被动雷达目标检测、跟踪及分类研究
发布时间：2021-06-17 03:38
被动雷达具有战场生存能力强、成本低、布设方便、抗干扰能力强等特点,在侦察监视以及低空、隐身目标探测等军事应用中有广阔的应用前景,受到研究人员的广泛关注。本文主要针对被动雷达目标检测、跟踪与分类三个科学问题开展研究,提出了一系列算法及模型,并且通过理论分析或计算机仿真证实了所提算法及模型具有良好的性能。本文的主要研究内容归纳如下:1、研究了被动雷达存在注册偏差时的多目标检测与跟踪问题。将被动雷达注册偏差的动态模型建模为一阶连续马尔可夫过程,并增广到目标状态向量中,同时建立了被动雷达对增广目标的似然模型。在多目标多伯努利滤波器的基础上,提出了一种联合多目标检测、跟踪与被动雷达注册偏差校正的算法,并进一步给出了所提算法的粒子滤波实现方式,克服了被动雷达注册偏差导致的目标检测与跟踪性能下降的问题。2、研究了被动雷达的低可观测目标检测与跟踪问题。在概率数据关联规则下构建了被动雷达的批量对数似然比函数,以完成目标量测信息在采样时间上的积累,并通过最大化对数似然比函数寻找潜在目标。在算法层面,在极大化对数似然比过程中引入了粒子群优化方法,并进一步提出基于观测引导的粒子播撒方式,提升算法的计算效率。在...
【文章来源】：电子科技大学四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：142 页
【学位级别】：博士
【文章目录】：
摘要
abstract
第一章 绪论
1.1 研究背景和意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 注册偏差校正
1.2.2 目标检测与跟踪
1.2.3 目标分类
1.3 论文章节安排
第二章 被动雷达模型及随机有限集基础
2.1 引言
2.2 目标动力学模型及被动雷达量测模型
2.2.1 目标动力学模型
2.2.2 典型被动雷达量测模型
2.3 随机有限集的多目标检测与跟踪理论基础
2.3.1 FISST基础
2.3.2 RFS距离度量
2.3.3 基于RFS的多目标模型
2.3.4 基于RFS的被动雷达多目标量测模型
2.3.5 基于贝叶斯理论的多目标估计
2.4 本章小结
第三章 被动雷达联合多目标检测、跟踪及注册偏差校正
3.1 引言
3.2 问题描述
3.3 单站MeMBer滤波器
3.4 基于MeMBer滤波器的联合多目标检测、跟踪与注册偏差校正
3.4.1 最优注册偏差估计
3.4.2 带偏差校正的MeMBer滤波器
3.4.3 MeMBerRB滤波器的粒子实现
3.5 性能分析
3.5.1 仿真场景设置
3.5.2 仿真结果分析
3.6 本章小结
第四章 被动雷达低可观测目标检测与跟踪
4.1 引言
4.2 基于ML-PDA算法的被动雷达VLO目标检测与跟踪
4.2.1 目标动态模型
4.2.2 被动雷达批处理对数似然比构建
4.2.3 目标检测门限设定
4.3 ML-PDA算法改进
4.3.1 基于观测引导PSO的ML-PDA算法实现
4.3.2 ML-PDA算法的并行实现
4.4 仿真分析
4.4.1 仿真场景设置
4.4.2 观测引导PSO的ML-PDA算法性能分析
4.4.3 观测引导PSO的ML-PDA收敛速度分析
4.4.4 观测引导PSO的并行策略性能分析
4.5 本章小结
第五章 单频网被动雷达目标检测及跟踪
5.1 引言
5.2 单频网被动雷达单目标检测与跟踪
5.2.1 单频网被动雷达单目标量测模型
5.2.2 单频网被动雷达似然函数近似
5.2.3 基于BF的联合目标检测与跟踪算法
5.2.4 仿真验证
5.3 单频网被动雷达多目标检测与跟踪
5.3.1 单频网被动雷达多目标量测模型
5.3.2 基于GCI融合的单频网被动雷达多目标JDT
5.3.3 基于GCI融合的单频网被动雷达多目标JDT的PF实现
5.3.4 仿真验证
5.4 本章小结
第六章 被动雷达联合多目标检测、跟踪与分类
6.1 引言
6.2 问题描述
6.2.1 目标运动状态、运动模型与目标类型
6.2.2 被动雷达对目标运动状态及类型的量测模型
6.3 MM-MeMBer滤波器
6.4 基于EMeMBer滤波器的多目标JDTC
6.4.1 EMeMBer滤波器理论推导
6.4.2 EMeMBer滤波器与MM-MeMBer滤波器的关系
6.4.3 EMeMBer滤波器的PF实现
6.5 性能分析
6.5.1 仿真场景设置
6.5.2 算法性能分析
6.6 本章小结
第七章 全文总结与展望
7.1 全文总结
7.2 后续工作展望
致谢
参考文献
附录A第三章公式证明
A.1式(3-26)、式(3-27)以及式(3-28)证明
A.2式(3-29)到式(3-33)证明
附录B第五章公式证明
B.1式(5-37)证明
附录C第六章公式证明
C.1式(6-20)到式(6-23)证明
C.2式(6-26)到式(6-34)证明
攻读博士学位期间取得的成果
本文编号：3234385
【文章来源】：电子科技大学四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：142 页
【学位级别】：博士
【文章目录】：
摘要
abstract
第一章 绪论
1.1 研究背景和意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 注册偏差校正
1.2.2 目标检测与跟踪
1.2.3 目标分类
1.3 论文章节安排
第二章 被动雷达模型及随机有限集基础
2.1 引言
2.2 目标动力学模型及被动雷达量测模型
2.2.1 目标动力学模型
2.2.2 典型被动雷达量测模型
2.3 随机有限集的多目标检测与跟踪理论基础
2.3.1 FISST基础
2.3.2 RFS距离度量
2.3.3 基于RFS的多目标模型
2.3.4 基于RFS的被动雷达多目标量测模型
2.3.5 基于贝叶斯理论的多目标估计
2.4 本章小结
第三章 被动雷达联合多目标检测、跟踪及注册偏差校正
3.1 引言
3.2 问题描述
3.3 单站MeMBer滤波器
3.4 基于MeMBer滤波器的联合多目标检测、跟踪与注册偏差校正
3.4.1 最优注册偏差估计
3.4.2 带偏差校正的MeMBer滤波器
3.4.3 MeMBerRB滤波器的粒子实现
3.5 性能分析
3.5.1 仿真场景设置
3.5.2 仿真结果分析
3.6 本章小结
第四章 被动雷达低可观测目标检测与跟踪
4.1 引言
4.2 基于ML-PDA算法的被动雷达VLO目标检测与跟踪
4.2.1 目标动态模型
4.2.2 被动雷达批处理对数似然比构建
4.2.3 目标检测门限设定
4.3 ML-PDA算法改进
4.3.1 基于观测引导PSO的ML-PDA算法实现
4.3.2 ML-PDA算法的并行实现
4.4 仿真分析
4.4.1 仿真场景设置
4.4.2 观测引导PSO的ML-PDA算法性能分析
4.4.3 观测引导PSO的ML-PDA收敛速度分析
4.4.4 观测引导PSO的并行策略性能分析
4.5 本章小结
第五章 单频网被动雷达目标检测及跟踪
5.1 引言
5.2 单频网被动雷达单目标检测与跟踪
5.2.1 单频网被动雷达单目标量测模型
5.2.2 单频网被动雷达似然函数近似
5.2.3 基于BF的联合目标检测与跟踪算法
5.2.4 仿真验证
5.3 单频网被动雷达多目标检测与跟踪
5.3.1 单频网被动雷达多目标量测模型
5.3.2 基于GCI融合的单频网被动雷达多目标JDT
5.3.3 基于GCI融合的单频网被动雷达多目标JDT的PF实现
5.3.4 仿真验证
5.4 本章小结
第六章 被动雷达联合多目标检测、跟踪与分类
6.1 引言
6.2 问题描述
6.2.1 目标运动状态、运动模型与目标类型
6.2.2 被动雷达对目标运动状态及类型的量测模型
6.3 MM-MeMBer滤波器
6.4 基于EMeMBer滤波器的多目标JDTC
6.4.1 EMeMBer滤波器理论推导
6.4.2 EMeMBer滤波器与MM-MeMBer滤波器的关系
6.4.3 EMeMBer滤波器的PF实现
6.5 性能分析
6.5.1 仿真场景设置
6.5.2 算法性能分析
6.6 本章小结
第七章 全文总结与展望
7.1 全文总结
7.2 后续工作展望
致谢
参考文献
附录A第三章公式证明
A.1式(3-26)、式(3-27)以及式(3-28)证明
A.2式(3-29)到式(3-33)证明
附录B第五章公式证明
B.1式(5-37)证明
附录C第六章公式证明
C.1式(6-20)到式(6-23)证明
C.2式(6-26)到式(6-34)证明
攻读博士学位期间取得的成果
本文编号：3234385
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