本文關(guān)鍵詞：機(jī)載雷達(dá)組網(wǎng)探測(cè)航跡融合優(yōu)化處理技術(shù)研究

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【摘要】：機(jī)載雷達(dá)利用高度優(yōu)勢(shì)相對(duì)地基雷達(dá)可更早對(duì)來襲目標(biāo)進(jìn)行預(yù)警,如果將兩者進(jìn)行有效的組網(wǎng)融合可以大幅提高整個(gè)系統(tǒng)的探測(cè)和跟蹤能力,但是,由于載機(jī)高速運(yùn)動(dòng)和高機(jī)動(dòng)性,機(jī)載雷達(dá)與地面融合中心之間通信會(huì)受到干擾而不穩(wěn)定,導(dǎo)致它們之間傳輸?shù)牟糠謹(jǐn)?shù)據(jù)失真,進(jìn)而影響對(duì)探測(cè)目標(biāo)的航跡精度;同時(shí),隨著組網(wǎng)中雷達(dá)數(shù)量增加,會(huì)導(dǎo)致系統(tǒng)帶寬資源短缺,進(jìn)一步影響節(jié)點(diǎn)之間的通信質(zhì)量。本文主要研究算法在保證航跡融合精度的前提下降低各雷達(dá)與融合中心的數(shù)據(jù)傳輸需求,探索對(duì)部分傳輸過程中失真的數(shù)據(jù)進(jìn)行合理補(bǔ)償?shù)慕鉀Q方案,下面是主要的研究?jī)?nèi)容:1.在數(shù)據(jù)預(yù)處理階段,需要對(duì)組網(wǎng)內(nèi)傳感器系統(tǒng)誤差進(jìn)行實(shí)時(shí)估計(jì),針對(duì)機(jī)載平臺(tái)存在姿態(tài)角系統(tǒng)誤差,采用擴(kuò)展卡爾曼濾波對(duì)非線性量測(cè)方程做線性化近似,利用相同的隨機(jī)點(diǎn)目標(biāo),在對(duì)目標(biāo)的狀態(tài)估計(jì)和誤差估計(jì)之間協(xié)方差不做近似的情況下實(shí)現(xiàn)它們的解耦合,提出了EEX(Extend Exact Method)系統(tǒng)誤差精確實(shí)時(shí)處理算法,相對(duì)于批處理MLRM(Maximum Likelihood Registration Method)算法估計(jì)性能提高了20%左右。2.在組網(wǎng)布站優(yōu)化方面,通過對(duì)組網(wǎng)空域覆蓋系數(shù)和冗余度系數(shù)建模,提出了一種利用粒子群算法求解雷達(dá)組網(wǎng)布站的覆蓋區(qū)域面積和覆蓋冗余度構(gòu)成非線性優(yōu)化問題的方法,據(jù)此建立了布站評(píng)價(jià)指標(biāo)與航跡測(cè)量數(shù)據(jù)融合精度的對(duì)應(yīng)關(guān)系,給出了不同場(chǎng)景下布站策略,仿真結(jié)果表明最優(yōu)布站下空域覆蓋系數(shù)和冗余度分別可以達(dá)到90%和80%以上。3.針對(duì)組網(wǎng)系統(tǒng)傳感器節(jié)點(diǎn)數(shù)量不斷增加導(dǎo)致系統(tǒng)通信帶寬資源匱乏的情況,主要分析exact分段航跡融合算法下在不同的數(shù)據(jù)傳輸配置下的航跡融合精度對(duì)比,并提出了有記憶反饋模型,分別給出了各模型下的計(jì)算復(fù)雜度,其對(duì)應(yīng)了組網(wǎng)中各雷達(dá)節(jié)點(diǎn)與融合中心的數(shù)據(jù)傳輸速量,并分析了對(duì)應(yīng)配置下的航跡融合精度,得到可以切換融合算法的不同配置來平衡融合精度與節(jié)點(diǎn)之間數(shù)據(jù)傳輸量的結(jié)論,最后可以在降低5%左右的融合精度情況下減少15%左右的數(shù)據(jù)傳輸量。4.針對(duì)組網(wǎng)中雷達(dá)本地航跡協(xié)方差矩陣在數(shù)據(jù)傳輸過程部分失真的情況,分析了幾種常用分段航跡融合算法在幾種不同協(xié)方差矩陣配置下融合精度對(duì)比,研究了本地航跡協(xié)方差矩陣各分量對(duì)航跡融合精度的精確影響,提出一種根據(jù)傳感器自身特性補(bǔ)償該損失信息的方法,并通過實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)驗(yàn)證了該方法的可行性。
【關(guān)鍵詞】：機(jī)載雷達(dá)組網(wǎng) 姿態(tài)角誤差 分段航跡融合 系統(tǒng)帶寬 本地航跡協(xié)方差
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：V243.2
【目錄】：

• 摘要5-7
• ABSTRACT7-11
• 第一章 緒論11-16
• 1.1 機(jī)載雷達(dá)組網(wǎng)航跡融合研究背景11-12
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-14
• 1.2.1 機(jī)載雷達(dá)組網(wǎng)布站與系統(tǒng)誤差研究現(xiàn)狀12-13
• 1.2.2 本地航跡數(shù)據(jù)質(zhì)量對(duì)融合航跡精度影響研究13-14
• 1.3 本文主要工作14-15
• 1.4 論文組織及研究?jī)?nèi)容15-16
• 第二章 機(jī)載雷達(dá)組網(wǎng)布站與航跡融合精度優(yōu)化分析16-25
• 2.1 引言16-17
• 2.2 雷達(dá)網(wǎng)部署的基本方式17-19
• 2.2.1 地面雷達(dá)部署的方法17-18
• 2.2.2 空基雷達(dá)部署的方法18-19
• 2.3 雷達(dá)組網(wǎng)優(yōu)化布站與航跡融合精度19-23
• 2.3.1 雷達(dá)組網(wǎng)布站與航跡精度19-20
• 2.3.2 雷達(dá)組網(wǎng)部署模型建立20-21
• 2.3.3 布站優(yōu)化仿真21-22
• 2.3.4 總結(jié)22-23
• 2.4 本章小結(jié)23-25
• 第三章 機(jī)載雷達(dá)組網(wǎng)系統(tǒng)誤差估計(jì)算法研究25-42
• 3.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)25-29
• 3.1.1 野值剔除技術(shù)25-26
• 3.1.2 數(shù)據(jù)配準(zhǔn)方法26-29
• 3.2 系統(tǒng)誤差修正29-40
• 3.2.1 固定多傳感器系統(tǒng)誤差修正29-30
• 3.2.2 機(jī)載多傳感器系統(tǒng)誤差修正30-40
• 3.3 總結(jié)40-42
• 第四章 航跡融合數(shù)據(jù)傳輸模型對(duì)融合精度影響分析42-57
• 4.1 引言42-43
• 4.2 Exact算法無記憶分段航跡融合模型43-48
• 4.2.1 問題描述43-44
• 4.2.2 Exact算法無記憶融合模型44-48
• 4.3 Exact算法無記憶模型與CMF算法對(duì)比48-49
• 4.4 反饋對(duì)無記憶融合模型融合精度影響49-50
• 4.5 Exact算法有記憶分段融合模型50-53
• 4.5.1 Exact算法有記憶無反饋模型51-52
• 4.5.2 Exact算法有記憶有反饋模型52-53
• 4.6 有記憶分段航跡融合模型和CMF算法對(duì)比53-56
• 4.7 本章小結(jié)56-57
• 第五章 本地航跡數(shù)據(jù)傳輸失真對(duì)融合精度影響研究57-70
• 5.1 引言57
• 5.2 常用分段航跡融合算法57-59
• 5.3 傳感器航跡協(xié)方差配置59-60
• 5.4 性能分析60-64
• 5.5 傳感器本地航跡協(xié)方差補(bǔ)償64-67
• 5.6 實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)驗(yàn)證分析67-68
• 5.7 總結(jié)68-70
• 第六章 總結(jié)及展望70-72
• 致謝72-73
• 參考文獻(xiàn)73-77
• 攻碩期間取得的研究成果77-78

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本文編號(hào)：947697