本文選題：多基地雷達系統(tǒng) + 機動目標跟蹤　； 參考：《計算機應用研究》2017年01期

【摘要】：為了改善多基地雷達系統(tǒng)對高機動目標的跟蹤性能,提出一種基于橢圓—笛卡爾變換結(jié)合線性卡爾曼濾波器(LKF)的目標跟蹤算法。以最小化跟蹤估計的均方差為目標,自適應選擇發(fā)射器的發(fā)射波形和笛卡爾估計,通過橢圓—笛卡爾變換,將兩個接收器所測量的時間延遲、多普勒平移和到達角度轉(zhuǎn)換成笛卡爾坐標系中的目標位置和速度估計,使其與目標狀態(tài)呈線性關(guān)系,并通過克拉美羅下界(CRLB)來表示笛卡爾估計的估計誤差統(tǒng)計。最后,利用LKF進行濾波,進一步提高目標跟蹤精度。實驗結(jié)果表明,該算法在保持低計算量的同時,提供了較高的目標跟蹤精度。
[Abstract]:In order to improve the tracking performance of high maneuvering targets in multistatic radar systems, a target tracking algorithm based on elliptic-Descartes transform and linear Kalman filter (LKF) is proposed. Aiming at minimizing the mean square error of tracking estimation, the transmit waveform and Cartesian estimation of the transmitter are selected adaptively. The time measured by the two receivers is delayed by the elliptic-Cartesian transform. The Doppler translation and arrival angle are converted into the estimation of the position and velocity of the target in Cartesian coordinate system, which is linear with the target state. The estimation error statistics of the Cartesian estimation are represented by the lower bound of Clemero (CRLB). Finally, the target tracking accuracy is further improved by using LKF filtering. The experimental results show that the algorithm not only keeps the computation low, but also provides high target tracking accuracy.
【作者單位】： 廣東科學技術(shù)職業(yè)學院;同濟大學;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(91120308)
【分類號】：TN953

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本文編號：1778383