雷达自动跟踪技术研究
雷达自动跟踪测量的C 2算法抗多径干扰研究
Ｏ 引言
地 、海 基 雷 达 对 低 空 巡 航 飞 行 目标进 行 跟 踪 测 量 时 ， 由 于 雷 达 视 轴俯 仰 角 通 常 接 近 于 零 或 者 更 小 ， 主 波 束 直 接 扫 过 地 、 海 面 ， 多路 径 传 播 信 号 的 干 扰 严 重 的 影 响 了 雷 达 对 低 空 目标 俯
中图分类号 ： ＴＮ９ ５
文献标识码 ： Ａ
雷达 自动跟 踪 测量 的 Ｃ 算 法 抗 多径 干 扰 研 究 Ｉ ２
吕韶 昱 ，杨俊岭 ，万建伟
（． 国 防 科 技 大 学 电子 科 学 与工 程学 院 ，湖 南 长 沙 １ ４ ０ ７ ；２ ２ ４ １０ ３ ．９ ９ １部 队 ，辽 宁 葫 芦 岛 １ ５０ ） ２ ０ ０
距 离 目标 ，基 本 上 不 成 立 ，文 献 ［ ］ 提 出动 态 偏 差 补 偿 算 法 ， ４ 但 该 方 法 需 要 用 复 单 脉 冲 比 的 虚 部 估 计 相 位 ，运 算 比 较 复 杂 、 实 行 起 来 较 困 难 。 从 目前 靶 场 雷 达 系 统 应 用 过 程 中 的 不 足 出
摘 要：将传统的多 目标分辨算法 （ ｚ Ｃ 算法 ）应用于低角多径环境下 目标俯仰 角的跟踪测量 ，并在不同多径反射环境下对不同高 度、 不同飞行速度和飞行力 向的 目标进行了仿直 ，得到 良好的仿真结果 ，表 明该算法具有 比较优 良的抗多径干扰性能 ，通过对仿真结果的分
析 。验 证 了该 算 法 在 低 空 多 径环 境 下 目标 俯 仰 角 测 量 的 有效 性 ；将 该 方 法 席 用 于靶 场 雷 达 系 统 低 空 目标俯 仰 角 的跟 踪 测 量 ，可 较 大 地 提 高 测 量 精度 。改 善 靶 场 测 控 系统 的不 足 。 关 键词 ：低 空 ／ 角 度 目标 测 量 ；抗 多 径 干 扰 ；Ｃ 低 算 法
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。
雷达信号处理技术研究和应用
雷达信号处理技术研究和应用一、概述雷达信号处理技术是指利用雷达系统所接收到的信号，对其进行处理、分析、提取出所需的信息的技术。
随着雷达系统的发展，雷达信号处理技术也逐渐得到了发展，不断提高着雷达系统的探测和识别能力。
本文将首先分析雷达信号处理技术的发展历程，接着介绍雷达信号处理技术的一些基本概念和方法，最后讨论雷达信号处理技术在实际应用中的一些案例。
二、雷达信号处理技术的发展历程雷达技术起源于20世纪初期的欧洲，最初的雷达系统采用的是简单的无调制的脉冲电磁波，通过接收回波信号来实现目标的探测。
20世纪50年代，随着计算机技术的发展，雷达信号处理技术开始得到快速的发展。
早期的雷达处理技术主要采用模拟处理的方式，但这种处理方式有限制较大，无法支持高速、高精度的实时信号处理。
1970年代，数字信号处理技术的出现，使得雷达信号处理技术得到了重大的改观。
数字信号处理技术既可以提高处理速度，又可以提高处理精度，并且可以处理多个雷达信号同时工作的情况，大大提高了雷达系统的效率和性能。
三、雷达信号处理技术的基本概念和方法1.雷达信号的特征雷达信号是一种特殊的电磁信号，其频率一般在1GHz到100GHz之间，具有较高的频率稳定性和相位稳定性。
雷达信号的特征包括脉宽、重复频率、中心频率、带宽等。
2.雷达信号处理的基本方法雷达信号处理的基本方法包括滤波、解调、采样、量化、编码、调制等。
滤波的作用是去除信号中的杂波，使信号更加清晰；解调的作用是将信号进行解调，得到原始信号；采样和量化的作用是将信号进行离散化处理，使信号能够被数字化处理；编码的作用是将信号进行编码，以便存储和传输；调制的作用是将信号进行调制，使信号能够适应不同的传输介质和信道环境。
3.雷达信号处理的常用算法雷达信号处理的常用算法包括傅里叶变换、小波变换、自适应滤波、卡尔曼滤波、粒子滤波等。
傅里叶变换主要用于频域分析，可以将信号从时域转换到频域，分析信号的频谱分布；小波变换可以同时分析时域和频域信息，并且可以有效处理非平稳信号；自适应滤波可以有效处理噪声和干扰信号；卡尔曼滤波和粒子滤波可以有效处理噪声和航迹的不确定性，提高目标跟踪的精度和鲁棒性。
小车自动跟踪技术研究与应用
小车自动跟踪技术研究与应用自动跟踪技术是指利用先进的传感器、控制算法和运动控制系统，使小车能够自主地跟踪目标物体，并实现对目标物体的持续观测和追踪。
这项技术广泛应用于工业、军事、安防和科研领域，具有重要的实际应用价值。
本文将从技术原理、研究进展和应用场景等方面对小车自动跟踪技术进行研究和分析。
1. 技术原理小车自动跟踪技术的核心是利用传感器获取目标物体的位置信息，并通过控制算法控制小车的动作实现对目标物体的追踪。
常用的传感器包括摄像头、激光雷达、超声波传感器等。
摄像头通常用于实时获取目标物体的图像信息，利用图像处理算法提取目标物体的位置信息；激光雷达可以测量目标物体与小车之间的距离，利用三角测量原理计算目标物体的具体位置。
2. 研究进展近年来，小车自动跟踪技术取得了许多突破性进展。
一方面，传感器的性能不断提高，能够实现更高精度的目标物体检测和跟踪，同时还能够适应复杂环境和光照条件的变化。
另一方面，控制算法也在不断优化和改进，可以根据实时的目标物体位置信息和小车当前状态进行智能决策和动作规划，提高跟踪精度和效率。
3. 应用场景小车自动跟踪技术广泛应用于多个领域。
在工业领域，可以应用于自动化物流和装配线等环境中，实现对物品的自动捡拾和搬运。
在军事领域，可以应用于无人驾驶车辆和巡航导弹等系统中，实现自主追踪敌方目标和实施打击。
在安防领域，可以应用于安防监控系统中，提高监控效果和减少人力成本。
在科研领域，可以应用于机器人学研究和智能交通系统等方面，推动科技创新和社会进步。
4. 技术挑战和展望尽管小车自动跟踪技术取得了重要进展，但仍然存在一些挑战。
首先，目标物体的形状和状态可能会发生变化，例如运动速度、遮挡等因素都会影响跟踪效果。
因此，需要进一步研究和优化跟踪算法，提高对不同情况下的适应性。
其次，小车自身的动作控制也是一个关键问题，需要保证跟踪过程中的安全性和稳定性。
另外，对于复杂环境下的跟踪任务，还需要进一步提高多传感器融合和智能决策的能力。
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。
远程预警相控阵雷达跟踪模型研究
远程预警相控阵雷达跟踪模型研究一、绪论A.研究背景和意义B.国内外研究现状C.本文的研究内容和思路二、基础理论A.雷达原理与工作原理B.相控阵雷达技术C.预警系统的组成与功能三、跟踪模型算法A.预警目标信息的获取B.卡尔曼滤波跟踪算法C.基于UKF的跟踪算法D.基于多目标跟踪的算法四、实验与仿真A.参数设置和模拟环境B.对比不同模型算法的实验结果C.模型性能评估和优化五、结论与展望A.本文实验结果的分析和总结B.研究工作的不足与展望C.相控阵雷达跟踪模型的未来发展方向一、绪论A.研究背景和意义随着现代科技的发展和进步，雷达技术已经成为了现代武器装备发展的重要和不可缺少的组成部分，而其中的远程预警雷达更是在现代战争中发挥着重要的作用。
近年来，世界范围内的军事冲突和恐怖主义活动不断升级，保障国家安全防范和打击意外袭击成为了各国军队的重点任务。
远程预警相控阵雷达作为一种先进的雷达技术，实现了对远距离目标的快速发现和跟踪，已经逐渐成为了军事前沿技术领域的研究热点。
因此，开展远程预警相控阵雷达跟踪模型研究，对于提升我国军事现代化水平，保障国家安全，防范和打击意外袭击，以及促进科学技术的创新和发展，具有非常重要的现实意义和深远的历史意义。
B.国内外研究现状国内外关于远程预警雷达技术的研究已经取得了很多进展，比如美国的E-2C/D预警机，中国的KJ-200/500预警机等等。
但是，远程预警雷达跟踪模型研究，特别是在算法方面的研究仍然存在不少问题和挑战。
在国际上，对于远程预警雷达跟踪模型算法的研究主要是基于卡尔曼滤波算法、扩展卡尔曼滤波算法、无迹卡尔曼滤波算法和粒子滤波算法等进行的。
但是，这些算法都存在不同程度的问题，如收敛速度慢、精度不高、鲁棒性不够等。
在国内，远程预警雷达跟踪模型研究也取得了一定的进展。
其中，最有代表性的就是海军航空兵部队的KJ-200/500预警机，其跟踪模型算法已经逐渐成熟，具有一定的性能和优势。
雷达研究报告
雷达研究报告一、引言雷达是一种利用电磁波来探测物体位置、速度、形态等信息的探测设备。
本报告旨在对雷达技术的研究现状、应用领域等进行深入分析，以期对雷达技术的未来发展提供参考与建议。
二、研究背景雷达技术是20世纪初期发展起来的，随着电子技术的不断发展，雷达技术得以快速发展，并被广泛应用于气象、军事、机场导航等领域。
随着人工智能、大数据等技术的快速发展，雷达技术也正在发生着革命性的变化，在新的技术背景下，雷达技术的研究与应用正变得更加重要。
三、研究现状1. 雷达系统雷达系统是雷达技术的核心。
目前，国内外研究人员已经开发出了各种各样的雷达系统，如大功率组合式雷达系统、紧凑型相控阵雷达系统、双波段雷达等等，这些新的雷达系统不仅在性能和功能上有较大的提升，还具备了更加广阔的应用领域。
2. 雷达图像处理技术雷达图像处理技术是对雷达信号进行处理、分析和解释的关键技术。
随着人工智能、图像识别等技术的应用，雷达图像处理技术也日益成熟，不仅能够实现雷达图像的滤波、增强等基本处理，还可以实现目标跟踪、运动估计、图像分割等高级处理。
3. 雷达应用领域随着技术的进步，雷达应用的领域也愈发广泛。
除了军事和导航领域之外，雷达技术在汽车、通信、医学等领域也有广泛的应用。
其中，自动驾驶、飞行器导航、医学影像等领域的应用，正在成为雷达技术的新的市场。
四、未来展望在科技不断迭代的时代，雷达技术也在不断地呈现出新的变革。
未来，我们可以预见到的是，雷达技术将会与人工智能、大数据等技术更加融合，实现雷达信号处理的自主化，同时雷达系统也会不断地小型化、智能化。
随着雷达技术的不断进步，其应用领域也将继续扩大，为更多的产业提供技术支持。
五、结论本报告对雷达技术的研究现状、应用领域及未来展望进行了深入的分析，总体而言，雷达技术在当前以及未来的发展都拥有广泛的空间和巨大的前景。
我们期待雷达技术在现有的基础上取得更多的突破和进展，为人类智慧与科技的更好发展做出新的贡献。
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。
基于图像处理的雷达目标识别与跟踪技术研究
基于图像处理的雷达目标识别与跟踪技术研究概述：基于图像处理的雷达目标识别与跟踪技术是一项前沿的研究领域，其目标是实现对雷达图像中的目标进行自动、精确的识别与跟踪。
本文将从问题背景、技术原理、相关方法以及应用前景等方面进行探讨。
1. 问题背景雷达技术在军事、航空、航天、遥感等领域具有重要应用价值。
然而，传统的雷达技术存在一些限制，比如难以对目标实现高精度的识别与跟踪。
因此，基于图像处理的雷达目标识别与跟踪技术的研究对于提高雷达系统的性能具有重要意义。
2. 技术原理基于图像处理的雷达目标识别与跟踪技术主要包括以下步骤：2.1 图像预处理：对雷达图像进行噪声去除、图像增强等预处理，提高目标的可见性。
2.2 特征提取：利用图像处理算法提取目标的特征，比如颜色、纹理、形状等。
常用的特征提取方法包括边缘检测、纹理特征提取、形状描述等。
2.3 目标识别：利用机器学习、模式识别等方法对提取的特征进行分类和识别，实现对不同目标的自动识别。
2.4 目标跟踪：根据目标识别的结果，使用跟踪算法对目标进行连续跟踪，实时更新目标的位置、速度、运动轨迹等信息。
3. 相关方法3.1 传统方法传统的基于图像处理的雷达目标识别与跟踪技术主要使用人工设计的特征和分类器进行目标识别与跟踪。
这种方法需要依赖领域专家对特征进行设计，且对于复杂场景的目标识别与跟踪效果较差。
3.2 深度学习方法近年来，深度学习在图像处理领域取得了巨大成功，也在雷达目标识别与跟踪中得到了广泛应用。
深度学习可以从数据中学习到更高级别的特征表示，相比传统方法具有更好的泛化能力和适应性。
4. 应用前景基于图像处理的雷达目标识别与跟踪技术在军事、安防、无人驾驶、智能交通等领域具有广阔的应用前景。
通过提高目标识别与跟踪的精度和实时性，可以提升系统的自动化程度，减少人工干预，增加系统的可靠性和安全性。
5. 结语基于图像处理的雷达目标识别与跟踪技术是一个充满挑战和机遇的研究领域。
雷达跟踪系统中的目标探测与识别技术
雷达跟踪系统中的目标探测与识别技术雷达技术一直在航空、导航、军事等领域扮演着重要的角色。
雷达跟踪系统中的目标探测与识别技术是其中至关重要的一环。
本文将探讨雷达目标探测与识别的相关技术，以及当前的研究和发展趋势。
第一部分：目标探测技术雷达目标探测是指利用雷达系统进行目标的探测与确认。
传统上，雷达系统使用连续波雷达或脉冲雷达进行目标的探测。
连续波雷达通过发送连续的电磁波并接收被目标散射的波，根据接收到的信号来判断目标是否存在。
脉冲雷达则利用发射短时脉冲的方式来检测被目标反射的脉冲信号。
然而，随着科技的不断发展，新的目标探测技术也应运而生。
比如，目标探测技术中的成像雷达，它能够获取目标的图像信息，从而实现对目标的更准确的探测。
成像雷达通过发射短脉冲序列，并利用波束形成和合成孔径雷达技术，可以获取目标的三维形状和位置信息。
第二部分：目标识别技术雷达目标识别是指根据目标的雷达特性，对目标进行分类和识别。
传统上，目标识别主要依靠目标的回波信号的特征，如目标的反射截面、多普勒频移等。
基于这些特征，通过与数据库进行匹配或者使用特征提取算法，可以对目标进行分类和识别。
近年来，随着人工智能和深度学习的发展，新的目标识别技术也逐渐兴起。
深度学习技术可以从大量的数据中学习和识别特征，从而实现对目标的自动分类和识别。
例如，通过构建深度神经网络模型，并使用大量的雷达图像数据进行训练，可以实现对雷达目标的高效自动识别。
第三部分：研究和发展趋势雷达目标探测与识别技术正不断地发展和演进。
未来的研究和发展趋势有以下几个方向：1. 多传感器融合：将雷达与其他各种传感器技术相结合，如红外传感器、光学传感器等，以形成更完整、准确的目标探测与识别系统。
2. 多维信息提取：除了传统的距离和速度等信息外，还可以提取更多维度的信息，比如目标的形状、材料组成等，以更全面地识别和判别目标。
3. 实时目标跟踪：目标跟踪是对目标在时间上的连续追踪。
未来的目标跟踪技术将更加注重对目标的轨迹、运动模式等动态信息的捕捉和分析。
利用雷达数据进行目标识别及跟踪
利用雷达数据进行目标识别及跟踪雷达是一种电子测量技术，利用无线电波在空间中传播，并接收和处理由目标反射回来的反射波。
利用雷达技术对目标进行识别和跟踪已经成为现代军事和民用领域中的重要应用。
本文将探讨如何通过雷达数据实现目标识别和跟踪。
一、雷达技术的基本原理雷达技术的基本原理是通过发射无线电波，将它们从目标上反射回来，并测量其时间和频率，以确定目标的位置、速度和方向。
雷达系统由发射机、接收机、天线和处理器组成。
发射机产生连续的射频信号，经天线后发射出去。
当信号碰到目标时，会被反射回来，信号经天线再次进入接收机。
接收机会对信号进行放大和处理，以提取目标信息。
处理器将提取的信息转换成有用的数据，如目标的位置、速度和方向等。
二、雷达数据的分析与处理雷达数据的分析与处理是雷达技术中最重要的环节之一。
雷达数据可以包含大量的信息，如目标反射强度、距离、速度、方位角和高程等。
在进行目标识别之前，需要对雷达数据进行预处理和滤波。
预处理的主要任务是将原始数据转换成可视化的格式，以方便对数据进行分析和处理。
滤波则是为了去除噪声，保留有用的信号，以提高目标识别的准确性和可靠性。
进行目标识别时，需要根据目标的特征进行分类。
目标的特征包括反射强度、速度、方位角和高程等。
通过对这些特征的分析和处理，可以确定目标的类别和属性。
三、雷达数据的目标跟踪目标跟踪是利用雷达数据对目标的运动轨迹进行预测和跟踪的过程。
目标跟踪的主要任务是在目标动态变化的情况下，对其位置进行准确预测和跟踪。
目标跟踪的算法可以分为传统算法和智能算法两类。
传统算法主要包括卡尔曼滤波、贝叶斯滤波和粒子滤波等。
智能算法则包括人工神经网络、遗传算法和模糊逻辑等。
四、雷达技术在军事上的应用雷达技术在军事上的应用主要包括目标识别和跟踪、雷达导航、目标指引和武器制导等。
其中，目标识别和跟踪是一项关键技术，可以帮助军事指挥部对敌方军事活动进行监测和预警。
在现代战争中，雷达技术的发展已经成为军事优势的重要标志之一。
基于雷达技术的行人检测与追踪系统设计
基于雷达技术的行人检测与追踪系统设计行人检测与追踪系统是一种应用于智能交通、自动驾驶以及安防等领域的重要技术。
基于雷达技术的行人检测与追踪系统能够有效地识别并跟踪行人，为交通管理、安全防护以及行人行为研究等方面提供重要的信息。
本文将依次介绍雷达技术的基本原理、行人检测与追踪算法、系统设计以及应用展望。
1. 雷达技术的基本原理雷达（RAdio Detection And Ranging）是一种利用电磁波进行测距和测速的技术。
雷达系统通过发射脉冲信号，并接收和分析目标的回波信号，从而确定目标的位置和速度。
利用雷达技术进行行人检测与追踪，主要依靠目标产生的回波信号来进行分析和判别。
2. 行人检测与追踪算法行人检测与追踪是基于雷达技术的行人检测与追踪系统的核心部分。
目前常用的行人检测与追踪算法主要包括以下几种：a. 目标检测算法：利用机器学习和深度学习技术，通过对大量标注数据的学习，建立起行人检测模型，如基于卷积神经网络（CNN）的目标检测算法，通过对图像进行特征提取和分类，实现行人的准确检测。
b. 目标跟踪算法：基于雷达的目标跟踪算法主要依靠目标的运动模式和跟踪算法来实现。
常用的目标跟踪算法包括卡尔曼滤波器、粒子滤波器等，通过对目标的估计和更新，实现对行人的连续跟踪。
c. 目标关联算法：在行人密集区域或者目标出现遮挡的情况下，目标的识别和区分变得更加困难。
目标关联算法通过对目标的特征进行相似度计算和匹配，确定目标的身份并实现多目标追踪。
3. 系统设计基于雷达技术的行人检测与追踪系统设计主要包括硬件设计和软件设计两个方面。
a. 硬件设计：系统硬件设计主要包括选型、布置和校准等。
根据应用需求和环境要求，选择合适的雷达传感器，并进行合理布置，以获取清晰有效的雷达信号。
同时，对雷达系统进行校准，提高测量精度和稳定性。
b. 软件设计：系统软件设计主要包括数据处理、目标检测与追踪算法的实现以及结果展示等。
通过对雷达数据进行预处理和滤波，提取目标的特征信息。
城市环境基于三维激光雷达的自动驾驶车辆多目标检测及跟踪算法研究共3篇
城市环境基于三维激光雷达的自动驾驶车辆多目标检测及跟踪算法研究共3篇城市环境基于三维激光雷达的自动驾驶车辆多目标检测及跟踪算法研究1在自动驾驶技术的浪潮下，越来越多的汽车制造公司正在投入巨额资金进行研发，以获得市场竞争的优势。
而城市环境下的自动驾驶车辆正是该领域中的一个关键问题。
基于三维激光雷达的自动驾驶车辆多目标检测及跟踪算法的研究得到了越来越多的关注。
本文将就这个话题进行详细的阐述。
首先，城市环境下的自动驾驶车辆需要具备多目标检测及跟踪的能力，以保证其行驶安全。
在城市繁忙的路段和复杂的地形条件下，自动驾驶车辆需要高精度地探测前方所有的车辆、行人和障碍物等，以便根据这些信息做出适当的行动。
同时，自动驾驶车辆还需要能够实现跟踪目标物体的功能，以确保车辆的路径规划和控制的准确性。
其次，基于三维激光雷达的技术是实现这种多目标检测及跟踪的一种有效方式。
三维激光雷达能够获取具有高精度的点云数据，可以实现对目标物体的三维位置、形状和运动状态的准确检测和跟踪。
此外，三维激光雷达还可以获取一系列的地面特征信息，如路况和道路重建等，在城市环境下自动驾驶车辆的行驶过程中起到至关重要的作用。
第三，基于三维激光雷达的多目标检测及跟踪算法是实现城市环境下自动驾驶车辆的一个关键环节。
对于一个自动驾驶车辆而言，如何在复杂的城市环境下，高效地检测和跟踪多个目标物体是一个具有挑战性的任务。
在这个任务中，有很多复杂的因素需要考虑，如多个目标物体之间的交叉轨迹、不同目标物体之间的尺度差异和位置变化等。
为了解决这些问题，研究人员提出了许多基于三维激光雷达的多目标检测及跟踪算法。
其中一些算法使用了深度学习技术，如卷积神经网络和目标检测网络，以实现更高精度的检测和跟踪。
同时，一些算法采用了模型预测方法，通过建立模型，来对目标物体的运动状态进行预测。
这些算法在提高自动驾驶车辆检测和跟踪精度的同时，也提高了车辆的控制效率和安全性。
最后，需要注意的是，基于三维激光雷达的多目标检测及跟踪算法仍然存在一些问题和挑战。
雷达与arpa实验报告
雷达与arpa实验报告1. 实验目的本实验旨在通过搭建雷达系统并了解其基本原理，亲自操作雷达设备，并尝试使用ARPA 技术进行目标跟踪和测量。
2. 实验器材和原理2.1 实验器材- 雷达设备（包括主机、天线、控制系统等）- 计算机- ARPA 软件2.2 实验原理雷达是一种利用无线电波进行探测和测量的设备。
它通过将无线电波发送出去，并接收到由目标物体反射回来的信号来探测目标的位置和速度。
雷达系统由三个主要部分构成：发射机、接收机和天线。
发射机产生并发送连续无线电波，天线将发射的信号辐射出去，当信号遇到目标物体时，会被反射回来并由接收机接收和处理。
ARPA（自动雷达目标追踪与测量）是一种将雷达技术与计算机技术相结合的技术。
利用计算机的处理能力，ARPA 可以实现对多个目标的同时跟踪和测量，提高雷达系统的应用效果。
3. 实验步骤3.1 搭建雷达系统首先，我们需要将雷达设备搭建起来。
根据实验指导书中的说明，完成相应的连接和调试工作，确保雷达设备能够正常工作。
3.2 验证雷达的基本功能在正式进行ARPA 实验之前，我们需要验证雷达设备的基本功能是否正常。
通过设置天线方向和范围等参数，观察和记录雷达设备发射的无线电波的覆盖范围，并根据接收到的信号判断是否存在目标物体。
3.3 进行ARPA 实验将计算机与雷达系统相连接，并在计算机上运行ARPA 软件。
通过ARPA 软件，可以实现对目标物体的跟踪和测量。
根据指导书中的步骤设置相应的参数，开始进行ARPA 实验。
在ARPA 实验中，我们可以观察到雷达的工作情况、目标物体的运动轨迹等信息。
根据ARPA 系统的分析，我们还可以获取目标物体的距离、速度等测量结果。
通过与实际情况的对比，评估ARPA 技术的准确性和可靠性。
4. 实验结果与分析4.1 雷达的基本功能验证结果在进行基本功能验证时，我们观察到雷达设备成功发射无线电波，并从一定范围内接收到回波信号。
根据接收到的信号，我们可以明显地看到目标物体的存在。
雷达自动跟踪技术研究
雷达自动跟踪技术研究雷达自动跟踪技术是指利用雷达系统实现对目标的自动跟踪和定位的一种技术。
在现代军事、航空、航天、交通管理等领域都有广泛的应用。
雷达自动跟踪技术主要包括目标检测、目标跟踪和目标定位等方面，其研究内容和方法千差万别，本文只列举一些常见的方法进行介绍。
目标检测是雷达自动跟踪的第一步，即从雷达接收到的回波信号中检测出目标的存在。
常用的雷达目标检测方法有脉冲-Doppler方法、相关方法和霍夫变换等。
脉冲-Doppler方法通过分析回波信号的时间延迟和频率变化来识别目标，可以有效地区分静止目标和运动目标。
相关方法则是利用雷达回波信号的自相关性来检测目标，适用于信噪比较低的环境。
霍夫变换则是一种基于数学变换的方法，可以将雷达回波信号从时域转换到空域，从而实现目标检测。
目标跟踪是雷达自动跟踪的核心技术，即根据目标的运动特征和历史信息来预测和跟踪目标的位置。
目标跟踪方法主要包括卡尔曼滤波、粒子滤波和神经网络等。
卡尔曼滤波是一种基于线性系统动力学模型的最优估计方法，可以利用目标的动态特性和观测信息来估计目标状态。
粒子滤波则是一种基于蒙特卡洛方法的非线性滤波算法，能够处理非线性系统和非高斯分布问题，具有较好的适应性和鲁棒性。
神经网络方法则是利用神经网络模型来学习和预测目标的运动轨迹，具有较强的非线性建模能力和自适应性。
目标定位是雷达自动跟踪的最终目的，即确定目标在地理坐标系中的准确位置。
目标定位方法主要包括单站定位、多站定位和基于信号强度的定位等。
单站定位是利用一个单独的雷达站对目标进行定位，可以根据接收到的信号到达时间和多普勒频率来计算目标的位置。
多站定位则是利用多个雷达站的测量信息进行定位，可以通过三角定位和复杂度定位等方法来提高位置精度。
基于信号强度的定位则是利用接收到的信号强度和信道特性来估计目标位置，常用于室内定位和跨多径环境的目标定位。
总结起来，雷达自动跟踪技术是通过目标检测、目标跟踪和目标定位等步骤来实现对目标的自动追踪与确定位置的一种技术。
基于雷达技术的目标识别与跟踪系统设计
基于雷达技术的目标识别与跟踪系统设计在现代社会，雷达技术被广泛应用于军事、民用、航空航天等领域。
其中，雷达目标识别与跟踪系统是其中一个重要的组成部分。
雷达目标识别与跟踪系统的设计，可以帮助人们更准确地进行目标的监测、追踪和控制，提高了人类在各种领域中的管理和应用水平。
一、雷达技术的原理雷达是一种利用电波来探测目标位置和运动状态的技术。
雷达系统通过向目标发射连续或间歇的电磁波，然后接收反射回来的信号，并对其进行处理，从而获得目标的位置、运动速度等信息。
雷达的核心是收发设备和信号处理系统，其中收发设备主要包括雷达天线、发射机和接收机等。
二、雷达目标识别技术雷达目标的识别是指通过对目标反射回来的信号特征进行分析和处理，从而判断目标的种类及其特征。
目标识别技术的目标是实现对目标情况的准确分析和对目标种类的自动判断。
在雷达目标识别中，常用的方法有SAR成像、HRR特征识别、频谱分析等。
其中，SAR（合成孔径雷达）具有对地面目标进行成像、探测以及识别的能力。
HRR（高分辨率雷达）技术可以获得高质量的目标特征数据，进而实现目标的识别。
三、雷达目标跟踪技术雷达目标跟踪是指系统能够对目标的位置、速度等参数进行实时检测，从而对其进行追踪。
目标跟踪技术是雷达技术应用的重要组成部分，主要是通过对目标的位置和运动状态进行实时分析和计算，来实现目标的跟踪。
在实际应用中，经常采用的目标跟踪算法有传统卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波、粒子滤波和平滑滤波等。
四、基于雷达技术的目标识别与跟踪系统设计基于雷达技术的目标识别与跟踪系统设计的目的是能够快速且准确地识别和跟踪目标，为后续的分析和决策提供有效的数据支持。
该系统主要由雷达设备、数据采集与处理模块、目标识别算法模块和目标跟踪算法模块等组成。
1.雷达设备部分，主要是对雷达设备进行选型和配置。
针对不同类型的目标，需要选择不同类型的雷达设备。
同时，也需要考虑设备性能、探测距离、探测精度等因素，选择合适的雷达设备。
距离自动跟踪提高精度的研究
２回波 信 号的 仿 真
雷达 回波信 号 的建 立是整 个分析 的关键 ， 本文从 接收机接 收到 的回波信 号
４ 结论
从 遗传 算法对乜改进 的结果 可 以看 出 ， 脉冲 的到达 时间逐 渐接 近理想 值 ，
的功率 人手 ， 其组成 主要 是 由回波信号 ， 接 收机噪 声 ， 杂 波信号 以及外 界干扰 信 号构 成 ， 数 学模 型如 下［ ２ １ ：
表１ 理 想状 态 下 和非 理 想状 态 下 的延 迟 时间ｔ
目标距 离 Ｒ（ ｋ ｍ）
５ １ Ｏ
ｌ ５
理想 状态 延 迟时 间（ ｕ Ｓ ）
３ ３ ． ３ ３ ３ ３ ６ ６ ． ６ ６６ ７
ｌ ０ ０
非理 想状 态（ Ｓ ）
３ ２． ３ ２ ７ ７ ６ ６． ６ ７ ４ ０
工 业技 术
●ｌ
距 离 自动 跟 踪 提 高 精 度 的 研 究
于 岩 张旭洲 崔丽娜
（ Ｉ 空 军航 空 大学 ，２ 长春 市 第二 中学 ，长春 １ ３ ０ ０ ０ ０ ） ［ 摘 要］ 雷 达 的作用 就是 探测 目标 ， 其 中测距 是最基 础 的 。 距离 跟 踪的主 要原 理 是通过 将测 时 求 目标 距离 的 问题转换 成 为消 除时 间差 的问题… 。 但 是 由于 电 磁 环境 的 Ｅ ｔ 益复 杂 电子干 扰技术 的 发展 ， 使 得仅 仅依靠 距离 波 门测距 的精度 下降 。 本 文将 通过建 立复 杂环境 下 的雷达 回波信 号 ， 通过 仿真距 离波 门对 回波信号 的 作用 ， 来 分析 测距 误差 的产 生 原理 ， 并提 出如何 利用 遗 传算法 来解 决测 距误 差 的问题 。 ［ 关键 词］ 距离 波 门 ； 遗 传 算法 ； 时 间差 中图分 类号 ： 文献标 识码 ： Ａ 文 章编 号 ： １ ０ ０ ９ － ９ １ ４ Ｘ （ ２ ０ １ ３ ） ０ ７ － ０ ０ ０ ０ — ０ １
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31 自动跟踪本章介绍了跟踪检测目标的技术。
使用雷达硬件和雷达信号处理实现跟踪，从而形成一个闭环系统。
单目标跟踪（STT）和边跟踪边扫描（TWS）模式（在第2章中介绍）被检验。
在我们考虑跟踪测量和方法之前，我们需要定义一些术语。
估计，准确性和精确度通常用于描述跟踪的不同方面。
估算应用于任何参数的值，该参数的值（1）仅在与腐蚀干扰相结合时才能测量，例如热噪声（图31-1）；（2）不能直接测量，例如基于一系列距离测量的距离速率。
根据该定义，雷达系统测量或计算的每个参数，无论多么精确，都是估计值。
接下来，区分两个重要参数：准确度和精度。
通常，两者都指数量的测量，其在跟踪中包括目标参数，例如真实范围，速度和方位。
因此，测量值表示雷达系统对目标的真实参数的估计。
准确度表示测量值与真实值的接近程度，而精度表示在同一参数的多个测量值中存在多少可变性。
它们共同构成了雷达系统对真实目标参数进行估算的基础。
图31-2显示了一个示例，其中准确度和精度可以看作非常不同并且（有时）彼此独立。
跟踪雷达的目标是具有高准确度和高精度。
跟踪中使用的另一个术语是判别式，其量化测量函数的校准。
它通常由执行测量的硬件或软件输出与跟踪误差的真实值的关系图表示（图31-3）。
曲线的线性部分的斜率是判别式并且确定测量的灵敏度。
通常，斜率随着信噪比的增加而增加。
判别式的一个重要特征是它们通常是归一化的，因此无量纲。
因此，不一定需要精确测量电压或功率电平。
此外，除了信噪比的影响之外，跟踪误差的测量值不随信号强度而变化。
它们与目标的大小，范围，机动和雷达截面（RCS）波动无关。
如果需要，可以通过将判别式乘以预先计算的常数来给出判别式。
在整个跟踪过程中使用判别式，其目的是改进目标测量参数的估计，例如距离，多普勒，仰角和方位角。
31.1 单目标跟踪单目标跟踪可提供有关目标位置，速度和加速度的连续且准确的当前数据，所有这些数据都可能不断变化。
为实现此目的，通常针对距离，距离速率（多普勒频率）和角度建立单独的半独立跟踪回路。
跟踪回路中包含的功能。
跟踪环路可分为四个基本功能：测量，滤波，控制和响应（图31-4）。
测量是确定参数的最新值（例如，目标的距离）与雷达的当前参数认知之间的差异。
这是跟踪误差。
滤波处理连续测量，以最小化由于目标闪烁，热搅动和其他腐蚀干扰源引起的随机变化（噪声）。
跟踪精度主要取决于如何有效地进行过滤。
跟踪滤波器可以被认为是低通滤波器，其关键参数是截止频率和增益。
这些约束不断根据信噪比，目标的潜在机动以及雷达承载飞机的实际机动进行调整，以消除尽可能多的噪声而不会引入过多的时滞（特别是在机动过程中）。
控制是从滤波器输出计算的命令的生成，以减少跟踪误差（尽可能接近零）。
响应是给出命令的硬件或软件的操作。
响应和参数的当前实际值之间的差异反馈到输入，关闭循环以便重复整个过程。
通过连续迭代，可以非常高的精度跟踪参数。
改进距离估计。
通过使用称为早期门，后期门的技术，可以改善对单个目标的距离的雷达估计。
距离门被分成两个部分（或门），其中一个部分相对于另一部分移动半个距离门。
因此，目标可以同时出现在两个门中，如图31-5所示。
在该示例中，目标位于距离门的中心，因此其响应在早期和晚期门之间被平均分配。
如果更多的目标回波位于早期门中而不是后期门中，则在早期门中测量的电压将更大。
这被称为距离判别式（图31-6）。
因此，通过测量早期和晚期门中的响应之间的电压差，更精确地确定目标位置，其精度优于范围分辨率所暗示的精度。
距离判别式的评估在跟踪回路中进行（图31-4）。
距离跟踪循环。
距离跟踪循环测量目标的当前范围，并保持以目标回波为中心的距离区间（隔离目标以进行多普勒和角度跟踪）。
跟踪误差e与早期和晚期样本RE和RL之间的差异成比例。
为了使距离门保持在目标回波的中心，通过测量两个距离门RL-RE的幅度之间的差异来形成范围判别式通过将测量值除以幅度之和来对测量值进行归一化。
随后，必须将采样时间移位以使目标的回波上的距离门居中，作为RL和RE之间的差的函数。
在距离判别和先前的距离门命令的基础上，距离滤波器产生目标距离和距离速率的最佳估计，距离加速度的度量，以及新的距离门命令（图31-7）。
距离门命令是对下一个目标回波进行采样时目标距离的预测。
这是通过获取滤波器对目标范围和范围速率的最新估计值，并将其外推以计算新距离来计算的。
为了执行距离门控命令，首先针对雷达特性（例如，采样时间粒度）和经过接收器和脉冲展宽低通滤波器的脉冲形状的失真来校正预测目标范围。
然后将预测转换为从紧接在前的发送脉冲的尾随（或前沿）边缘测量的时间单位，并因此转换为下一个回波的估计到达时间（图31-8）。
1.通过整合在早期和晚期门中收集的样品，形成两个独立的滤波器组。
改进多普勒估计。
目标多普勒的估计以概念上非常类似于刚刚描述的改进范围位置的方式得到改善。
使用两个速度（多普勒）门代替两个距离门以产生改进的多普勒估计。
速度门可以形成在它们中的任一个或两个中。
最简单的方法是检查两个相邻多普勒滤波器的交叉点，1称为低频和高频滤波器（多普勒等效于早期和晚期距离门）。
速度门对齐中的任何错误都表现为这些滤波器输出之间的差异。
多普勒或速度判别式是通过取输出幅度之间的差值VH-VL形成的，并通过除以它们的和来对其进行归一化（图31-9）。
结果提供给速度滤波器。
2.如果脉冲重复频率（PRF）小于目标的多普勒频率，则必须将PRF的一些倍数n加到该总和上。
多普勒或速度滤波器的功能几乎与距离滤波器的功能完全相同。
速度滤波器的输出只是对目标的距离速率和距离加速度的更精确估计。
多普勒（距离门）跟踪环路。
该循环通过保持“速度门”以目标的多普勒频率为中心来隔离目标的角度跟踪返回。
基于速度滤波器的最新距离速率和距离加速度估计，产生速度门命令。
它预测了当形成下一组多普勒滤波器时目标的多普勒频率。
该命令应用于可变射频（RF）振荡器。
其输出与接收信号混合，从而移动接收信号的频率，使得目标的预测多普勒频率将以速度门为中心。
振荡器频率和速度门固定频率之和是目标预测的多普勒频率（图31-10）。
改善角度估计。
第1章介绍了三种改进目标位置轴承角度估算的技术：顺序波瓣扫描;幅度比较单脉冲;和相位比较单脉冲。
这里仅考虑与跟踪有关的幅度比较单脉冲。
在这种技术中，在接收期间，天线的辐射方向图被分成两个在其半功率点交叉的波瓣，如图31-11所示。
同样，这在概念上类似于早-晚距离门跟踪和多普勒滤波。
在图31-12中，通过左右波瓣接收的目标回波幅度VL-VR之间的差异大致与孔径天线之间的角度差（即其指向角）和目标所在的角度成比例。
将该差除以两个振幅的总和，得到方位分量的无量纲判别，其值与该角度差直接相关。
类似地形成高程分量的判别式。
角度跟踪回路。
该环路使天线孔径在目标上精确训练。
常用的坐标系在蓝色面板中定义。
角度跟踪回路测量天线孔径与目标视线之间的角度。
该角度ε称为角度偏离孔径（AOB），通常分解为方位角和仰角坐标（图31-12）。
目标角度相对于天线指向角的测量分量与下列环境信息一起提供给角度跟踪滤波器：•信噪比•承载雷达的飞机的速度•目标距离和距离变化率•天线的当前角速率从这些输入中，滤波器产生角度差的方位角和仰角分量的最佳估计值，目标视线的角速率和目标的加速度（图31-13）。
为了减少AOB并保持天线孔径在目标上训练，产生方位角和仰角速率命令。
这些中的每一个都是滤波器对相应视线速率的最佳估计的代数和，以及与滤波器对AOB的相应分量的最佳估计成比例的速率。
速率命令被馈送到天线稳定系统（图31-14）。
在那里，它们控制陀螺仪的进动速率，这些回转仪惯性地在天线紧密连接的空间中建立方位角和仰角轴。
对于电子扫描天线，必须提供用于角度跟踪和空间稳定的转向命令。
为了连续校正飞机姿态的变化，无论多小，都可以计算新指令并以非常高的速率馈送到天线。
31.2 跟踪扫描跟踪扫描是搜索和跟踪的良好组合。
为了搜索目标，雷达重复扫描一个或多个条形栅格（图31-15）。
每次扫描都独立于所有其他扫描。
无论何时检测到目标，雷达通常都为操作员和TWS功能提供目标距离，距离率（多普勒），方位角和仰角的估计。
对于任何单一检测，估计值统称为观察值。
在纯搜索中，操作员必须确定当前扫描中检测到的目标是否与先前扫描或扫描中检测到的目标相同。
但是，使用TWS，这个决定是自动做出的。
在连续扫描的过程中，TWS保持对每个有效目标的相对飞行路径的准确跟踪。
该过程通过五个步骤迭代执行：预处理;相关;跟踪启动和删除;滤波; 和门的形成（图31-16）。
预处理。
在该步骤中，对每个新观察执行两个重要操作。
首先，如果在先前扫描中检测到具有相同距离，距离变化率和角位置的目标，则组合观察结果。
其次，如果尚未如此引用，则将每个观察结果转换为固定坐标系，例如蓝色面板中描述的NED。
角度估计方便地表示为方向余弦。
在这种情况下，这些是目标方向与N，E和D轴之间的角度的余弦。
可以通过将它们乘以相应的方向余弦，将范围和距离速率投影到N，E和D轴上。
相关。
此步骤确定是否应将新观察分配给现有跟踪。
根据迄今为止分配给轨道的观测结果，跟踪滤波器将轨道的每个参数的N，E和D分量的值精确地扩展到当前观察的时间。
然后，过滤器在下一次观察时预测这些组件的值。
在滤波器导出的精度统计的基础上，在航迹预测的每个分量周围放置一个缩放到测量和预测最大误差的门，如图31-17所示。
如果下一个观察落在航迹的所有门内，则将观察分配给跟踪。
当然，当接收到密集间隔的观察时，可能发生分配中的冲突。
为了解决这些冲突，通过对观测的所有分量的测量和预测之间的差异进行归一化和组合来计算每个观察与跟踪（或跟踪）的统计距离。
每个跟踪都在一个门中心（图31-18），其半径对应于测量和预测之间的最大可能统计距离。
3.在这种情况下应用的限制是，对于落在现有跟踪的门内的观察，不能启动暂定跟踪。
因此，因为竞争观察被分配给O3落下的航迹，所以该观察结果被丢弃。
代表性的冲突如图31-19所示。
观察O1落在两个不同跟踪的门内：T1和T2。
观测O2和O3都落在跟踪T2的门内。
诸如此类的冲突通常如下解决。
•观测O1被分配到跟踪T1，因为它是T1门内唯一的观测值，而T2在其门内有其他观测值O2和O3。
•观测O2被分配到跟踪T2，因为它距离门中心的距离d2,2小于O3的距离。
跟踪创建或删除。
当新观察（例如图31-19中的O4）不适合现有轨道的门时，会建立一个暂定的新轨道。
如果在下一次扫描（或可能是之后的下一次扫描）中，第二次观察与该轨迹相关，则确认该轨迹。
如果不是，则认为观察是虚警并且被丢弃。
类似地，如果对于给定数量的扫描，没有新观察与现有轨道相关联，则移除轨道。