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機(jī)載預(yù)警雷達(dá)海面多目標(biāo)航跡起始算法研究

發(fā)布時(shí)間:2017-09-21 21:38

  本文關(guān)鍵詞:機(jī)載預(yù)警雷達(dá)海面多目標(biāo)航跡起始算法研究


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【摘要】:針對海面目標(biāo)密集及存在量測噪聲起伏的特點(diǎn),提出了一種適用于機(jī)載預(yù)警雷達(dá)的海面多目標(biāo)航跡起始算法。該算法利用三幀量測數(shù)據(jù)構(gòu)建了具有延遲判決結(jié)構(gòu)的初始波門,克服了傳統(tǒng)初始波門易出現(xiàn)航跡分裂與合成問題,并通過角度約束與修正的Hough變換改進(jìn)了傳統(tǒng)的相關(guān)波門結(jié)構(gòu)。此外,為了克服最近鄰關(guān)聯(lián)準(zhǔn)則缺陷,引入了最大似然的關(guān)聯(lián)準(zhǔn)則。仿真結(jié)果表明所提算法可實(shí)現(xiàn)機(jī)載預(yù)警雷達(dá)對海面多目標(biāo)的有效跟蹤。
【作者單位】: 空軍預(yù)警學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】機(jī)載預(yù)警雷達(dá) 海面多目標(biāo)跟蹤 航跡起始 目標(biāo)密集 修正Hough變換
【基金】:國家自然科學(xué)基金(No.61102169)
【分類號】:TN959.73
【正文快照】: 0引言航跡起始是機(jī)載預(yù)警雷達(dá)海面多目標(biāo)跟蹤首先要解決的問題[1-2]。由于艦船目標(biāo)外形通常較為復(fù)雜,雷達(dá)量測噪聲表現(xiàn)出明顯的非高斯噪聲特性[3]。同時(shí),艦船目標(biāo)具有相互靠近的特點(diǎn),加之目標(biāo)數(shù)量眾多(包括漁船、大型貨船和軍艦等),使得機(jī)載預(yù)警雷達(dá)探測海面多目標(biāo)時(shí)存在航跡

【共引文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 楊匯源;;雷達(dá)組網(wǎng)多目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J];兵工自動(dòng)化;2008年01期

2 王雪琴;宋朝河;;基于灰色層次分析法的偵察裝備效能分析[J];兵工自動(dòng)化;2008年05期

3 宋朝河;;基于熵權(quán)的Fuzzy-AHP法在雷達(dá)偵察系統(tǒng)效能評估中的應(yīng)用[J];兵工自動(dòng)化;2008年12期

4 王鈐;張?jiān)讫?王偉;嚴(yán)發(fā)寶;;基于多傳感器的航跡自動(dòng)判別算法[J];兵工自動(dòng)化;2010年05期

5 宋朝河;戎皓;;偵察裝備的可靠性概率模型及其應(yīng)用[J];兵工自動(dòng)化;2011年06期

6 朱新國;崔嵬;;微波交會(huì)對接雷達(dá)目標(biāo)跟蹤的卡爾曼濾波器設(shè)計(jì)[J];兵工學(xué)報(bào);2009年10期

7 何嘉懿;廖桂生;楊志偉;;多目標(biāo)航跡的圖像域自適應(yīng)檢測方法[J];兵工學(xué)報(bào);2011年06期

8 徐海全;王國宏;關(guān)成斌;;遠(yuǎn)距離支援干擾下的目標(biāo)跟蹤技術(shù)[J];北京航空航天大學(xué)學(xué)報(bào);2011年11期

9 宋強(qiáng);熊偉;何友;;多傳感器多目標(biāo)系統(tǒng)誤差融合估計(jì)算法[J];北京航空航天大學(xué)學(xué)報(bào);2012年06期

10 朱新國;崔嵬;;MAKF算法及其在雷達(dá)數(shù)據(jù)處理中的應(yīng)用[J];北京理工大學(xué)學(xué)報(bào);2009年09期

中國博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 孟凡彬;基于隨機(jī)集理論的多目標(biāo)跟蹤技術(shù)研究[D];哈爾濱工程大學(xué);2010年

2 黃曉靜;多頻高頻地波雷達(dá)目標(biāo)檢測與跟蹤技術(shù)研究[D];武漢大學(xué);2010年

3 趙志超;導(dǎo)彈防御雷達(dá)網(wǎng)數(shù)據(jù)融合技術(shù)研究[D];國防科學(xué)技術(shù)大學(xué);2010年

4 王德鑫;四路攝像頭協(xié)同多重觸控技術(shù)研究與實(shí)現(xiàn)[D];國防科學(xué)技術(shù)大學(xué);2010年

5 錢惟賢;復(fù)雜背景下紅外小目標(biāo)探測與跟蹤若干關(guān)鍵技術(shù)研究[D];南京理工大學(xué);2010年

6 李凡;復(fù)雜背景抑制及弱小目標(biāo)檢測算法研究[D];西安電子科技大學(xué);2010年

7 陳金廣;運(yùn)動(dòng)目標(biāo)狀態(tài)估計(jì)及融合方法研究[D];西安電子科技大學(xué);2011年

8 張俊根;粒子濾波及其在目標(biāo)跟蹤中的應(yīng)用研究[D];西安電子科技大學(xué);2011年

9 王f暲,

本文編號:897050


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