多基地雷達(dá)是由分置于不同基地的一部或多部發(fā)射機(jī)和一部或多部接收機(jī)(接收機(jī)與發(fā)射機(jī)的數(shù)量不必相等)組成的統(tǒng)一雷達(dá)系統(tǒng)。只具有一組發(fā)射機(jī)/接收機(jī)的雙基地雷達(dá)是多基地雷達(dá)的基本構(gòu)成單元。多基地雷達(dá)可對目標(biāo)進(jìn)行檢測、定位、測速和跟蹤,在目標(biāo)識別和反隱身、提高目標(biāo)檢測概率、改善目標(biāo)定位精度和航跡持續(xù)性,以及增強(qiáng)系統(tǒng)的抗干擾能力和可靠性等方面具有特殊優(yōu)勢。多基地雷達(dá)屬于多傳感器網(wǎng)絡(luò),通過融合處理每個節(jié)點(diǎn)(傳感器)測量的目標(biāo)信息,可以更充分地發(fā)揮多基地雷達(dá)的特殊優(yōu)勢。目前應(yīng)用于多基地雷達(dá)的目標(biāo)信息融合方法主要有點(diǎn)跡融合和航跡融合兩類。傳統(tǒng)點(diǎn)跡融合方法在利用各節(jié)點(diǎn)速度信息方面受到限制,而航跡融合方法在局部節(jié)點(diǎn)跟蹤處理中目標(biāo)信息損失較大,導(dǎo)致目標(biāo)跟蹤精度和航跡持續(xù)性受限。針對以上問題,本文發(fā)展了一種基于分布式濾波的目標(biāo)狀態(tài)融合方法,一方面通過多節(jié)點(diǎn)分布式濾波更充分利用目標(biāo)速度信息,另一方面將融合目標(biāo)狀態(tài)作為分布式濾波迭代的統(tǒng)一輸入,盡可能充分利用局部節(jié)點(diǎn)的目標(biāo)量測信息。由于目標(biāo)信息利用率較高,該方法能以較小的計算代價獲得較高的目標(biāo)融合跟蹤精度和連續(xù)性。在該方法基礎(chǔ)之上,進(jìn)一步提出了基于多站聯(lián)合定位的狀態(tài)...

【文章頁數(shù)】：76 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景與意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 本文內(nèi)容與結(jié)構(gòu)安排
第二章 多基地雷達(dá)目標(biāo)信息融合基本方法
    2.1 信息融合基本知識
        2.1.1 信息融合基本概念
        2.1.2 位置級融合基本處理步驟
    2.2 多基地雷達(dá)目標(biāo)量測模型
    2.3 點(diǎn)跡融合方法
        2.3.1 處理架構(gòu)
        2.3.2 點(diǎn)跡互聯(lián)
        2.3.3 點(diǎn)跡合并
        2.3.4 跟蹤濾波
        2.3.5 問題描述
    2.4 航跡融合方法
        2.4.1 處理架構(gòu)
        2.4.2 跟蹤濾波
        2.4.3 航跡關(guān)聯(lián)
        2.4.4 航跡融合
        2.4.5 問題描述
    2.5 小結(jié)
第三章 目標(biāo)狀態(tài)融合跟蹤方法
    3.1 基本思路與處理框架
    3.2 狀態(tài)融合處理步驟
        3.2.1 時間對準(zhǔn)
        3.2.2 跟蹤起始
        3.2.3 分布式濾波
        3.2.4 狀態(tài)融合
        3.2.5 重復(fù)航跡合并
    3.3 融合方法對比
    3.4 計算機(jī)仿真
        3.4.1 多基地雷達(dá)組網(wǎng)
        3.4.2 單基地雷達(dá)組網(wǎng)
    3.5 小結(jié)
第四章 狀態(tài)融合跟蹤的應(yīng)用
    4.1 局域化數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)
    4.2 基于多站聯(lián)合定位的狀態(tài)優(yōu)選
        4.2.1 多基地雷達(dá)多站聯(lián)合定位
        4.2.2 時差-時差橢圓定位法
        4.2.3 定位精度因子
        4.2.4 計算機(jī)仿真
    4.3 融合算法實(shí)現(xiàn)
        4.3.1 模塊劃分
        4.3.2 算法UML結(jié)構(gòu)圖
        4.3.3 主要數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
        4.3.4 性能指標(biāo)評估參考方法
    4.4 小結(jié)
第五章 實(shí)測數(shù)據(jù)處理
    5.1 實(shí)驗(yàn)場景
    5.2 算法處理軟件
    5.3 實(shí)測數(shù)據(jù)融合結(jié)果
        5.3.1 雙接收站數(shù)據(jù)融合
        5.3.2 三接收站數(shù)據(jù)融合
    5.4 小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
參考文獻(xiàn)
致謝



本文編號：3819693