本文選題：機(jī)動(dòng)目標(biāo)跟蹤 + 無(wú)源協(xié)同定位　； 參考：《杭州電子科技大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：隨著隱身技術(shù)、電子干擾、反輻射導(dǎo)彈等技術(shù)的飛速發(fā)展,雷達(dá)探測(cè)環(huán)境日益復(fù)雜,主動(dòng)雷達(dá)的探測(cè)性能面臨巨大挑戰(zhàn)。無(wú)源協(xié)同定位(Passive Coherent Location,PCL)技術(shù)就是利用外輻射源(如商業(yè)調(diào)頻廣播電臺(tái),電視臺(tái),手機(jī)基站等)照射目標(biāo),通過(guò)接收雷達(dá)的接收天線被動(dòng)接收目標(biāo)散射的外輻射源信號(hào),對(duì)目標(biāo)進(jìn)行定位。該技術(shù)成本低,具有良好的隱身與反隱身能力,受到國(guó)內(nèi)外學(xué)者的日益關(guān)注。本文對(duì)機(jī)動(dòng)目標(biāo)無(wú)源協(xié)同定位技術(shù)開(kāi)展了深入研究,主要工作如下:首先,介紹了機(jī)動(dòng)目標(biāo)無(wú)源協(xié)同定位技術(shù)基本理論,深入研究了有向圖切換變結(jié)構(gòu)多模型算法和自適應(yīng)變結(jié)構(gòu)多模型算法這兩個(gè)機(jī)動(dòng)目標(biāo)跟蹤算法,通過(guò)仿真,將這兩種算法與傳統(tǒng)交互多模型算法進(jìn)行了比較,有效地提高了強(qiáng)機(jī)動(dòng)目標(biāo)的跟蹤性能。其次,提出一種基于最遠(yuǎn)點(diǎn)優(yōu)先漸近的當(dāng)前統(tǒng)計(jì)有向圖切換變結(jié)構(gòu)交互多模型算法。該方法利用最遠(yuǎn)點(diǎn)優(yōu)先漸近算法來(lái)優(yōu)化偽測(cè)量,并將當(dāng)前統(tǒng)計(jì)模型與有向圖切換變結(jié)構(gòu)交互多模型算法結(jié)合,進(jìn)行濾波估計(jì),實(shí)現(xiàn)對(duì)機(jī)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行跟蹤。與傳統(tǒng)方法相比,所提算法有效提高了機(jī)動(dòng)目標(biāo)無(wú)源協(xié)同定位的性能。最后,提出一種基于逆向平滑的當(dāng)前統(tǒng)計(jì)有向圖切換變結(jié)構(gòu)交互多模型算法。該方法通過(guò)最速下降法來(lái)優(yōu)化偽測(cè)量,并在當(dāng)前統(tǒng)計(jì)有向圖切換變結(jié)構(gòu)交互多模型算法濾波完成后,采用逆向平滑來(lái)進(jìn)行平滑回溯,優(yōu)化跟蹤軌跡,實(shí)現(xiàn)對(duì)機(jī)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行跟蹤,有效改善強(qiáng)機(jī)動(dòng)目標(biāo)無(wú)源協(xié)同定位性能。仿真結(jié)果驗(yàn)證了所提方法的有效性。
[Abstract]:With the rapid development of stealth technology, electronic jamming, anti-radiation missile and other technologies, the radar detection environment is increasingly complex, and the detection performance of active radar is facing a huge challenge.Passive Coherent location (PCL) technology uses external emitter (such as commercial FM radio station, TV station, mobile phone base station, etc.) to illuminate the target, and passively receives the external emitter signal from the target by receiving the receiving antenna of radar.Locate the target.The technology has low cost and good ability of stealth and anti-stealth, and has been paid more and more attention by scholars at home and abroad.In this paper, the passive cooperative positioning technology of maneuvering target is deeply studied. The main work is as follows: firstly, the basic theory of passive cooperative positioning of maneuvering target is introduced.In this paper, two maneuvering target tracking algorithms, I. e., directional graph switching variable structure multiple model algorithm and adaptive variable structure multiple model algorithm, are studied in depth. By simulation, the two algorithms are compared with the traditional interactive multiple model algorithm.The tracking performance of strong maneuvering targets is improved effectively.Secondly, an active multimodel algorithm based on the farthest point first asymptotic approach is proposed.In this method, the furthest point first asymptotic algorithm is used to optimize the pseudo-measurement, and the current statistical model is combined with the directional graph switching variable structure interactive multi-model algorithm to carry out filtering and estimation to realize the tracking of maneuvering targets.Compared with the traditional method, the proposed algorithm can effectively improve the performance of passive cooperative location of maneuvering targets.At last, a new algorithm based on reverse smoothing is proposed for switching variable structure muti-model of statistical directed graph.In this method, the pseudo measurement is optimized by the steepest descent method. After the filtering of the current statistical directed graph switching variable structure interactive multi-model algorithm is completed, the reverse smoothing is used to smooth the backtracking, optimize the track track, and realize the maneuvering target tracking.The performance of passive cooperative positioning of strong maneuvering target is improved effectively.Simulation results show the effectiveness of the proposed method.
【學(xué)位授予單位】：杭州電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類(lèi)號(hào)】：TN95

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1763843