关于雷达目标跟踪任务优先级设计

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相控阵雷达资源调度的理论与方法研究

相控阵雷达资源调度的理论与方法探究关键词：相控阵雷达；资源调度；任务分级；资源分配；多任务场景一、引言相控阵雷达是一种高区分率、高精度的探测技术，被广泛应用于军事、民用等领域。

随着雷达技术的不息进步，相控阵雷达的功能也越来越强大，可以实现复杂的多任务场景下的雷达信号处理，犹如时探测多个目标、对多个目标进行跟踪和识别等。

然而，在实现这些功能的过程中，相控阵雷达的资源调度问题成为制约雷达性能的关键因素。

二、相控阵雷达的工作原理相控阵雷达是通过调整发射和接收的相位和振幅，实现信号的矢量合成。

相比于传统的机械扫描雷达，相控阵雷达具有较高的工作效率和精度，可以实现高精度成像和目标跟踪等功能。

三、资源调度的意义和作用相控阵雷达在多任务场景下的信号处理，需要思量到各种任务的优先级和资源需求以及资源的有限性等因素。

因此，如何进行合理的资源调度，是实现雷达信号处理的关键问题。

四、任务分级和资源分配的调度策略针对相控阵雷达在多任务场景下的信号处理问题，本文提出了基于任务分级和资源分配的调度策略。

任务分级是将各种任务按照优先级和实现复杂度等指标进行分类；资源分配是依据任务的优先级和需求程度确定相应资源的分配比例。

在详尽实现中，可以接受动态优先级调度算法，依据任务的实时需求进行资源分配和动态调整。

此外，还需要思量到不同任务之间的协同与竞争干系，以及资源调度对系统性能的影响等因素。

五、仿真试验与结果分析通过对所提出的理论与方法进行仿真试验，本文验证了其有效性和可行性。

试验结果表明，所提出的方法可以满足多任务场景下雷达信号处理的要求，具有较好的应用价值和推广前景。

六、结论本文通过探究相控阵雷达的资源调度问题，提出了基于任务分级和资源分配的调度策略，以实此刻多任务场景下的雷达信号处理。

该方法具有较高的效率和可行性，可为相控阵雷达在多任务场景下的应用提供有力支持。

同时，还有待进一步深度探究和应用。

七、进一步探究方向本文提出的基于任务分级和资源分配的调度策略是一种有效的相控阵雷达信号处理方法，但目前的探究还有一些不足和可拓展的方向。

雷达信号处理中的目标跟踪方法

雷达信号处理中的目标跟踪方法目标跟踪是雷达信号处理的重要任务之一，它是通过分析雷达接收到的信号，实时追踪并确定目标的位置、速度和轨迹等信息。

目标跟踪在军事、航空航天、交通监控、环境监测等领域都具有广泛的应用。

本文将介绍雷达信号处理中常用的目标跟踪方法。

1. 卡尔曼滤波方法卡尔曼滤波方法是一种基于状态空间模型的目标跟踪方法。

该方法根据目标的运动模型和观测模型，通过预测目标的状态和测量目标的状态残差来估计目标的运动状态。

在雷达信号处理中，卡尔曼滤波方法通常用于目标的线性运动模型，对于目标速度较稳定的情况更为适用。

2. 粒子滤波方法粒子滤波方法是一种基于蒙特卡洛采样的目标跟踪方法。

该方法通过在状态空间中随机采样一组粒子，并基于测量信息对粒子进行重采样和权重更新，从而逼近目标的后验概率密度函数。

粒子滤波方法适用于非线性运动模型，并且在多目标跟踪问题中具有较好的性能。

3. 光流方法光流方法是一种基于图像序列的目标跟踪方法。

该方法通过分析连续图像帧中目标的移动来估计目标的运动状态。

在雷达信号处理中，光流方法可以通过分析雷达接收到的连续信号帧中目标的频率变化来实现目标跟踪。

光流方法适用于目标速度较慢、目标轨迹较短的情况。

4. 关联滤波方法关联滤波方法是一种基于关联度量的目标跟踪方法。

该方法通过计算目标与候选目标之间的相似度来实现目标的跟踪。

在雷达信号处理中，关联滤波方法可以通过计算目标与周围雷达回波之间的相似度来确定目标的位置和速度。

关联滤波方法适用于目标数量较少、目标与背景之间的差异明显的情况。

5. 神经网络方法神经网络方法是一种基于人工神经网络的目标跟踪方法。

该方法通过训练神经网络来学习目标的运动模式和特征，从而实现目标的跟踪和分类。

在雷达信号处理中，神经网络方法可以通过分析雷达接收到的信号特征来实现目标的跟踪和分类。

神经网络方法具有良好的自适应性和鲁棒性。

综上所述，雷达信号处理中的目标跟踪方法包括卡尔曼滤波方法、粒子滤波方法、光流方法、关联滤波方法和神经网络方法等。

雷达信号处理及目标跟踪技术

雷达信号处理及目标跟踪技术是现代军事、民用领域中不可或缺的技术手段，在舰船、飞机、导弹等武器装备上起到了非常重要的作用，在交通、通讯、气象等领域也广泛应用。

那么，什么是？一、雷达信号处理技术雷达是一种主动式无线电探测装置，它通过发射无线电波并接收被其反射回来的波，来获得待探测目标的信息。

而雷达信号处理技术则是在接收到雷达信号后，对其进行处理、解析、分析和识别的过程，以获得目标的位置、速度、距离等信息。

1. 脉冲压缩脉冲压缩是雷达信号处理中的一项重要技术，其主要目的是在于提高雷达的分辨率和目标对比度，同时减小雷达接收机对杂波和干扰的敏感度，从而获得更加精确的目标信息。

脉冲压缩技术可以通过一系列信号加工的方式，将长脉冲信号转换为短脉冲信号，使其在频域内具有较高的能量，从而实现更精确的信号检测和目标测量。

2. 频谱分析频谱分析是一种常用的信号处理手段，可以通过对信号的频谱特征进行分析，获取信号的频率、带宽、调制方式等信息，进而确定目标的特征。

雷达信号的频谱特征是高度复杂和多变的，需要通过多种频谱分析技术相结合，才能有效地获取目标信息。

例如，通过使用傅里叶变换等数学方法，可以将雷达信号从时域（时间域）转换为频域（频率域），从而使其具有更好的分辨力和分辨率。

二、目标跟踪技术目标跟踪技术是指利用雷达信号处理的结果，对雷达扫描到的目标信息进行追踪和预测的过程，以实现对目标的全方位监视和跟踪，并提供有关目标的运动信息和变化趋势。

1. 卡尔曼滤波卡尔曼滤波是目标跟踪中最常用的滤波算法之一，其原理是基于贝叶斯滤波理论，通过对观测结果和状态预测结果的加权平均，来获得最优的目标运动信息和目标位置预测。

卡尔曼滤波能够适应复杂的环境和情况变化，具有高准确性和高鲁棒性的优点，广泛应用于导弹、雷达、航天等领域的目标跟踪任务。

2. 多假设跟踪多假设跟踪技术是一种基于概率和统计学原理的目标跟踪方法，其主要思想是将目标的运动和状态抽象为概率分布的形式，并根据系统测量数据来不断更新概率分布，以实现对目标的跟踪和预测。

雷达信号处理中的目标识别与跟踪研究

雷达信号处理中的目标识别与跟踪研究雷达（Radar）是一种利用电磁波进行探测和测距的技术。

它通过发射脉冲电磁波并接收其反射信号，利用信号的时间延迟和频率特征来探测和跟踪周围的目标物体。

在雷达信号处理中，目标识别与跟踪是两个重要的研究方向，它们对于实现雷达的自主目标探测和跟踪具有重要作用。

目标识别是在雷达信号中确定目标的位置、速度和其他特征属性的过程。

它的主要任务是将雷达接收到的信号与预先建立的目标模型进行匹配，通过特征提取和目标比对算法来判断目标是否存在。

目标识别可以分为传统方法和深度学习方法两种。

传统的目标识别方法主要依靠数学模型和信号处理算法。

常见的方法包括卡尔曼滤波器、最小二乘估计以及基于特征提取的算法等。

这些方法通过对信号的频谱、时频分析和特征提取等技术手段，对目标进行匹配和判断。

虽然传统方法在一定程度上可以实现目标识别，但是在处理复杂场景和目标变化较大的情况下效果有限。

近年来，深度学习方法在目标识别领域取得了显著的成果。

深度学习利用神经网络模型对大量数据进行训练，实现对数据的高级特征提取和模式识别。

在雷达信号处理中，深度学习可以利用卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等网络结构，对雷达信号进行直接处理和分类。

这种端到端的学习方式能够更好地解决目标识别中的非线性、多样性和时变性等问题。

目标跟踪是在目标识别基础上，在雷达扫描过程中连续追踪目标运动状态的过程。

目标跟踪的主要任务是通过对雷达接收到的连续信号进行滤波和关联，预测目标的位置和运动轨迹，实现实时监测和跟踪。

目标跟踪可以分为基于滤波的方法和基于关联的方法两种。

基于滤波的目标跟踪方法主要应用卡尔曼滤波器和扩展卡尔曼滤波器等算法。

这些方法通过建立目标的状态空间模型，对目标位置和速度进行状态估计和预测。

通过更新观测信息，不断优化目标的运动轨迹。

这种方法简单且实时性较好，适用于快速目标跟踪。

基于关联的目标跟踪方法主要利用关联算法对连续的雷达信号进行处理。

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。

相控阵雷达自适应调度算法仿真

— — —
的确认和跟踪任务，雷达按波位进行的例行搜索任务。２）雷达任务链表包含确认、跟踪
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ｐｏｅｓｒｃｓ
图１雷达工作流程和搜索３个雷达任务链表，根据任务类型将雷达任务加入相应链表。３）雷达任务链表经Ｂ神经网络进行优先级计算并对其雷达任务重新排序，其中跟踪任务链表按任务优先Ｐ级排列，确认和搜索链表按任务期望发射时间排列。
ＣＨＥＮ — ｉＣＨＥＮＭｉ－ａＤａｗｅ，ｎｇｙｎ，ＺＨＡＮＧｅＷｉ（ｅｅｒｈＩｓｉｔｌｃｒｎｃＳｉｎｅａｄＴｃｎｌｇ，ＵＴＲｓａｃｎｔｕｅＥｅｔｏｉｃｅｃｎｅｈｏｏｙｔＥＳＣ，ＣｅｇｕＳｃｕｎ６１３，Ｃｉａｈｎｄｉｈａ１１ｈｎ）７
４）调度器从雷达任务链表中提取任务进行调度，最终生成执行链表送往雷达发射。１优先级分配网络．２
本文采用训练好的神经网络分配优先级。网络为此多输入单输出ＢＰ神经网络，如图２所示。网络输入为目标滤波结果中的高度、离、速度、加速度、航迹质距量５参数，出为优先级。中航迹质量描述目标航个输其迹状态，航迹质量的值越大，表示目标跟踪状态越好，目标优先级可以相应降低。由于搜索任务没有滤波信息，验证任务滤波信息不完整，以这个优先级分配网所络主要针对跟踪任务，而验证任务和搜索任务优先级则定为其工作方式优先级，分别定为１０和。网络为３Ｂ层Ｐ网络，隐含层和输出层神经元激发

雷达目标跟踪算法流程

雷达目标跟踪算法流程引言：雷达是一种常用的传感器，广泛应用于军事、航空航天、导航等领域。

雷达目标跟踪是指通过雷达系统对目标进行连续观测和定位，从而实现对目标的持续追踪和预测。

本文将介绍雷达目标跟踪的算法流程，并对每个步骤进行详细说明。

一、雷达数据预处理在进行目标跟踪之前，首先需要对雷达数据进行预处理。

预处理的目的是去除噪声、滤波和探测目标等。

常用的预处理技术包括滑动窗口平均、中值滤波、高斯滤波等。

这些技术可以有效地提高雷达数据的质量，减少误差。

二、目标检测与分割目标检测与分割是指通过对雷达数据进行处理，将目标从背景中区分出来。

常用的目标检测算法包括常规门限检测、自适应门限检测、基于统计的检测等。

这些算法可以根据目标与背景的差异性，快速准确地检测到目标。

三、目标特征提取与描述目标特征提取与描述是指从目标检测结果中提取出目标的特征信息，并对其进行描述。

常用的特征包括目标的位置、速度、加速度等。

通过对这些特征进行描述，可以更好地确定目标的运动状态和轨迹。

四、目标关联与分类目标关联与分类是指根据目标的特征信息，对目标进行分类和关联。

常用的关联算法包括最近邻算法、最大似然估计算法、卡尔曼滤波算法等。

这些算法可以根据目标的特征信息，对目标进行准确的分类和关联，从而实现目标的持续追踪。

五、目标轨迹预测与更新目标轨迹预测与更新是指根据目标的历史轨迹信息，对目标的未来位置进行预测，并更新目标的状态。

常用的预测算法包括卡尔曼滤波算法、粒子滤波算法等。

这些算法可以根据目标的历史轨迹信息，准确地预测目标的未来位置，并及时更新目标的状态。

六、目标轨迹评估与优化目标轨迹评估与优化是指根据目标的轨迹信息，对目标的运动状态进行评估和优化。

常用的评估指标包括位置误差、速度误差、加速度误差等。

通过对这些指标进行评估，可以及时发现目标的异常运动，并进行相应的优化处理。

七、目标跟踪结果显示与输出目标跟踪结果显示与输出是指将目标的跟踪结果以可视化的方式呈现出来，并进行输出。

相控阵雷达中心机的设计与实现

相控阵雷达中心机的设计与实现韩晓威【摘要】本文通过对相控阵雷达中心机系统需求分析,结合雷达资源管理的思路,采用并行时序和串行数据流相结合的设计方法,论述并验证了一种中心机系统开发方案.【期刊名称】《现代导航》【年(卷),期】2012(003)002【总页数】4页(P115-118)【关键词】相控阵雷达;资源管理;多波形设计;跟踪管理【作者】韩晓威【作者单位】中国电子科技集团公司第二十研究所,西安 710068【正文语种】中文【中图分类】TN958雷达资源管理主要包括雷达时间管理和雷达能量管理，实现在一定时间内完成更多功能（多批目标跟踪、高跟踪数据率），最大限度节约和利用雷达能量（搜索多量程、跟踪多波形设计）。

雷达的资源管理一般通过中心机系统实现，主要包括合理设计雷达工作时序以及调度雷达的各种工作模式，已达到最大限度的利用雷达的时间和能量资源。

本文通过对某相控阵雷达系统的详细分解，结合雷达数据流方式完成中心机的硬件及软件设计。

1 系统分析雷达采用有源相控阵体制，各分系统与传统雷达区别不大，为了最大限度发挥相控阵雷达的优势，需要消除AD后数字信号的传输与信号处理的时间瓶颈，因此雷达整机数据流采用并行和串行相结合方式。

频合器、波控机、接收机采用定时时序并行实时控制方式，信号处理、中心机及显控终端则采用串行非实时传输方式。

中心机系统通过内部总线控制定时器完成雷达时序的切换；中心机系统通过光纤接口控制频合器切换雷达工作频率；中心机系统通过光纤接口与波控机进行数据通信，完成雷达天线相位控制及辅助信息查询；中心机系统通过光纤接口完成接收机通道的控制及数据采样；中心机系统通过RS422串口与伺服相连获取雷达天线位置信息，同时控制天线转动；中心机系统通过LinkPort接口与信号处理通信完成目标检测与跟踪控制；中心机系统通过以太网完成显控终端的数据通信。

中心机系统与各分系统的连接关系如图1所示。

2 系统设计中心机系统硬件主要为PowerPc7448处理器（主频1GHz），512M DDR内存，并通过FPGA扩展其它接口，主要接口有 RS232/422/485、百兆以太网、全双工光纤，此外板载128M FLASH用于程序存储，512K NVRAM用于实验数据的掉电保护。

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。

雷达目标编批起批合批的步骤

雷达目标编批起批合批的步骤雷达目标的编批起批合批是指在雷达侦察系统中对目标进行识别、评估和决策的整个过程。

在雷达系统中，目标编批起批合批是确保雷达系统正常运行和有效执行任务的重要环节。

本文将深入探讨雷达目标编批起批合批的步骤，并分享对此过程的观点和理解。

一、目标编批目标编批是指根据雷达系统所接收到的目标信息，对目标进行分类和标识，以便后续的处理和分析。

目标编批的步骤如下：1. 目标初始识别：根据雷达返回的信号信息，对目标进行初步识别，确定目标的类型和特征。

2. 目标特征提取：通过对雷达信号进行处理和分析，提取目标的特征参数，如目标的尺寸、速度、轨迹等。

3. 目标分类：根据目标的特征参数和预设规则，将目标进行分类，如空中目标、地面目标、水面目标等。

4. 目标标识：为了便于后续的处理和分析，对每个目标进行标识，如给目标分配一个唯一的编号或者名称。

二、目标起批目标起批是指根据目标编批的结果，对目标进行初步评估和筛选，确定哪些目标值得进一步跟踪和分析。

目标起批的步骤如下：1. 目标评估：根据目标的特征参数和已有的目标数据库，对目标进行评估，判断目标是否是已知目标或潜在目标。

2. 目标优先级排序：根据目标的评估结果和任务需求，给每个目标分配一个优先级，以便后续的任务调度和资源分配。

3. 目标筛选：根据目标的优先级和系统的资源限制，对目标进行筛选，确定需要进行进一步跟踪和分析的目标。

三、目标合批目标合批是指将多个雷达系统或传感器所监测到的同一目标进行关联和合并，得到更准确的目标信息。

目标合批的步骤如下：1. 目标关联：对于多个雷达系统或传感器所监测到的目标，进行目标关联，将它们归并为同一目标。

2. 目标合并：将关联后的目标进行合并，得到目标的更准确的位置、速度和轨迹等信息。

3. 目标更新：根据新的目标信息，更新目标数据库和目标显示，以便提供给操作人员进行决策和指挥。

对于目标编批起批合批的过程，我认为以下几点值得注意和思考：目标编批起批合批的效率和准确性对雷达系统的性能和任务执行能力有着重要影响。

综合优先级规划下的相控阵雷达自适应调度方法

ＺＨＡＮＧＨａｏ — ｗｅｉ，ＸＩＥＪｕｎ－ｗｅｉ，ＳＨＥＮＧＣｈｕａｎ（ＡｉｒａｎｄｍｉｓｓｉｌｅＤｅｆｅｎｓｅＣｏｌｌｅｇｅ，ＡｉｒＦｏｒｃｅＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｘｉ ’ ａｎ７１００５１，Ｓｈａａｎｘｉ，Ｃｈｉｎａ）
第３７卷第ｌｌ期
２０１６年１１月
兵
工
学
报
Ｖｏ１．３７Ｎｏ．１１ＮＯＶ．２０１６
ＡＣＴＡＡＲＭＡＭＥＮＴＡＲＩＩ
综合优先级规划下的相控阵雷达自适应调度方法
张浩为，谢军伟，盛川
（空军工程大学防空反导学院，陕西西安７１００５１）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｅｈｉｇｈｅｉｃｆｉｅｎｔｔｉｍｅｒｅｓｏｕｒｃｅａｌｌｏｃａｔｉｏｎｉｎｔｈｅｐｈａｓｅｄａｒｒａｙｒａｄａｒｉｓｔｈｅｋｅｙｔｏｏｐｔｉｍｉｚｅｉｔｓ
行威胁率的概念，以反映调度算法对重要任务的执行情况。仿真结果表明，当跟踪目标数量饱和时，相比于原有的高工作方式优先级优先算法，改进后的算法有效减少了任务的截止期错失率，提
升了时间利用率和执行威胁率。关键词：兵器科学与技术；相控阵雷达；自适应调度；综合优先级；目标威胁度中图分类号：ＴＮ９５４．２文献标志码：Ａ文章编号：１０００ — １０９３（２０１６）１１ — ２１６３ — ０７

导航雷达第七章雷达目标跟踪与AIS

安全界限设置过大，虚警增加，给驾驶员带来不必要的负担；设置过小，安全系数降低甚至不能达到对碰撞危险预警的目的。安全界限的设置值与很多因素有关，包括本船吨位和操纵特性、驾驶团队船艺水平、航行水域开阔程度和船舶密度、气象海况等。
CPA LIM/TCPA LIM在航海上设置的惯例：
结合海上避碰规则，大洋航行时CPA LIM通常为2 n mile左右，TCPA LIM通常不低于18 min；
（2）按照驾驶员及程序指令综合处理、分配和综合（融合）船位、艏向、航速、AIS目标报告、雷达目标跟踪、海图的水文地理信息等信息，完成目标跟踪信息与其他传感器信息的融合。
（三）跟踪器跟踪器通过硬件和软件配合，在主处理器协调下，完
成对目标的检测、捕获和跟踪，建立目标的运动轨迹，警示危险目标，辅助提供避碰措施等功能。
人工捕获通过光标、轨迹球直接捕获需要跟踪的目标；自动捕获通过设置捕获范围（警戒区/环）来实现。
（三）目标跟踪
雷达记录目标在屏幕上位置随扫描更新相继变化，建立目标的运动轨迹的运算过程，称为目标跟踪。
目标跟踪原理：预测加修正，天线边扫描边跟踪，不断提高跟踪的精度，直到跟踪稳定为止。
跟踪位置探测位置滤波位置估算位置跟踪窗
导航雷达第七章雷达目标跟踪与AIS
第七章雷达目标跟踪与AIS目标报告
第一节雷达目标跟踪基本原理
一、雷达目标跟踪装置构成
（一）传感器
雷达信息（包括定时信号、回波视频信息、天线角位置和船首标识信息）、艏向信息和航速信息是保证雷达跟踪器正常工作的基本信息。
（二）信息处理器
功能：
（1）按照综合导航系统（INS）综合信息处理原则，验证各传感器信息的完善性，对未通过完善性验证的传感器信息发出报警。

多雷达网络系统目标识别与跟踪算法设计

多雷达网络系统目标识别与跟踪算法设计随着科技的快速发展，雷达技术已经成为现代军事和民用领域中不可或缺的重要技术手段之一。

雷达系统的目标识别与跟踪算法设计是其中最核心的部分之一，其能够为雷达系统提供准确、可靠的目标信息，保障系统的作战和安全能力。

多雷达网络系统由多个雷达单元组成，这些雷达单元分布在不同的位置，通过网络连接起来，形成一个整体的雷达系统。

多雷达网络系统可以提供更广阔的探测范围，并且能够在复杂的环境中实现目标的精确识别与跟踪。

目标识别是雷达系统中至关重要的一步，它的目的是根据雷达接收到的回波信号，判断目标的类型、形状、大小等信息。

目标识别的算法设计应当能够有效地提取目标特征，并与数据库中的目标特征进行匹配，从而确定目标的身份。

在多雷达网络系统中，由于存在多个雷达单元，目标的回波信号将同时被多个雷达接收到，因此目标识别算法需要能够将多个回波信号进行综合处理，提高识别的准确性和可靠性。

目标跟踪是指在雷达系统中，对目标进行实时的位置、速度和加速度等参数的估计，以保持对目标的持续追踪。

在多雷达网络系统中，多个雷达单元可以提供更多的观测数据，因此可以使用多雷达融合的方法来实现目标的更精确跟踪。

多雷达融合的目标跟踪算法可以通过将多个雷达单元的观测数据进行加权平均或使用融合滤波器来提高目标位置估计的准确性与稳定性。

为了实现目标识别与跟踪算法的设计，可以采用以下步骤：首先，需要对目标的信号特征进行研究与分析。

通过分析目标的回波信号，可以得到目标的特征参数，如回波幅值、频率、相位等。

这些特征参数可以用于目标的识别与跟踪。

其次，需要建立目标特征数据库。

目标特征数据库是用于存储各种目标的特征信息的数据库，包括目标的类型、形状、大小等信息。

通过建立目标特征数据库，可以实现目标识别算法与数据库的匹配，从而确定目标的身份。

然后，根据目标识别与跟踪的要求，选择合适的算法进行设计与实现。

常用的目标识别与跟踪算法包括神经网络算法、模板匹配算法、粒子滤波算法等。

基于背包问题的多相控阵雷达多目标跟踪时间资源管理算法

第42卷第5期兵工学报Vol.42No.5 2021年5月ACTA ARMAMENTARII May2021基于背包问题的多相控阵雷达多目标跟踪时间资源管理算法丁海婷，周琳，刁伟峰（南京电子技术研究所，江苏南京210039）摘要：为了解决多相控阵雷达跟踪多目标时目标分组和时间规划两方面的问题，基于背包问题提出一种多相控阵雷达多目标跟踪的时间资源管理算法，在时间资源受限时联合实现目标分组和时间规划。

使用分段的脉冲重复周期和模糊逻辑优先级法，根据目标的先验信息求得用于跟踪目标的时间资源和优先级，构造时间资源管理模型；基于背包问题将时间规划和目标分组联合考虑，使用跟踪目标优先级之和最大化作为算法的目标函数，通过动态规划的思想求解时间资源模型。

仿真结果表明：基于背包问题的算法有效地提高了实现价值率；从背包问题的角度解决多相控阵雷达跟踪多目标的问题，可以在有限时间内跟踪更多的目标，同时保证重要目标的跟踪。

关键词：多相控阵雷达；目标跟踪；时间资源；背包问题；动态规划中图分类号：TN958.92文献标志码：A文章编号：1000-1093（2021）05-0997-07DOI：10.3969/j.issn.1000-1093.2021.05.012Knapsack Problem-based Algorithm for Time Resource Management of Multiple Phased Array Radars for Multiple Targets TrackingDING Haiting,ZHOU Lin,DIAO Weifeng（Nanjing Research Institute of Electronics Technology,Nanjing210039,Jiangsu,China）Abstract:A knapsack problem-based algorithm for time resource management of multiple phased array radars for multiple targets tracking is proposed for target grouping and time planning.When the time resource is limited,the target grouping and time planning can be realized jointly.The segmented pulse repetition period and fuzzy logic priority method are used to obtain the time resource and priority used for tracking the target from the priori information of target,and construct the time resource management model.The time planning and target grouping are considered jointly based on the knapsack problems,the sum of the tracking target priorities is used as the objective function of the algorithm,and the time resource model is solved through the idea of dynamic planning.Simulated results show that the knapsack problem-based algorithm effectively improve its hit value ratios.The problem of multiple phased array radars tracking multiple targets is solved from the perspective of the knapsack problems,which can track more targets in limited time and ensure the tracking of important targets at the same time.Keywords:multiple phased array radars;target tracking；time resource;knapsack problem；dynamic planning收稿日期：2020-07-03基金项目：装备预先研究共用技术项目（2017年~2020年）作者简介：丁海婷（1995—）,女，硕士研究生。

雷达技术在目标追踪中的应用

雷达技术在目标追踪中的应用目标追踪是当今军事、民用领域的一个非常重要的问题。

它可以实现军事侦察、民用监控、交通流量控制、无人机导航等多种应用。

雷达技术在目标追踪中发挥着至关重要的作用。

本文将分析雷达技术在目标追踪中的应用。

雷达概述雷达（Radar）是利用无线电波来探测目标的技术。

雷达通常由一个或多个天线、收发器、信号处理器和控制系统等组件构成。

雷达发射一些脉冲信号，这些信号会在空气、云层或者其他物体的边界处反射回来。

然后雷达天线接到反射回来的信号并将其传回雷达的控制系统。

雷达通过对接收的信号进行处理，可以计算出目标的位置、速度、方向和类型等信息。

雷达技术的应用在军事领域，雷达的应用主要包括远程侦察、指挥和控制、火力支援、导航和空管等多个方面。

在民用领域，雷达的应用也非常广泛，如飞行器导航、交通流量监测、海洋航行和废料处置等。

现在，雷达也被广泛应用于农业、气象和天文学等领域。

在目标追踪中，雷达可以通过对目标位置、速度、方向和类型等信息的分析，准确地追踪目标。

下面将分析雷达在目标追踪中的应用。

目标识别雷达可以通过对目标的信号反射分析，确定目标的位置、大小、形状和运动状态等信息。

这样就可以对不同类型的目标进行识别。

例如，在战斗机的作战中，雷达可以通过分析战斗机的特征，将其与其他目标区分开来。

在船舶和航空器导航中，雷达也可以监测目标位置和速度信息，以便更好地控制和导航。

目标跟踪雷达可以通过连续监测目标的位置和运动状态，实现目标的实时跟踪。

这样就可以对目标进行精确的定位和追踪。

例如，在导弹的攻击中，雷达可以跟踪目标位置，以实现更好的命中精度。

在交通控制中，雷达可以跟踪车辆的移动，设计更好的路线。

反雷达识别在现代军事作战中，反雷达识别技术发挥着重要的作用。

雷达可以通过分析目标发出的信号，推断出目标的位置和运动状态，实现反雷达识别。

例如，一架飞机可以使用其雷达发射器的信号来识别敌方反雷达设备的部署位置，帮助飞机实现更好的作战效果。

雷达系统中的信号处理和目标跟踪研究

雷达系统中的信号处理和目标跟踪研究雷达系统是一种重要的电子信息技术，不仅在军事领域有广泛应用，也在民用领域有诸如天气预报、空管航标、地震测量等方面的重大作用。

波束形成、信号处理和目标跟踪是雷达系统的三个基本环节，其中信号处理和目标跟踪是实现雷达探测和跟踪目标的关键环节。

本文将探讨雷达系统中的信号处理和目标跟踪研究。

一、信号处理信号处理是雷达系统中最核心的部分，其主要任务是将雷达返回的混杂信号进行分离、滤波、解调处理，提取出目标信息并进行分析和处理。

在信号处理中，建立了许多经典的算法和技术，如离散傅里叶变换（DFT）、快速傅里叶变换（FFT）等。

这些算法能够快速地将雷达接收到的信号进行频谱分析和频率域处理，从而提高系统性能。

此外，滤波技术也是信号处理中不可或缺的一部分，在信号处理过程中，常用的滤波技术包括数字滤波器、无限脉冲响应（IIR）滤波器和有限脉冲响应（FIR）滤波器等。

这些技术的运用可以降低噪声干扰、提高信噪比和检测距离等指标，从而提高雷达系统的性能。

二、目标跟踪目标跟踪是雷达系统中的另一个重要环节，它的主要任务是通过对目标信息的获取和处理，准确地估计目标的位置、速度和运动轨迹，实现对目标的跟踪。

目标跟踪技术可以分为单目标跟踪和多目标跟踪两种模式。

在单目标跟踪中，系统只跟踪一个目标，并从中提取出目标的位置、速度等信息；而在多目标跟踪中，系统需要同时跟踪多个目标，并在跟踪过程中对它们进行区分，以便于后续处理和分析。

在目标跟踪中，常用的算法包括卡尔曼滤波、粒子滤波、扩展卡尔曼滤波等。

卡尔曼滤波是一种递归算法，结合数学模型、噪声模型和观测数据，可以对目标状态进行估计，从而实现目标跟踪。

粒子滤波则是通过采用一组粒子来近似表示目标状态，利用贝叶斯定理和重要性采样算法计算目标的概率密度函数，从而实现目标跟踪。

扩展卡尔曼滤波则是一种对非线性系统建模的滤波算法，通过建立非线性状态空间模型，将目标状态进行估计，从而实现目标跟踪。

雷达目标航迹起始与跟踪阶段目标探测技术研究

摘要摘要现代军事武器装备的快速打击能力给雷达探测带来了新的威胁和挑战，如何利用有限的系统资源最大程度地改善目标探测性能逐渐成为现代雷达系统的研究热点。

本论文主要针对单站雷达系统和组网雷达系统中的目标检测跟踪问题展开研究，目的在于充分挖掘现有雷达系统中的探测潜力，注重信息精细化处理和系统智能化设计的思想，以获得更高的目标检测跟踪性能。

论文的主要工作概括如下：1. 研究了单站雷达探测系统中的航迹起始方法。

在航迹起始过程中考虑利用多普勒信息降低虚假航迹概率，主要体现在对于平稳飞行目标多普勒通道的约束，以及基于多普勒信息的径向距离预测方法，同时也考虑了脉冲多普勒雷达中的距离模糊问题和多普勒模糊问题。

与传统航迹起始方法相比，多普勒信息的利用可有效降低虚假航迹概率，进而提高航迹起始性能。

另外针对微弱目标探测问题，考虑到高虚警概率可提高检测性能但容易引起过多虚假航迹的矛盾，研究了一种基于幅度信息的航迹质量评估方法，给出了点迹质量和航迹质量的数学评估模型。

通过利用幅度信息并引入航迹质量评估环节，不仅可改善微弱目标探测性能，也可将虚假航迹维持在可控的水平。

2. 在传统单站雷达探测系统的基础上，研究了跟踪阶段的目标探测策略，并基于航迹恒虚警的概念提出了单站检测跟踪一体化框架，利用目标跟踪信息自适应调整目标检测策略，以提高检测跟踪性能。

其核心思想是在保证航迹虚警概率恒定的条件下，降低目标预测区域内的检测门限，并提出了均匀方法和非均匀方法两种检测门限计算方法。

仿真实验表明，所提检测跟踪一体化方法在保证目标消失时航迹能够迅速结束的前提下，可成功降低目标预测区域内检测门限，大大改善了跟踪阶段的目标检测性能以及航迹维持性能，实现了单站雷达探测中检测跟踪的良性闭环。

3. 针对多站雷达航迹级融合探测网络中某些雷达站信噪比较低导致航迹起始性能较差的问题，研究了一种基于跟踪信息的协同航迹起始方法。

核心思想是，利用已经起批的雷达站提供的目标跟踪信息，按照虚假航迹起始概率恒定的准则降低目标预测区域内的检测门限。

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。

基于参数模型构建的雷达任务综合优先级计算方法

基于参数模型构建的雷达任务综合优先级计算方法
钱国栋;侯泽欣;涂刚毅
【期刊名称】《雷达与对抗》
【年(卷),期】2017(037)003
【摘要】提出一种雷达任务的综合优先级值计算方法.利用雷达任务的多特征参数,根据雷达的不同功能及工作方式对各特征参数的权系数值进行动态的设定,构建合理的几何模型,最后依据所构建模型的几何面积计算结果确定各任务的综合优先级值.运用该方法可实时动态计算雷达各任务的综合优先级值,适用于各种雷达实时任务调度策略及算法.通过仿真验证了本方法计算获得的任务综合优先级值的唯一性和有效性.
【总页数】4页(P10-13)
【作者】钱国栋;侯泽欣;涂刚毅
【作者单位】海军驻南京地区雷达系统军事代表室,南京210003;中国船舶重工集团公司第七二四研究所,南京211153;中国船舶重工集团公司第七二四研究所,南京211153
【正文语种】中文
【中图分类】TN911
【相关文献】
1.基于改进优先级的相控阵雷达任务调度方法 [J], 孙铭才;张秦;王世强
2.综合优先级的被动雷达任务自适应调度算法 [J], 鲍鹏飞;黄孝鹏;周希辰
3.一种基于模糊逻辑优先级的雷达任务自适应调度算法 [J], 郭坤鹏;左燕;薛安克
4.综合优先级下反导预警相控阵雷达任务调度算法 [J], 杨善超; 田康生; 李宏权; 周广涛; 梁复台
5.基于多级时间窗的综合优先级雷达任务调度算法 [J], 鲁金;畅言;陈春
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