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多频段雷达组网探测跟踪隐身目标研究

作　者: 张华涛
导　师: 彭冬亮
学　校: 杭州电子科技大学
专　业: 模式识别与智能系统
关键词: 多频段雷达组网隐身目标雷达散射截面积检测概率评估指标数据融合反馈
分类号: TN953
类　型: 硕士论文
年　份: 2014年
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内容摘要

隐身技术的使用，特别是隐身飞机的出现，在近几次的局部战争中显现出了巨大的威力，其在战场上的使用，打破了战争中原有攻防战略的平衡，考虑到我国防防空安全的需要，因此对隐身目标进行相关的研究是必要的。但对隐身目标进行反隐身研究将是一个具有挑战性的课题，同时对其进行探测跟踪也将面临着诸多的困难。单或多同体制的传感器获取的量测信息往往无法对其进行有效的定位跟踪，进而也难以满足空防的需要。在未来愈加恶劣的战场环境中，由工作在不同频段的雷达组成的雷达网，并依托先进的计算机技术构成的雷达网系统，将会是对付隐身目标的重要途径。同时，多传感器目标跟踪技术作为信息融合技术在目标跟踪领域的典型应用范例，考虑到它能将多个传感器的数据进行融合，并能对目标的运动状态进行有效的估计，进而可以产生比单一传感器更好的跟踪性能的特点及其优势。因此，由多频段雷达构成雷达网系统对隐身目标进行数据采集，再有多传感器信息融合技术进行数据处理将会是探测跟踪隐身目标的一种有效手段。本文主要研究了多频段雷达组网系统应对隐身目标的数据融合处理及目标跟踪问题，并考虑到组网雷达资源的相对稀缺性及系统的抗毁性，初步研究了雷达网内资源的管理分配问题。论文的主要工作内容如下：(1)概述了研究中需要用到的基本理论，包括常用的目标运动模型及其适用情况和常用的滤波算法及其特点。(2)为体现目标的隐身性，并尽力反映出目标的隐身特性，给出了几种角(方位角、航向角及方向角)的定义和计算方式以及它们之间的数学关系，并分别用简单曲线拟合和最小二乘拟合的方法对典型隐身目标的雷达散射截面积(radarcrosssection,RCS)进行近似拟合，同时对相关的隐身目标的检测概率(detectionprobability,Pd)进行了计算。(3)为了对组网雷达反隐身的效果进行评估，定义或给出了一些评价探测跟踪效果的性能指标，包括时间统计指标、位置统计指标和检测概率统计指标。(4)分别研究了非机动隐身目标和机动隐身目标的组网雷达探测跟踪，并对应提出了在非连续检测到隐身目标的情况下所采用的不同滤波处理算法，同时分别给出了对应的数据处理方式和滤波流程图，最后进行了仿真验证及分析，结果说明了两种对应的设计思路和处理算法的有效性及可行性。(5)针对组网雷达网内资源的相对有限性和稀缺性，同时考虑到组网雷达系统的抗毁性问题，初步研究了多频段雷达组网中的传感器资源管理问题，给出了基于协方差控制的集中式传感器资源管理算法和基于协方差控制的多传感器交互式多模型(interactingmultiplemodel,IMM)算法，并分别进行了仿真与分析，结果说明了两种对应算法的有效性。

全文目录

摘要  5-7
ABSTRACT  7-12
第1章绪论  12-22
  §1.1 研究背景和意义  12-16
  §1.2 国内外研究现状及发展趋势  16-20
    1.2.1 雷达组网国内外研究现状  16-17
    1.2.2 隐身目标国内外研究现状  17-18
    1.2.3 雷达组网反隐身国内外研究现状及发展趋势  18-20
  §1.3 本文的主要内容和组织结构  20-22
第2章目标跟踪相关理论与方法  22-33
  §2.1 引言  22-24
  §2.2 曲线拟合  24-25
    2.2.1 曲线最小二乘拟合  24
    2.2.2 直线最小二乘拟合  24-25
  §2.3 几种典型目标运动模型  25-27
    2.3.1 CV和CA模型  25-26
    2.3.2 协同转弯模型  26-27
  §2.4 两种基本目标跟踪算法  27-32
    2.4.1 基本 Kalman滤波器  27-29
    2.4.2 交互式多模型算法  29-32
  §2.5 本章小结  32-33
第3章典型隐身目标RCS拟合和Pd计算  33-44
  §3.1 引言  33
  §3.2 角的定义与计算  33-36
    3.2.1 方位角计算  33-34
    3.2.2 航向角计算  34-35
    3.2.3 方向角计算  35-36
  §3.3 隐身目标RCS的计算  36-41
    3.3.1 简单近似曲线拟合  37-39
    3.3.2 最小二乘法曲线拟合  39-41
  §3.4 隐身目标检测概率的近似计算  41-43
  §3.5 本章小结  43-44
第4章性能评估指标  44-49
  §4.1 引言  44
  §4.2 时间统计指标量  44-45
  §4.3 位置统计指标量  45-46
  §4.4 检测概率统计指标量  46-48
  §4.5 本章小结  48-49
第5章非机动隐身目标的组网雷达探测跟踪  49-67
  §5.1 引言  49
  §5.2 组网雷达探测跟踪隐身目标结构图  49-50
  §5.3 组网雷达探测非机动隐身目标基本模型  50-52
    5.3.1 系统描述  50-51
    5.3.2 序贯kalman滤波跟踪算法  51-52
  §5.4 组网雷达探测非机动隐身目标模型滤波算法  52-54
    5.4.1 序贯滤波跟踪隐身目标基本思路  52
    5.4.2 滤波器结构  52-53
    5.4.3 滤波基本过程  53
    5.4.4 滤波结构流程图  53-54
  §5.5 仿真与分析  54-66
    5.5.1 仿真场景及参数设定  54-55
    5.5.2 仿真结果图与分析  55-66
  §5.6 本章小结  66-67
第6章机动隐身目标的组网雷达探测跟踪  67-80
  §6.1 引言  67
  §6.2 组网雷达探测机动隐身目标基本模型  67-69
    6.2.1 系统描述  67
    6.2.2 交互式多模型算法  67-69
  §6.3 组网雷达探测机动隐身目标模型滤波算法  69-72
    6.3.1 IMM滤波跟踪隐身目标基本思路  69
    6.3.2 滤波器结构  69-70
    6.3.3 滤波基本过程  70-71
    6.3.4 滤波结构流程图  71-72
  §6.4 仿真与分析  72-79
    6.4.1 仿真场景及参数设定  72-74
    6.4.2 仿真结果与分析  74-79
  §6.5 本章小结  79-80
第7章基于协方差控制的传感器资源管理  80-96
  §7.1 引言  80-81
  §7.2 基于协方差控制的传感器资源管理框架  81-82
    7.2.1 传感器资源分配的最优化模型  81
    7.2.2 矩阵度量  81-82
  §7.3 基于协方差控制的集中式传感器资源管理算法  82-88
    7.3.1 多传感器集中式序贯滤波管理策略  82-84
    7.3.2 多传感器序贯滤波资源管理算法流程  84-85
    7.3.3 仿真与分析  85-88
  §7.4 基于协方差控制的多传感器 IMM 资源管理算法  88-95
    7.4.1 多传感器交互式多模型（MSIMM）管理策略  88-91
    7.4.2 多传感器IMM滤波资源管理算法流程  91-92
    7.4.3 仿真与分析  92-95
  §7.5 本章小结  95-96
第8章总结和展望  96-99
  §8.1 本文研究总结  96-97
  §8.2 本文的不足和进一步展望  97-99
致谢  99-100
参考文献  100-107
附录  107

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