的预处理，以便于后续的分类分析。
例如，可以进行去噪、滤波、归一化等操作。
2. 特征提取特征提取是将原始数据转化为具有代表性的特征向量或特征矩阵。
常用的特征提取方法包括小波变换、主成分分析等。
3. 分类算法分类算法是对特征向量或特征矩阵进行分类判别。
常用的分类算法包括支持向量机、决策树、神经网络等。
4. 模型优化模型优化是指通过调整模型参数或改变模型结构来提高分类精度。
例如，可以通过交叉验证等方法来确定最优参数。
三、航迹起始1. 雷达信号处理雷达信号处理是将雷达接收到的信号转化为目标的位置和速度信息。
常用的信号处理方法包括脉冲压缩、多普勒滤波等。
2. 航迹起始算法航迹起始算法是通过对雷达信号进行分析，确定目标的位置和速度信息。
常用的航迹起始算法包括卡尔曼滤波、最小二乘法等。
3. 航迹管理航迹管理是指对目标航迹进行跟踪和更新。
常用的航迹管理方法包括多假设跟踪、扩展卡尔曼滤波等。
四、Matlab实现1. 数据读取与预处理在Matlab中，可以使用load函数读取数据文件，并使用filter函数进行滤波操作。
也可以使用normalize函数进行归一化操作。
2. 特征提取与分类算法在Matlab中，可以使用wavelet函数进行小波变换，使用pca函数进行主成分分析。
支持向量机可以使用svmtrain和svmclassify函数实现，决策树可以使用classregtree函数实现，神经网络可以使用newff函数实现。
3. 航迹起始算法与航迹管理在Matlab中，可以使用kalman函数实现卡尔曼滤波，也可以使用lsqcurvefit函数实现最小二乘法。
修正逻辑法在多传感器信息多目标航迹起始中的应用
修正逻辑法在多传感器信息多目标航迹起始中的应用檀绪;顾仁财【摘要】研究了密集杂波环境下多目标航迹起始问题,分析并采用了面向目标的顺序处理技术,重点研究修正逻辑法在多平台多传感器系统中的应用,讨论该航迹起始算法的性能.该算法能够较有效地完成多个目标的起始.通过计算机仿真,分析了在不同参数下修正逻辑法对航迹起始的正确率.【期刊名称】《舰船电子对抗》【年(卷),期】2014(037)002【总页数】6页(P47-52)【关键词】航迹起始;顺序处理算法;修正逻辑法【作者】檀绪;顾仁财【作者单位】中国电子科技集团公司第20研究所,西安710068;中国电子科技集团公司第20研究所,西安710068【正文语种】中文【中图分类】TN9570 引言航迹起始是多目标跟踪技术中的一个重要组成部分［1-5］。
任何航迹起始的目的都是希望在目标进入雷达探测区域之后能立即建立起目标的航迹。
另一方面，还要防止由于存在不可避免的虚假点迹而建立起虚假航迹。
因此，为了确认记录的点迹为可靠航迹，必须花费一定的时间进行确认。
换句话说，航迹起始性能是快速起始航迹能力与防止产生虚假航迹能力之间的最佳折衷。
由于航迹起始时，目标一般距雷达站很远，传感器探测分辨力低，测量精度差，加之真假目标的出现无真正的统计规律。
因此，在多目标航迹处理中，航迹起始是难以处理的问题。
其中，杂波环境下多平台多传感器多目标航迹起始更为复杂。
在多融合中心的集中式多传感器系统中，不同传感器可能位于不同的平台，传感器的采样周期可能也是不一样的。
因此，在进行航迹起始时需要对各传感器来的数据进行时间、空间配准和数据压缩等预处理。
航迹起始是目标跟踪的第一步，它是建立新的目标档案的决策方法，主要包括暂时航迹形成和轨迹确定两个方面，是目标跟踪领域中的首要问题［5］。
航迹起始的准则应是在虚警概率最小的情况下能正确起始目标航迹。
多目标航迹起始技术具体包括两大类：面向目标的顺序处理技术和面向量测的批处理方法。