非平穩運動弱目標的檢測與跟蹤方法研究

《非平穩運動弱目標的檢測與跟蹤方法研究》是依託西安電子科技大學，由蘇洪濤擔任項目負責人的青年科學基金項目。

基本介紹

• 中文名：非平穩運動弱目標的檢測與跟蹤方法研究
• 項目類別：青年科學基金項目
• 項目負責人：蘇洪濤
• 依託單位：西安電子科技大學

中文摘要

非平穩運動弱目標的檢測與跟蹤是現代戰爭中雷達經常遇到、非常困難同時又是必須解決的問題。最常用的技術手段是增加觀測時間，以加大回波能量。但如何有效利用能量仍然是個難題。檢測前跟蹤技術是解決這一難題的有效途徑，採用粒子濾波器技術能夠解決檢測前跟蹤中的非高斯、非線性問題，在有限隨機集統計理論框架下有望解決多目標檢測前跟蹤問題。本項目將根據雷達目標回波信號的特點，將檢測前跟蹤技術、粒子濾波器技術以及有限隨機集統計理論相結合，開展穩健、高精度的檢測前跟蹤理論與方法研究，研究噪聲統計特性未知情況下的檢測前跟蹤算法，探索有限隨機集理論框架下多目標檢測前跟蹤方法。建立適合雷達系統的合理、有效的參數估計模型，研究收斂速度快、參數估計精度高的穩健算法的是本項目的研究目標。

結題摘要

針對非平穩運動低可觀測目標的檢測與跟蹤這一現代雷達系統面臨的難題，從提高低可觀測目標回波能量利用率出發，研究了基於粒子濾波器的檢測前跟蹤方法。分別從粒子濾波器算法設計、穩健粒子濾波器算法、檢測前跟蹤目標模型以及檢測前跟蹤算法設計等幾個方面開展了深入細緻的研究工作，並針對性的提出了解決方法。主要成果有：提出一種基於風險函式粒子濾波器的檢測前跟蹤算法，可以有效解決噪聲背景統計特性未知情況下的雷達弱目標檢測問題。提出一種基於差分進化的粒子濾波器算法，可以有效解決粒子多樣性的貧化問題，從而改善狀態向量的估計精度。提出一種噪聲背景統計特性未知的檢測器跟蹤算法，可以有效解決傳統基於粒子濾波器的檢測前跟蹤算法無法在背景噪聲統計特性未知情況下工作以及無法獲得檢測機率和虛警機率的問題。來源眾多的外部干擾也是限制雷達目標檢測的主要因素之一。針對外部干擾這一問題，從抗干擾算法設計、自適應接收方向圖設計以及干擾學習樣本選擇等方面開展了研究工作。主要成果如下：提出了寬凹口自適應旁瓣相消算法，可以有效解決干擾時變、天線轉動等因素引起的干擾抑制性能下降問題。提出寬凹口穩健自適應干擾抑制算法，能夠解決抗干擾自由度選擇問題以及非平穩干擾抑制性能下降問題。提出基於雜波約束的自適應干擾抑制算法，能夠有效解決傳統分段自適應處理引起的雜波譜展寬問題。實測數據結果表明所提算法性能較目前國際上解決該問題的算法性能提高很多。 在自然科學基金的支持下，本項目已發表自然科學基金資助標註的學術論文7篇，其中國外期刊論文2篇，國核心心期刊論文5篇。研究成果獲國家科學技術進步一等獎一項，獲國防科學技術進步特等獎一項，獲教育部自然科學二等獎一項。獲授權發明專利2項，申請發明專利1項。