中国航空科学基金(20125151028)
- 作品数：6 被引量：15H指数：3
- 相关作者：蒋宏吕铁军白亮梁国威丁全心更多>>
- 相关机构：北京航空航天大学火力控制技术国防科技重点实验室中国人民解放军94683部队更多>>
- 发文基金：中国航空科学基金更多>>
- 相关领域：电子电信自动化与计算机技术航空宇航科学技术更多>>
- 基于多传感器数据融合的目标分类算法
- 2013年
- 针对现有的目标分类算法多数使用单一的传感器系统,将基于雷达观测数据和基于ESM观测数据的目标分类算法结合起来,得到一种基于多传感器数据融合的目标分类算法,该算法同时使用雷达和ESM传感器系统,分类性能明显提高。以此类推,将来源不同且相互独立的多组观测数据各自所构成的似然函数联合起来,共同实现目标分类,最终得到同时使用多种传感器系统的目标分类算法。通过仿真,验证了算法的良好性能。
- 吕铁军刘传洲王刘建
- 关键词：雷达电子支援措施数据融合
- 改进的交互式多模型粒子滤波目标跟踪算法被引量：5
- 2013年
- 针对现有的交互式多模型粒子滤波算法存在粒子退化现象,跟踪性能不高,计算量大影响跟踪的实时性等问题,采用改进的残差重抽样算法,并在滤波前后,对各模型粒子进行输入输出交互运算,得出一种改进的交互式多模型粒子滤波目标跟踪算法。该算法在解决了粒子退化现象的同时,避免了残留粒子重采样问题,在一定程度上降低了计算量,减小了系统估计误差,提高了跟踪性能。通过仿真,验证了该算法的良好性能。
- 吕铁军蒋宏梁国威丁全心
- 关键词：交互式多模型粒子滤波目标跟踪
- 基于多模型的联合目标跟踪与分类算法被引量：4
- 2013年
- 针对现有的联合目标跟踪与分类算法不具备封闭解析形式、计算量大且缺乏模块化结构等特点,将预知的各类目标的多种模型联合起来,组成一个多模型集合,并在运动学传感器和属性传感器观测过程相互独立的前提下,对目标状态概率密度函数和目标类别概率质量函数同时进行贝叶斯推理,得出一种基于多模型的联合目标跟踪与分类算法。该算法由卡尔曼联合多模型滤波器和贝叶斯分类器组成,实现了跟踪器与分类器的模块化,提高了跟踪和分类性能,具有封闭解析形式,计算量较小,适合工程实时应用。通过仿真,证实了该算法的有效性。
- 吕铁军蒋宏梁国威丁全心
- 关键词：目标跟踪贝叶斯推理雷达工程
- 基于FEKO的雷达散射截面实时计算被引量：6
- 2013年
- 针对运动目标识别中雷达散射截面(RCS)作为重要分类特征只能离线计算、实时性差等问题,提出了一种基于FEKO的雷达散射截面实时计算。该方法利用入射电磁波和散射电磁波的方位角和高低角,通过Matlab调用FEKO电磁仿真软件,实时计算出不同类型飞机的RCS,为目标识别提供附加的属性观测量。仿真结果表明,在单站、双站及任意情况下实时计算出的RCS都能够被正确的调用,验证了该方法的有效性。
- 郭鹏白亮武梦洁蒋宏
- 关键词：雷达散射截面方位角
- 粒子滤波联合目标跟踪分类算法
- 2014年
- 针对现有联合目标跟踪分类(JTC)算法计算量大实时性差的缺陷,本文在JTC求解中引入粒子滤波,替代数值积分,大大缩短了计算时间;利用低分辨率常规雷达(LRR)提供的目标运动学信息和电子支援措施(ESM)提供的目标电磁设备信息,同时提高了目标的识别概率和跟踪性能。仿真验证了粒子滤波联合目标跟踪分类算法的实时性和有效性。
- 詹锟蒋宏徐龙白亮武梦洁
- 基于空气动力学模型含雷达散射截面观测的联合目标跟踪识别
- 2014年
- 以地基被动警戒雷达为应用背景,主要监视低空突防来袭目标,利用地面上多个商业广播发射的无线电调频(FM)信号,提出基于空气动力学模型含雷达散射截面(RCS)观测的联合目标跟踪识别技术。该技术使用空气动力学模型来描述目标的平动和转动,并将分类器输出的具体参数传递给跟踪器,实现基于动力学模型的跟踪;同时将RCS包括在观测中,它既可提供主要的分类特征,又可根据跟踪器的输出来预测RCS值。跟踪与分类被紧密结合,充分发挥联合跟踪识别的优势,有效提高目标的跟踪性能和识别概率。运用FEKO电磁仿真软件,实时获得目标的RCS观测值,通过粒子滤波实现联合跟踪识别,搭建了基于FM信号的被动雷达目标跟踪识别仿真平台。仿真结果表明,交互式多模型正则化粒子滤波的跟踪精度和识别概率都要优于交互式多模型粒子滤波。
- 郭鹏白亮武梦洁蒋宏
- 关键词：雷达工程雷达散射截面粒子滤波
