简介:动态规划检测前跟踪(DP—TBD)算法是一种检测微弱目标的检测方法,可明显改善信噪比,但检测目标的提取与识别仍是技术难点。利用轨迹特征剔除虚假目标,提出一种目标综合识别方案。仿真结果证明,该方案可有效剔除虚警并保留真实目标。
简介:角闪烁背景下,雷达导引头在近距离跟踪阶段存在不能稳定跟踪,甚至不能精确跟踪的问题。基于高分辨技术的单脉冲测角方法是抑制角闪烁、提高角跟踪性能的有效途径。现有研究采用幅度加权的思路,在对目标角度的估计过程中只利用了目标多个散射点的幅度信息。对于雷达目标的角度估计和角度跟踪而言,目标几何中心具有确切的物理意义。在距离高分辨条件下,散射点的距离信息表征了目标散射点在径向上的分布情况,对目标几何中心的角度估计更具有实际意义。因此,充分利用高分辨雷达所能提供的有效目标信息,提出了基于目标几何中心的角信息处理方法。仿真结果表明,该方法不仅能有效抑制角闪烁,而且具有更好的跟踪准确性和稳定性。
简介:无源定位跟踪是一种非线性系统状态估计问题。为了提高系统定位精度和降低系统复杂度,将无迹卡尔曼滤波(UKF)应用于多移动传感器多目标无源定位跟踪系统。由于多移动传感器多目标交叉定位时会产生大量虚假点,随着传感器和目标数量的增加而大幅增加。因此,提出了一种改进的快速精确定位算法,即首先通过预测点选取传感器-目标测量方程;然后变换该测量方程,排除大量虚假点;再进行基于距离的支持度非等权值融合;最后将UKF子滤波估计值进行融合得到融合估计值。仿真结果表明,UKF和基于距离的融合法相结合对多移动传感器多目标无源定位具有较高的定位精度和较好的跟踪效果。