低空监视雷达"走-停-走"目标跟踪技术

TN953; 以旋翼无人机为代表的低空小目标常采用低速"走-停"策略或利用障碍物遮挡,躲避雷达追踪,对重要信息装备和战略要地进行点穴式打击或干扰.这类目标可多次消失-重返于雷达视域,称之"走-停-走"目标.若采用传统目标跟踪模型和算法处理这类目标,易导致目标身份不连续、航迹碎片化.该文在随机集理论框架下,基于标签多伯努利(LMB)滤波器,研究低空监视雷达"走-停-走"目标连续跟踪问题.为描述"走-停-走"目标多次往返于雷达视域的演化特性,首次引入第3类出生目标模型,即重生(RB)过程模型.首先,利用目标重返雷达视域...

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Published in雷达学报 Vol. 11; no. 3; pp. 443 - 458
Main Authors 徐开明, 王佰录, 李溯琪, 邓云凯, 王经鹤
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 中国科学院大学电子电气与通信工程学院 北京 100049%重庆大学微电子与通信工程学院 重庆 400044%中国科学院空天信息创新研究院 北京 100094 01.06.2022
中国科学院空天信息创新研究院 北京 100094
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ISSN2095-283X
DOI10.12000/JR21211

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Summary:TN953; 以旋翼无人机为代表的低空小目标常采用低速"走-停"策略或利用障碍物遮挡,躲避雷达追踪,对重要信息装备和战略要地进行点穴式打击或干扰.这类目标可多次消失-重返于雷达视域,称之"走-停-走"目标.若采用传统目标跟踪模型和算法处理这类目标,易导致目标身份不连续、航迹碎片化.该文在随机集理论框架下,基于标签多伯努利(LMB)滤波器,研究低空监视雷达"走-停-走"目标连续跟踪问题.为描述"走-停-走"目标多次往返于雷达视域的演化特性,首次引入第3类出生目标模型,即重生(RB)过程模型.首先,利用目标重返雷达视域前-后目标状态的空间位置和动力学参数关系,提出一种基于空域相关(SC)的RB过程;然后,基于SC-RB过程,在贝叶斯滤波框架下,设计了SC-RB-LMB滤波器算法,可实现多"走-停-走"目标连续稳健跟踪,维持航迹标签的连续性;最后,在典型低空监视场景下,通过仿真和实测数据验证了提出模型和算法的有效性和性能优势.
ISSN:2095-283X
DOI:10.12000/JR21211