近程多基地雷達探測系統(tǒng)中快速跟蹤方法研究.pdf

1、本文較系統(tǒng)地研究了近程多基地雷達探測系統(tǒng)對高速機動目標進行精確跟蹤的幾個關鍵問題。計算周期短、實時性強是近程跟蹤系統(tǒng)最典型的特點，快速跟蹤方法的研究可以促進此項技術的廣泛應用和深入發(fā)展。 針對近程多基地雷達探測系統(tǒng)中具有高實時性要求的狀態(tài)估計問題，本文在擴展kalman曼濾波器(EKF)的基礎上提出了并行擴展kalman濾波(PEKF)算法，將三維加速度矢量引入到目標運動模型中，并采用并行處理機制，將關于目標位置和速度的高維迭代

2、濾波過程拆成兩個并行的低維子濾波進程。為了保證雙進程的并行實時性，PEKF的速度濾波子進程采用目標當前位置的預測值作為輸入以估計目標的當前速度。仿真結果表明，即使被賦予很差的初值，PEKF仍然能夠精確估計到具有高加速度機動目標的運動狀態(tài)，同時，跟蹤過程能夠迅速收斂并保持穩(wěn)定。 針對提高多基地雷達網較大空域探測性能的問題，本文基于根據空域分割機制優(yōu)化傳感器布局后的多基地雷達網提出了可變觀測自適應跟蹤算法(VOAT)。VOAT引入了

3、觀測分布矩陣，在目標跟蹤的計算過程中，根據機動目標當前的位置估計，確定其所在的子空域，并自適應調整觀測方程組，剔除測量精度比較差的觀測方程，保留高測量精度的觀測方程。仿真結果表明，VOAT不僅能保證狀態(tài)估計的精度還能降低觀測方程組的維數，提高了機動目標跟蹤的精確性和實時性。 針對雜波環(huán)境下r-R<'S>多基地雷達系統(tǒng)跟蹤多機動目標時的初始航跡計算問題，本文提出了一種融合距離和信息和多普勒速度信息的快速初始航跡算法，使用觀測組合預

4、處理模塊和航跡跟蹤門大量剔除冗余組合，使用S-D分配算法選擇最小代價量測組合，計算航跡初值點，使用并行擴展卡爾曼濾波算法進行確定目標的狀態(tài)跟蹤，并提出將多個目標的跟蹤進程和S-D分配進程并行化以提高算法的實時性。數值仿真分析表明，本文提出的算法不僅能快速跟蹤到多目標的初始運動狀態(tài)，而且具有很好的收斂特性和穩(wěn)定性，適合跟蹤近距離多高速機動目標的初始航跡。 針對近程多基地雷達多目標跟蹤中“量測-航跡”關聯(lián)問題，本文提出了一種基于并行

5、處理機制的快速跟蹤算法，用于跟蹤雜波環(huán)境下多個高速運動的機動目標。該算法將整個觀測數據的關聯(lián)過程拆分成若干個并行子關聯(lián)進程，采用并行擴展kalman濾波算法，同時對融合了前端距離和觀測與多普勒速度觀測的MSJPDA擬測值進行迭代濾波。每個確定目標的條件概率計算過程被拆分為N(接收機數目)個并行子進程，且能擴展到多目標情況。仿真結果表明，該算法不僅能夠在雜波中有效地跟蹤多個機動目標，而且跟蹤過程能夠迅速收斂到較高精度并保持穩(wěn)定，其并行處理