针对小型无人机目标的多雷达数据融合方法研究
发布时间：2022-10-29 11:20
近年来,随着无人机技术的逐渐成熟,在低空、超低空范围内具有掠地、掠空能力的小型无人机得到了大量的应用,对现有的雷达探测能力是一个巨大的挑战。而多雷达融合技术作为当前的研究热点,能够从不同种类的雷达中综合印证判性,从而更好的对小型无人机目标进行跟踪和识别。本文就根据上述存在的现实问题,以小型无人机作为“低慢小”目标的典型代表,首先对雷达数据融合的基本方法进行了分析研究,主要是雷达数据的预处理,目标坐标变换和系统时空对准,多信息多层次的航迹关联,航迹数据的融合以及灰色系统理论;其次,对小型无人机目标的运动模态特性进行了分析研究,利用多雷达数据融合方法中的灰色系统理论,实现对目标的准确定位跟踪;再次,对小型无人机目标多雷达定位跟踪和识别方法进行了分析研究,主要是雷达杂波点的抑制,航迹起始的方法和航迹起始后的目标跟踪方法,小型无人机目标的多雷达识别技术,基于神经网络的决策层融合目标识别,结合实际情况,分别从多雷达数据融合方法和小型无人机的特性出发,讨论了对两者的基本处理方法,进一步探讨了小型无人机目标在多雷达系统下的定位、跟踪和识别问题;最后,以灰色系统理论为基础,进行了仿真应用,为小型无人机...
【文章页数】：49 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
abstract
专用术语注释表
第一章 绪论
1.1 引言
1.2 国内外研究现状
1.3 论文研究意义
1.4 论文研究内容
第二章 雷达数据融合基本方法研究
2.1 雷达数据预处理
2.2 坐标变换和系统时空对准
2.3 多信息多层次的航迹关联
2.3.1 航迹号的关联
2.3.2 最近领域法与关联的确认
2.3.3 系统航迹的撤销与生成
2.4 航迹数据的融合
2.4.1 航迹空间运动数据融合
2.4.2 航迹状态数据融合
2.5 灰色系统理论
2.6 本章小结
第三章 小型无人机目标特性研究
3.1 小型无人机运动模态分析
3.2 小型无人机的红外辐射特征
3.2.1 小型无人机流场特性
3.2.2 小型无人机红外辐射特性
3.2.3 小型无人机红外辐射特性测量实验
3.3 本章小结
第四章 小型无人机目标多雷达定位跟踪研究
4.1 雷达杂波点的抑制
4.2 目标跟踪的基本理论
4.2.1 目标跟踪的基本流程
4.2.2 跟踪系统的分类
4.3 航迹起始的方法研究
4.3.1 两点外推起始法
4.3.2 三点加速外推起始法
4.3.3 Hough变换起始法
4.4 航迹起始后的目标跟踪方法
4.4.1 数据关联技术
4.4.2 航迹的滤波与外推
4.4.3 航迹质量管理
4.5 本章小结
第五章 小型无人机目标多雷达识别研究
5.1 小型无人机目标的多雷达识别技术
5.1.1 数据层融合的目标识别
5.1.2 特征层融合的目标识别
5.1.3 决策层融合的目标识别
5.2 基于神经网络的决策层融合目标识别
5.3 本章小结
第六章 融合方法应用研究
6.1 融合处理过程
6.2 仿真分析
6.3 应用分析
6.4 小结与展望
参考文献
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]空管自动化系统的多雷达数据处理与融合[J]. 朱博. 电子技术与软件工程. 2018(09)
[2]基于应力波分析的状态监控与故障预测研究[J]. 吴天舒,陈蜀宇,吴朋. 仪器仪表学报. 2017(12)
[3]大疆无人机目标红外辐射特性测量及温度反演[J]. 陈超帅,王世勇. 光电工程. 2017(04)
[4]面向低空监视的多源信息融合技术关键问题研究[J]. 高龙,康美玲. 制导与引信. 2017(01)
[5]智能传感器中的算法应用[J]. 傅留虎,胡欣宇. 物联网技术. 2017(02)
[6]关于空管自动化数据处理算法的改进设计[J]. 蓝仰宣. 中国民航飞行学院学报. 2016(03)
[7]空管自动化系统的多雷达与ADS-B数据融合技术综述[J]. 卢升云. 通讯世界. 2016(06)
[8]基于聚类和统计理论的雷达组网融合方法[J]. 李向东,张月磊,刘存超. 舰船电子工程. 2016(01)
[9]面向现代海战的多源信息融合研究[J]. 伍超,郑有志. 计算机与数字工程. 2015(12)
[10]未来十年世界无人机市场预测[J]. 武坤琳,张洪娜. 飞航导弹. 2015(05)
博士论文
[1]基于信息提取计算的动态交通数据分析及应用[D]. 姚琛.西南交通大学 2011
[2]雷达目标融合识别研究[D]. 付耀文.中国人民解放军国防科学技术大学 2003
硕士论文
[1]基于快速稀疏贝叶斯学习算法的雷达数据融合技术研究[D]. 何邦昱.南京理工大学 2014
[2]基于证据推理和神经网络的数据融合技术研究[D]. 王威.东北大学 2009
[3]灰色理论在机场多传感器航迹融合中的应用[D]. 罗晓玲.成都理工大学 2009
[4]多雷达融合后的弱小目标跟踪技术研究[D]. 马原.西安电子科技大学 2009
[5]多机动目标跟踪技术研究[D]. 田嘉洪.南京航空航天大学 2007
[6]多传感器数据融合系统中的目标跟踪技术研究[D]. 白东炜.西安电子科技大学 2006
本文编号：3697594
【文章页数】：49 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
abstract
专用术语注释表
第一章 绪论
1.1 引言
1.2 国内外研究现状
1.3 论文研究意义
1.4 论文研究内容
第二章 雷达数据融合基本方法研究
2.1 雷达数据预处理
2.2 坐标变换和系统时空对准
2.3 多信息多层次的航迹关联
2.3.1 航迹号的关联
2.3.2 最近领域法与关联的确认
2.3.3 系统航迹的撤销与生成
2.4 航迹数据的融合
2.4.1 航迹空间运动数据融合
2.4.2 航迹状态数据融合
2.5 灰色系统理论
2.6 本章小结
第三章 小型无人机目标特性研究
3.1 小型无人机运动模态分析
3.2 小型无人机的红外辐射特征
3.2.1 小型无人机流场特性
3.2.2 小型无人机红外辐射特性
3.2.3 小型无人机红外辐射特性测量实验
3.3 本章小结
第四章 小型无人机目标多雷达定位跟踪研究
4.1 雷达杂波点的抑制
4.2 目标跟踪的基本理论
4.2.1 目标跟踪的基本流程
4.2.2 跟踪系统的分类
4.3 航迹起始的方法研究
4.3.1 两点外推起始法
4.3.2 三点加速外推起始法
4.3.3 Hough变换起始法
4.4 航迹起始后的目标跟踪方法
4.4.1 数据关联技术
4.4.2 航迹的滤波与外推
4.4.3 航迹质量管理
4.5 本章小结
第五章 小型无人机目标多雷达识别研究
5.1 小型无人机目标的多雷达识别技术
5.1.1 数据层融合的目标识别
5.1.2 特征层融合的目标识别
5.1.3 决策层融合的目标识别
5.2 基于神经网络的决策层融合目标识别
5.3 本章小结
第六章 融合方法应用研究
6.1 融合处理过程
6.2 仿真分析
6.3 应用分析
6.4 小结与展望
参考文献
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]空管自动化系统的多雷达数据处理与融合[J]. 朱博. 电子技术与软件工程. 2018(09)
[2]基于应力波分析的状态监控与故障预测研究[J]. 吴天舒,陈蜀宇,吴朋. 仪器仪表学报. 2017(12)
[3]大疆无人机目标红外辐射特性测量及温度反演[J]. 陈超帅,王世勇. 光电工程. 2017(04)
[4]面向低空监视的多源信息融合技术关键问题研究[J]. 高龙,康美玲. 制导与引信. 2017(01)
[5]智能传感器中的算法应用[J]. 傅留虎,胡欣宇. 物联网技术. 2017(02)
[6]关于空管自动化数据处理算法的改进设计[J]. 蓝仰宣. 中国民航飞行学院学报. 2016(03)
[7]空管自动化系统的多雷达与ADS-B数据融合技术综述[J]. 卢升云. 通讯世界. 2016(06)
[8]基于聚类和统计理论的雷达组网融合方法[J]. 李向东,张月磊,刘存超. 舰船电子工程. 2016(01)
[9]面向现代海战的多源信息融合研究[J]. 伍超,郑有志. 计算机与数字工程. 2015(12)
[10]未来十年世界无人机市场预测[J]. 武坤琳,张洪娜. 飞航导弹. 2015(05)
博士论文
[1]基于信息提取计算的动态交通数据分析及应用[D]. 姚琛.西南交通大学 2011
[2]雷达目标融合识别研究[D]. 付耀文.中国人民解放军国防科学技术大学 2003
硕士论文
[1]基于快速稀疏贝叶斯学习算法的雷达数据融合技术研究[D]. 何邦昱.南京理工大学 2014
[2]基于证据推理和神经网络的数据融合技术研究[D]. 王威.东北大学 2009
[3]灰色理论在机场多传感器航迹融合中的应用[D]. 罗晓玲.成都理工大学 2009
[4]多雷达融合后的弱小目标跟踪技术研究[D]. 马原.西安电子科技大学 2009
[5]多机动目标跟踪技术研究[D]. 田嘉洪.南京航空航天大学 2007
[6]多传感器数据融合系统中的目标跟踪技术研究[D]. 白东炜.西安电子科技大学 2006
本文编号：3697594
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