天發(fā)船收高頻雷達目標狀態(tài)估計方法研究
發(fā)布時間:2021-05-11 11:04
天發(fā)船收高頻雷達是一種天波-地波混合體制的新型雷達,該雷達兼具天波雷達、地波雷達和艦載雷達的優(yōu)點,具有超視距探測、隱身目標探測、超低空探測的優(yōu)勢,因此研究天發(fā)船收高頻雷達具有重要的戰(zhàn)略意義。目標狀態(tài)估計是天發(fā)船收高頻雷達數(shù)據(jù)處理的重要組成部分,在數(shù)據(jù)處理的過程中起著重要的作用,狀態(tài)估計算法的性能決定著濾波精度和航跡跟蹤效果。本課題針對天發(fā)船收高頻雷達的工作特點研究該雷達體制下的目標狀態(tài)估計方法。通過對比分析現(xiàn)有的各種非線性濾波器的優(yōu)劣并加以改進,選擇出適合該雷達體制的濾波器,并將其應(yīng)用在已有的一些航跡起始算法和數(shù)據(jù)互聯(lián)算法中,通過仿真實驗驗證濾波器在應(yīng)用中的使用效果。本課題主要內(nèi)容包括以下幾個部分:首先,根據(jù)天發(fā)船收高頻雷達建立了系統(tǒng)模型,包括目標狀態(tài)模型和量測模型。根據(jù)該雷達工作原理建立了基于平面坐標系的天發(fā)船收高頻雷達的量測模型,給出了目標狀態(tài)向量與量測向量在該量測模型下的相互轉(zhuǎn)換公式,并推導(dǎo)了濾波器初值的賦值方法。其次,研究了天發(fā)船收高頻雷達對非機動目標的狀態(tài)估計方法。應(yīng)用CMKF、1階EKF、2階EKF、UKF、CKF、PF和UPF分析天發(fā)船收高頻雷達量測方程的非線性,對比各個...
【文章來源】:哈爾濱工業(yè)大學(xué)黑龍江省 211工程院校 985工程院校
【文章頁數(shù)】:103 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
ABSTRACT
第1章 緒論
1.1 研究的背景與意義
1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.2.1 混合體制高頻雷達研究現(xiàn)狀
1.2.2 目標狀態(tài)估計方法研究現(xiàn)狀
1.3 本課題主要研究內(nèi)容
第2章 跟蹤系統(tǒng)模型
2.1 引言
2.2 系統(tǒng)模型
2.2.1 系統(tǒng)方程
2.2.2 目標運動模型
2.2.3 雷達量測模型
2.2.4 仿真實驗
2.3 濾波初值
2.3.1 狀態(tài)向量的初值
2.3.2 誤差協(xié)方差矩陣的初值
2.4 本章小結(jié)
第3章 非機動目標的狀態(tài)估計方法
3.1 引言
3.2 轉(zhuǎn)換量測卡爾曼濾波器
3.2.1 KF算法
3.2.2 CMKF算法
3.2.3仿真實驗
3.3 擴展卡爾曼濾波器
3.3.1 一階EKF算法
3.3.2 二階EKF算法
3.3.3仿真實驗
3.4 確定采樣型濾波器
3.4.1 UKF算法
3.4.2 CKF算法
3.4.3仿真實驗
3.5 隨機采樣型濾波器
3.5.1 PF算法
3.5.2 UPF算法
3.5.3仿真實驗
3.6 本章小結(jié)
第4章 機動目標的狀態(tài)估計方法
4.1 引言
4.2 可調(diào)白噪聲濾波器
4.2.1 VQEKF算法
4.2.2 VQUKF算法
4.2.3仿真實驗
4.3 自適應(yīng)白噪聲濾波器
4.3.1 AQEKF算法
4.3.2 AQCKF算法
4.3.3仿真實驗
4.4 交互多模型濾波器
4.4.1 IMMUKF算法
4.4.2 IMMAQEKF算法
4.4.3仿真實驗
4.5 本章小結(jié)
第5章 航跡跟蹤算法
5.1 引言
5.2 航跡起始算法
5.2.1 邏輯法航跡起始算法
5.2.2 改進的邏輯法航跡起始算法
5.2.3仿真實驗
5.3 數(shù)據(jù)互聯(lián)算法
5.3.1 NNSF算法
5.3.2 PDA算法
5.3.3仿真實驗
5.4 本章小結(jié)
結(jié)論
參考文獻
致謝
【參考文獻】:
期刊論文
[1]邏輯法航跡起始算法性能研究[J]. 趙德功,夏永紅,匡華星,丁春. 雷達與對抗. 2016(01)
[2]基于CKF的高動態(tài)載波跟蹤算法研究[J]. 紀博,孫武,姚元福. 現(xiàn)代電子技術(shù). 2015(03)
[3]非線性系統(tǒng)確定采樣型濾波算法綜述[J]. 王小旭,潘泉,黃鶴,高昂. 控制與決策. 2012(06)
[4]利用自動識別系統(tǒng)信息進行高頻地波雷達天線陣校正[J]. 田文龍,李高鵬,許榮慶. 電子與信息學(xué)報. 2012(05)
[5]天波超視距雷達發(fā)展綜述[J]. 周萬幸. 電子學(xué)報. 2011(06)
[6]基于二階泰勒展開的擴展卡爾曼濾波測頻算法[J]. 孟真,閻躍鵬,于進勇. 江蘇大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2010(05)
[7]短波天波反射/地波繞射組合新傳播模式及其可能應(yīng)用[J]. 焦培南,楊龍泉,凡俊梅. 電波科學(xué)學(xué)報. 2007(05)
[8]一類非線性濾波器——UKF綜述[J]. 潘泉,楊峰,葉亮,梁彥,程詠梅. 控制與決策. 2005(05)
[9]粒子濾波算法綜述[J]. 胡士強,敬忠良. 控制與決策. 2005(04)
[10]UPF算法及其在目標跟蹤中的應(yīng)用[J]. 王志剛,芮國勝,胡昊. 雷達科學(xué)與技術(shù). 2005(01)
碩士論文
[1]高頻地波雷達艦船目標探測方位向估計與修正[D]. 唐慶樂.中國石油大學(xué)(華東) 2013
本文編號:3181294
【文章來源】:哈爾濱工業(yè)大學(xué)黑龍江省 211工程院校 985工程院校
【文章頁數(shù)】:103 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
ABSTRACT
第1章 緒論
1.1 研究的背景與意義
1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.2.1 混合體制高頻雷達研究現(xiàn)狀
1.2.2 目標狀態(tài)估計方法研究現(xiàn)狀
1.3 本課題主要研究內(nèi)容
第2章 跟蹤系統(tǒng)模型
2.1 引言
2.2 系統(tǒng)模型
2.2.1 系統(tǒng)方程
2.2.2 目標運動模型
2.2.3 雷達量測模型
2.2.4 仿真實驗
2.3 濾波初值
2.3.1 狀態(tài)向量的初值
2.3.2 誤差協(xié)方差矩陣的初值
2.4 本章小結(jié)
第3章 非機動目標的狀態(tài)估計方法
3.1 引言
3.2 轉(zhuǎn)換量測卡爾曼濾波器
3.2.1 KF算法
3.2.2 CMKF算法
3.2.3仿真實驗
3.3 擴展卡爾曼濾波器
3.3.1 一階EKF算法
3.3.2 二階EKF算法
3.3.3仿真實驗
3.4 確定采樣型濾波器
3.4.1 UKF算法
3.4.2 CKF算法
3.4.3仿真實驗
3.5 隨機采樣型濾波器
3.5.1 PF算法
3.5.2 UPF算法
3.5.3仿真實驗
3.6 本章小結(jié)
第4章 機動目標的狀態(tài)估計方法
4.1 引言
4.2 可調(diào)白噪聲濾波器
4.2.1 VQEKF算法
4.2.2 VQUKF算法
4.2.3仿真實驗
4.3 自適應(yīng)白噪聲濾波器
4.3.1 AQEKF算法
4.3.2 AQCKF算法
4.3.3仿真實驗
4.4 交互多模型濾波器
4.4.1 IMMUKF算法
4.4.2 IMMAQEKF算法
4.4.3仿真實驗
4.5 本章小結(jié)
第5章 航跡跟蹤算法
5.1 引言
5.2 航跡起始算法
5.2.1 邏輯法航跡起始算法
5.2.2 改進的邏輯法航跡起始算法
5.2.3仿真實驗
5.3 數(shù)據(jù)互聯(lián)算法
5.3.1 NNSF算法
5.3.2 PDA算法
5.3.3仿真實驗
5.4 本章小結(jié)
結(jié)論
參考文獻
致謝
【參考文獻】:
期刊論文
[1]邏輯法航跡起始算法性能研究[J]. 趙德功,夏永紅,匡華星,丁春. 雷達與對抗. 2016(01)
[2]基于CKF的高動態(tài)載波跟蹤算法研究[J]. 紀博,孫武,姚元福. 現(xiàn)代電子技術(shù). 2015(03)
[3]非線性系統(tǒng)確定采樣型濾波算法綜述[J]. 王小旭,潘泉,黃鶴,高昂. 控制與決策. 2012(06)
[4]利用自動識別系統(tǒng)信息進行高頻地波雷達天線陣校正[J]. 田文龍,李高鵬,許榮慶. 電子與信息學(xué)報. 2012(05)
[5]天波超視距雷達發(fā)展綜述[J]. 周萬幸. 電子學(xué)報. 2011(06)
[6]基于二階泰勒展開的擴展卡爾曼濾波測頻算法[J]. 孟真,閻躍鵬,于進勇. 江蘇大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2010(05)
[7]短波天波反射/地波繞射組合新傳播模式及其可能應(yīng)用[J]. 焦培南,楊龍泉,凡俊梅. 電波科學(xué)學(xué)報. 2007(05)
[8]一類非線性濾波器——UKF綜述[J]. 潘泉,楊峰,葉亮,梁彥,程詠梅. 控制與決策. 2005(05)
[9]粒子濾波算法綜述[J]. 胡士強,敬忠良. 控制與決策. 2005(04)
[10]UPF算法及其在目標跟蹤中的應(yīng)用[J]. 王志剛,芮國勝,胡昊. 雷達科學(xué)與技術(shù). 2005(01)
碩士論文
[1]高頻地波雷達艦船目標探測方位向估計與修正[D]. 唐慶樂.中國石油大學(xué)(華東) 2013
本文編號:3181294
本文鏈接:http://sikaile.net/kejilunwen/dianzigongchenglunwen/3181294.html
最近更新
教材專著