雷达组网系统空间配准和目标跟踪的研究

摘要

雷达组网技术能把来自不同雷达的数据和信息加以联合、相关和组织，以获得目标的精确的状态和属性估计。在对组网雷达数据综合处理前，需要先对各站观测数据进行时间、空间配准以形成其在时间和空间上的统一。可以说雷达组网数据的时空配准是组网信息融合的重要环节，是提高组网系统整体性能的关键技术之一，是发挥组网系统优势的先决条件，具有重要的理论和工程应用意义。另外，作为雷达组网系统工作模式中的重要模块，目标跟踪旨在通过高性能的滤波跟踪算法和关联融合算法来实现组网系统对目标运动航迹的精准估计，雷达组网系统对实际场景中目标跟踪的精确程度是评定系统安全效能的重要指标。本文在雷达组网空间配准和目标跟踪两个方面的研究基础上设计了搭载在静止平台的多雷达数据空间配准算法以及雷达组网跟踪模式下的资源规划算法，并通过实测数据实验和数值仿真实验对文中设计的算法进行实现和验证。 本文首先阐述了雷达空间配准和目标跟踪方面的研究意义和研究现状，并且对论文的整体架构和内容安排做了简要的说明，然后从以下三个方面对本课题研究展开详细的介绍。 1、介绍了单平台地基雷达组网的传统空间配准方法、目标跟踪算法的原理和实现方式，并通过仿真对比三坐标雷达组网场景中各种空间配准算法各自的优缺点。 2、分析了坐标转换带来的非线性误差对目标跟踪中滤波算法选择的影响，并基于转换卡尔曼滤波（CMKF，Converted Measurement Kalman Filter）目标跟踪器，设计算法实现雷达组网的传感器选择、资源管理规划以及异步条件下的目标跟踪，仿真结果表明各算法能够较好地实现雷达组网以上几种任务需求。 3、对实测数据进行处理，通过实验仿真实现对异步工作下的雷达组网数据空间配准、目标跟踪，仿真结果表明本文给出的异步雷达组网空间配准算法和序贯滤波目标跟踪算法可以较好地实现具有随机数据采样率的雷达构成的组网系统的航迹补偿和航迹形成。 最后对本课题进行系统性地总结，指出课题研究工作的价值以及不足之处，并展望下一步的研究方向。

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