王新智[1]2002年在《基于雷达PPI的目标检测与跟踪方法研究》文中指出雷达平面位置图像PPI(plain position image)不同于普通意义上的雷达图像(如SAR成像)。雷达PPI中目标的特点是面积小，目标或可能的目标多，灰度、形状变化无明显规律，所以检测和跟踪目标比较困难。基于雷达PPI的研究国内外甚少，随着高分辨率雷达和高分辨光栅显示器的发展，基于PPI的雷达目标检测和跟踪成为可能。与传统的雷达目标检测技术相比，其潜在的优势在于大大增加了信号的时间积累，因此有可能提高检测性能。另外，基于PPI的雷达目标检测与雷达收发系统、信号处理系统的直接关系不大，这对于老式非相参雷达的数字化改造十分有利。 雷达PPI有别于通常的可见光或红外图像运动目标，在借鉴一般图像目标检测方法和分析雷达PPI目标特点的基础上，本文提出了一种雷达PPI目标检测和跟踪方法，其主要思想是利用小波技术去除噪声，提取PPI目标的特征(形状、回波强度与背景的关系等)，然后实现跟踪与检测。实验结果表明此方法是可行的。
倪龙强[2]2015年在《目标跟踪系统数据处理关键技术研究》文中进行了进一步梳理综合利用来自多种传感器输出的目标和环境信息,及时、准确、有效的实施对海陆空天各路目标的状态估计与信息融合(即数据处理),是战场预警、精确打击、空中交通管制、智能监控等重要领域的关键技术之一。随着感知环境与对象复杂多变、感知手段日益丰富、感知要求日益提高,使得目标跟踪问题越来越呈现出复杂系统的不确定、非线性、多模态等复杂系统特性。本论文紧密围绕目标跟踪系统中的非线性估计、数据关联、弱小目标检测与跟踪、多传感器融合等关键技术进行研究,主要内容与创新点如下:(1)针对固定采样数目粒子滤波器效率低下以及KLD采样方法门限选择困难等的缺点,提出了一种平滑辅助的自适应采样粒子滤波方法。设计了一种基于粒子平滑器的在线度量指标,实时度量上一时刻的滤波结果,从而自适应选择下一时刻的采样粒子数量。由于采用了粒子平滑和自适应采用策略,使得算法具有较好的估计精度。仿真结果表明了算法的有效性。(2)针对雷达对某型靶机试验的机动目标跟踪问题,设计了一种交互式多模型不敏卡尔曼滤波器(IMM-UKF)。并与经典的模型切换方法进行了比较分析,通过实际工程验证,结果表明:虽然两种方法都能够对机动目标进行连续跟踪,但是基于决策逻辑的模型切换法在模型切换过程中跟踪误差超差严重,而多模型跟踪方法在整个跟踪过程中误差稳定。(3)针对传统联合概率数据关联方法(JPDA)在密集杂波环境下确认矩阵构造困难等不足,提出了一种基于粗糙集的概率数据互联方法。基于粗糙集理论来处理落在跟踪门内的回波量测,通过计算关联近似质量对目标量测进行分类,将跟踪门交叉区域内的量测区分对待,避免复杂的确认矩阵计算。通过某防空武器在复杂电磁环境下的适应能力试验表明:与JPDA算法相比较,本文提出的粗糙集概率数据互联在不损失估计精度的情况下,有效降低了计算量。(4)针对复杂环境下弱小目标检测与跟踪问题,提出了一种量测空间自适应划分的微弱多目标检测前跟踪方法。采用两层划分策略,先对量测空间进行粗划分,通过量测似然比检验目标可能存在的区域;再对目标存在区域进行细划分,设计了一种带有目标可见性和关联性指示信息的Rao-blackwellised粒子滤波器进行目标的检测和跟踪,从而自适应调整量测空间的划分粒度。仿真结果表明:本文提出的方法能够在较低的计算复杂度条件下有效提高目标检测与跟踪性能。(5)针对多传感器目标识别可能存在冲突问题,提出了一种基于局部冲突分配策略的证据合成规则。综合考虑了各传感器对不同目标识别结果之间的冲突和不同传感器对同一目标识别之间的冲突,进行冲突的局部分配和证据合成。通过多传感器联合识别算例,对该方法进行了验证。结果表明:所提出的方法具有良好的一致性,同时在冲突证据合成时,能够有效提高目标识别能力、降低决策风险。(6)针对低检测概率、密集杂波复杂环境下的多目标跟踪问题,提出了一种基于Rao-Blackwellized粒子滤波的联合多传感器多目标跟踪方法。通过建立目标数目的马尔科夫模型,多传感器多目标关联假设的贝叶斯全概率模型,采用Rao-Blackwellized粒子滤波进行统一联合处理。仿真结果表明:所提出的方法能够处理目标数目未知条件下的非线性、机动多目标检测、关联与跟踪问题。(7)工程中通常先用雷达对远距离目标进行探测和跟踪,等目标到达红外跟踪范围内以后,跟踪系统应用雷达输出的目标状态对红外跟踪系统进行导引。然而,由于红外只能输出关于目标的测角信息,要完成跟踪任务就必须要有其它辅助手段来获取目标距离信息,因此本文对雷达/红外联合跟踪方法进行了研究,设计了雷达/红外联合跟踪器,通过仿真对融合系统的性能进行分析。
陈唯实, 宁焕生, 刘文明, 李敬, 王宝发[3]2008年在《基于雷达图像的飞鸟目标检测与信息提取》文中进行了进一步梳理针对鸟击问题,基于一种自行研制的雷达探鸟实验系统获取了50帧含有飞鸟目标的雷达PPI图像,该系统由X波段海事雷达改造而成。经过背景差分、图像平滑、阈值分割和信息提取4个步骤,将飞鸟目标从复杂的PPI图像中分离出来,提取出包括目标质心位置、目标平均灰度、目标面积、目标形状在内的鸟情信息,实现了一种可行的飞鸟目标检测与信息提取算法。本算法为建立实用的机场雷达探鸟系统奠定了重要的理论基础。
黄琼丹[4]2006年在《基于雷达视频的目标检测和录取方法研究》文中研究表明海杂波环境下的雷达舰船目标检测和录取在国防和民用领域具有重要的应用价值。本文利用雷达在各个扫描周期获取的距离和方位信息组成的雷达视频序列,研究了海上目标检测系统中运动目标检测、目标信息录取和粘连目标解耦的方法。论文介绍了背景动态建模的方法,根据当前帧图像与预测背景的差分来检测运动目标。为了在杂波背景下实现对弱小运动目标的检测,进一步讨论了检测前跟踪方法,避免了恒虚警率带来的信噪比损失。提出了渐消递归最小二乘法和数学形态学相结合的方法,该方法在估计出目标航迹的同时并能快速地获得检测结果,可广泛应用于工程研究领域。对检测出的目标区域,同时利用方位和距离二维信息对其进行录取,克服了传统一维录取造成的目标分裂。提出了基于图像边缘链码描述和基于可能性聚类的粘连目标解耦方法,有效地对海杂波等各种因素造成的目标耦合进行合理分割,从而完成了点目标录取。这种精确的检测录取为后续跟踪提供基础和前提条件。
夏利娜[5]2016年在《昆虫雷达数据预处理及检测跟踪算法研究》文中认为昆虫雷达的出现具有划时代的意义,对昆虫雷达数据的处理可以加快对昆虫、鸟等小目标的研究进程,对全民热点问题,如农作物病虫灾害、航空鸟击等具有积极作用。继续推广研究,则对目前学术界小目标的检测追踪难的问题,也有一定的益处。本文主要是在VC++6.0环境下对昆虫雷达数据进行实时接收与终端实时显示,并对接收的数据进行存盘。接着对存盘的数据进行预处理,主要有去卷积提高方位分辨率及杂波对消,并将预处理后的数据进行PPI显示。最后使用航迹相关算法对仿真的昆虫雷达目标进行追踪。在实时高效,减少或阻止数据包的丢失,无阻塞等的多重压力下,本文使用了新的雷达数据接收方法-WinPcap,该法允许计算机同时接收不同网卡的数据,为以后多部仪器同时在一部计算机处理做了铺垫。还提出了使用DX进行PPI图像的绘制,并使用色彩键码技术迭加了地图。将VinPcap、DX与多线程技术相结合共同实现了昆虫雷达终端实时显示,且时效性、正确性有很大改善。为了解决由于水平波束宽度及卷积影响而造成的雷达方位分辨率低的问题,本文提出了一种新的去卷积方法,将目标方位分布序列、天线图序列、雷达接收数据序列看作是一维的矩阵,将天线图矩阵扩展成具有一定规则的方阵,则可以证明目标方位分布等于雷达接收的数据与天线图方阵的逆阵相乘。经过理论及数据的验证,说明了此方法是正确的且是有效的,相对传统的FFT及IFFT,具有运算简单,不易出错的特点；除此之外,本文还提出了一种新的杂波对消方法,对雷达每条径向数据进行两次低通滤波,将两次滤波后的结果相减并输出,以去除那些空间频率变化快及变化太慢的杂波,保留变化程度适中的目标。程序实现借助指数滑动平均算法,通过调节算法系数,可以达到预期目的,实验证明,该方法是有效的。最后利用航迹相关算法对仿真的雷达叁维目标进行了追踪。航迹相关主要包括波门选择,航迹起始,航迹数据关联,航迹滤波等部分,文章对各个部分进行介绍并对使用的算法进行仿真分析。从最终的轨迹追踪效果图来看,航迹相关算法很好地追踪了点迹,可以用于有规则运动的昆虫追踪。
陈唯实, 李敬[6]2015年在《基于空域特性的低空空域雷达目标检测》文中研究说明为实现基于非相参雷达的低空空域监视,提出一种基于空域特性的杂波抑制算法,通过构造"最优分类面"来区分复杂低空空域雷达图像中的小弱目标和杂波,极大改善了非相参雷达的低空探测能力。首先,采用背景差分与固定阈值分割建立前景和背景统计模型。然后,基于该模型提取空域特性,建立马尔可夫随机场模型,从而自适应地调节"最优分类面"中的阈值。前景模型数据反映了待检测像素的聚集程度,背景模型数据反映了其相对位置。将本算法分别应用于X波段和S波段航海雷达获取的图像序列。检测结果表明:本算法在检测到低空空域小弱目标的同时,能够将虚警率保持在较低的水平,优于恒虚警检测等经典算法。最后,将本算法与已经实现的目标跟踪算法相结合,实现了一整套完整的低空空域雷达目标检测与跟踪算法。
范凤英[7]2013年在《某型机载雷达PPI显示的建模与仿真》文中认为机载雷达训练模拟器在当前的军事训练、实验、院校教学研究等方面都发挥着极大的作用，可以提高院校教学效率、缩短训练周期、减少研究费用，有力保证部队飞行和战术训练的完成。本课题以某型机载雷达训练模拟器为研究对象，对训练模拟器中的功能进行改进和完善，着重对机载雷达的平面位置显示器（PPI）显示画面的建模研究和仿真。文章主要内容包括：(1)介绍了雷达模拟器国内外的研究现状、建模仿真技术发展概况以及雷达工作原理。其次介绍了某型雷达训练模拟器的组成和功能、操作系统、开发环境、编程语言以及模拟器的网络通信问题。(2)首先对机载雷达模拟器的PPI画面的整体设计与仿真，包括字符区和图形区的画面设计，针对PPI显示的关键技术问题的提出解决途径，包括雷达杂波点迹显示、扇扫显示以及PPI显示器闪烁问题。(3)根据雷达自检原理模拟雷达故障画面，将模糊隶属度方法引用到雷达故障生成模型中，以贴近实际雷达自检故障产生的相关性模拟故障生成。根据雷达高、低优先级故障的操作措施和显示门限的不同将产生的故障在雷达显控台上显示出来，结合链表软件设计雷达显示页面信息。(4)分析雷达探测原理，结合模拟器建立雷达探测模型，主要受到载机和目标的位置、雷达天线的俯仰角度、雷达垂直和水平波束、地球曲率、大气湿度等诸多因素的影响，根据这些探测因素将雷达探测模型分成叁类来建立数学模型，模拟雷达的探测模型。(5)建立目标模型，模拟飞机从空中飞行经过的各种不同航迹、航向、航速、高度以及起止经纬度等，系统控制台采用对话框设置批目标的不同航行线路，并发送给显控台，目标符合条件的在PPI上显示。本文软件采用VC++6.0模拟画面，利用MFC编写系统控制台对话框，对目标、载机设置参数、发送数据等，采用触摸屏按键来操作显控台显示界面，在模拟上取得了很好的效果。将模拟器应用到部队训练和院校教学中，具有重大的军事效益和经济效益。
杨俊岭[8]2006年在《海杂波建模及雷达信号模拟系统关键技术研究》文中指出工作于海洋环境下的雷达面临较为严重的海杂波的影响，海杂波统计模型的研究对最优检测算法设计和雷达性能预估有重要作用。杂波特性的研究在雷达系统设计、雷达信号处理和目标检测以及遥感等应用中有重要地位。很长时间以来，人们一直采用统计方法研究海杂波的特性，随着新理论和技术的出现，人们开始尝试用更好的办法研究海杂波。本文对海杂波的分析与建模中的几个关键问题进行了研究，主要包括以下内容：根据K分布杂波的两个正交分量可由两列相互独立的高斯矢量的加权乘积和精确或近似构成的原理，本文提出了一种新的相关相干K分布杂波建模与仿真方法。相比经典的零记忆非线性变换(Zero Memory Non-Linearity；ZMNL)和球不变随机过程(Spherically Invariant Random Process；SIRP)法，该方法可以仿真自相关函数为任意复数的杂波序列，同时由于不需要进行非线性变换，新算法的运算速度得到显着改善。对海杂波的非平稳特性—海尖峰效应进行了较为深入的研究。从时间、频率和能量3个方面对雷达海杂波的尖峰效应重新进行定义，并根据新的定义，给出了海尖峰的空间、时间和频率统计方法，为海尖峰非平稳性的深入理解和分析提供了较为系统的方法和工具。将连续型隐马尔可夫模型(Continuous Hidden Markov Model；CHMM)用于海杂波建模，把海面回波分为平稳海杂波、海尖峰和目标3个状态，使用高斯混合密度模型(Gaussian Mixture Density Model；GMDM)建立各状态观测值的连续概率密度函数表达式，使用Baum-Welch算法对CHMM的参数进行计算和重估，同时修正了基于GMDM的CHMM观测值状态联合概率公式，解决了GMDM参数迭代求解过程中分母下溢出问题。为海杂波建模与分析提供了一种新的方法。给出了一种更为符合海面实际情况的基于未充分发展海谱的分形海面模型(Non-fully Developed Full-range Fractal Model；NDFFM)，使用双尺度法计算了NDFFM海面的后向散射截面，讨论了NDFFM海面各形成参数与散射截面的关系，研究了动态散射场幅值分布，结果表明在大特征斜率下散射场服从K分布，随着特征斜率的下降，散射场分布向瑞利分布退化。最后将计算数据与传统的分形模型和实测雷达数据进行比对，证明了该模型的准确性和有效性。介绍了雷达杂波信号的建模与仿真原理，将杂波建模理论与工程实现相结合，给出了一个基于直接数字频率合成技术(Direct Digital Synthesis；DDS)的雷达目标杂波信号模拟系统的设计实例，该系统采用了软硬件相结合形式，能灵活生成包括地杂波、海杂波、云雨杂波、箔条杂波在内的多种信号波形的雷达杂波回波信号，以及包括常规脉冲、线性调频、非线性调频和相位编码在内的目标回波信号。
徐恒[9]2012年在《基于船载雷达图像的海上目标检测技术研究》文中提出导航雷达是舰船航行中必不可少的目标探测工具,雷达目标的检测和自动跟踪在军用和民用方面都具有重要价值。导航雷达在实际应用中受各种杂波、噪声和同频干扰等影响,雷达回波信号和雷达图像受到严重影响,目标检测率亟待提高,针对多谱探测预警课题的实际问题,本文在以下几个方面进行了理论研究和实验验证。首先,本文对导航雷达图像预处理和目标检测技术的历史及现状进行了分析和总结,根据调研所了解到的情况对多谱预警中雷达图像目标检测的课题作了详细的规划,先对雷达图像进行预处理研究,然后进行目标检测。雷达图像预处理部分：先对雷达图像特点作了分析,然后重点分析中值滤波和小波图像去噪,用中值滤波、自适应中值滤波、小波阈值降噪、小波结合中值或维纳滤波等方法对实采雷达图像做了仿真和分析,从PSNR值来看,小波图像去噪比中值滤波在PSNR值上有很大提高,中值滤波中十字形(或菱形)窗口比矩形和叉形窗口效果好,小波与中值、维纳结合的PSNR比小波单独去噪没有明显优势；在视觉效果上,维纳滤波与小波结合去噪的效果要优于小波单独去噪,全面衡量得出sym4小波降噪最优雷达目标检测部分：分析了阈值分割法和边缘检测法,阈值分割法中Otsu和Ridler计算的阂值偏大,经典的KSW和最小误差法取得的阈值又偏小,针对雷达图像提出的改进的KSW法对怎样选取合适的权重系数没有理论可供参考,本文在已经提出的针对雷达图像改进的KSW方法的基础上,提出一种选择合适的权重系数的方法,最后用形态学滤波进行后处理；目标边缘检测中用四种不同的检测算子进行处理,其中Canny算子检测结果最好。实验结果表明改进的阈值计算法可以很好地分割目标,阈值分割法比边缘检测法检测结果好。最后进行目标判别,因为在雷达图像中可能会有杂波的强反射回波被误检为目标,也可能会有目标回波太弱而被漏检,本文采取如下判别方法：对连续3帧雷达图像进行改进的阈值分割法的目标检测,将3帧检测结果中的任意两帧进行与运算剔除虚警,然后进行或运算,最后结合先验知识进行判别。实验结果证明该方法可以准确地判断出目标。
潘恒康[10]2017年在《船用导航雷达数据处理技术研究》文中研究说明近年来,我国的经济实力与日俱增,电子信息产业与航运业蓬勃发展,船用导航雷达的市场需求更为广阔。然而民用导航雷达多被国外公司垄断,国内企业在该领域起点低、起步晚,故研制具有自主知识产权的导航雷达有着极高的市场价值和战略意义。本文研究了雷达数据处理技术,并结合实际雷达系统研制了显控软件,通过仿真验证了其实用性。首先,对于雷达数据处理过程中的点迹处理技术进行分析研究。分析了本文采用的固态源发射机体制的雷达形成多值性的原因,研究了为获得点迹唯一估计值的凝聚处理方法。考虑到目标在运动平台下参考系的使用不同,分析了常见参考系的转换方法。然后,研究了雷达数据处理过程中对于航迹处理的算法。其中,航迹起始主要研究了直观法和M/N逻辑法,在逻辑法的基础上通过对波门的控制进行优化改进,减少虚假航迹。仿真各个起始算法,验证改进航迹起始算法的良好性能。最近邻域标准滤波(NNSF)和概率数据互联滤波(PDAF)是工程上常用的点迹-航迹关联算法,仿真对比了两种算法,验证了在杂波环境中使用PDAF算法的效果更好。研究了联合概率数据关联滤波(JPDAF)以解决上述滤波算法在多目标交叉运动的情况下跟踪精度较低的问题。由于JPDAF算法复杂实现困难,在此基础上研究了经验JPDAF。通过仿真验证了JPDAF对比PDAF的优势和经验JPDAF的有效性和可行性。航迹滤波在卡尔曼滤波的基础上,研究了一阶扩展卡尔曼滤波(EKF)和转换量测卡尔曼滤波(CMKF),仿真验证了CMKF在非线性较强的情况下效果更好。最后,完成在通用计算机上雷达显控软件设计与实现。该软件包括通信模块、雷达数据处理模块、雷达视频显示模块以及以电子海图为显示背景的态势显示模块。其中,前面雷达数据处理技术研究的为雷达数据处理模块的基础。该软件系统可以实现对雷达的操作以及显示雷达工作状态、回波信息,且提供雷达数据处理功能,实现对雷达数据的处理,形成航迹。论文通过仿真产生多目标交叉运动,测试了该软件雷达数据处理的实用性和有效性。
参考文献：
[1]. 基于雷达PPI的目标检测与跟踪方法研究[D]. 王新智. 中国人民解放军国防科学技术大学. 2002
[2]. 目标跟踪系统数据处理关键技术研究[D]. 倪龙强. 西北工业大学. 2015
[3]. 基于雷达图像的飞鸟目标检测与信息提取[J]. 陈唯实, 宁焕生, 刘文明, 李敬, 王宝发. 系统工程与电子技术. 2008
[4]. 基于雷达视频的目标检测和录取方法研究[D]. 黄琼丹. 西安电子科技大学. 2006
[5]. 昆虫雷达数据预处理及检测跟踪算法研究[D]. 夏利娜. 南京信息工程大学. 2016
[6]. 基于空域特性的低空空域雷达目标检测[J]. 陈唯实, 李敬. 航空学报. 2015
[7]. 某型机载雷达PPI显示的建模与仿真[D]. 范凤英. 南昌航空大学. 2013
[8]. 海杂波建模及雷达信号模拟系统关键技术研究[D]. 杨俊岭. 国防科学技术大学. 2006
[9]. 基于船载雷达图像的海上目标检测技术研究[D]. 徐恒. 武汉理工大学. 2012
[10]. 船用导航雷达数据处理技术研究[D]. 潘恒康. 哈尔滨工业大学. 2017
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