【摘要】：隨著隱身技術(shù)和低空突防技術(shù)的飛速發(fā)展,雷達(dá)探測環(huán)境日益復(fù)雜,極大影響了有源雷達(dá)的目標(biāo)檢測跟蹤性能。如何在強(qiáng)雜波背景下對(duì)低可觀測目標(biāo)進(jìn)行檢測跟蹤,成為雷達(dá)預(yù)警領(lǐng)域亟待解決的關(guān)鍵問題。無源協(xié)同定位系統(tǒng)體積小,自身靜默,抗干擾能力強(qiáng),其空間分布特性能有效提高系統(tǒng)對(duì)低可觀測目標(biāo)的探測性能,具有重要的軍事研究意義和應(yīng)用價(jià)值。本文基于無源協(xié)同定位系統(tǒng),對(duì)低可觀測目標(biāo)的檢測跟蹤問題展開了深入研究,主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)如下:首先,針對(duì)雙基站無源協(xié)同定位系統(tǒng)單目標(biāo)航跡起始及維持問題,提出一種模擬退火極大似然概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法。該方法通過多幀測量積累構(gòu)建對(duì)數(shù)似然函數(shù),利用改進(jìn)模擬退火算法優(yōu)化求解,并采用滑窗批處理技術(shù)實(shí)現(xiàn)航跡維持。仿真結(jié)果驗(yàn)證了所提算法的有效性。其次,針對(duì)雙基站無源協(xié)同定位系統(tǒng)結(jié)構(gòu)單一,目標(biāo)檢測性能較差的問題,提出一種基于遺傳算法極大似然概率多假設(shè)的多基站無源協(xié)同定位方法。該方法通過遺傳算法優(yōu)化求解,并對(duì)多基站信息進(jìn)行融合,利用滑窗批處理實(shí)現(xiàn)航跡維持。與同類算法對(duì)比,所提方法顯著提高了低可觀測目標(biāo)檢測跟蹤性能。最后,針對(duì)目標(biāo)個(gè)數(shù)未知時(shí)的多目標(biāo)檢測跟蹤問題,提出一種基于擬蒙特卡羅模擬退火極大似然概率多假設(shè)的多目標(biāo)無源協(xié)同定位方法。該方法利用多假設(shè)原理確定目標(biāo)個(gè)數(shù),通過擬蒙特卡羅模擬退火技術(shù)實(shí)現(xiàn)航跡初始,采用滑窗批處理技術(shù)實(shí)現(xiàn)航跡維持。仿真結(jié)果顯示所提方法能有效解決多目標(biāo)檢測跟蹤問題。
[Abstract]:With the rapid development of stealth technology and low altitude penetration technology, radar detection environment is becoming more and more complex, which greatly affects the target detection and tracking performance of active radar. How to detect and track low observable targets in the background of strong clutter has become a key problem to be solved in the field of radar early warning. The passive cooperative positioning system is small in size, quiet in itself and strong in anti-jamming ability. Its spatial distribution can effectively improve the detection performance of the system to low observable targets. It has important military research significance and application value. Based on the passive cooperative positioning system, the detection and tracking of low observable targets is studied in this paper. The main innovations are as follows: firstly, the problem of track initiation and maintenance of single target in passive cooperative positioning system based on two base stations is discussed. A simulated annealing maximum likelihood probability data association algorithm is proposed. The logarithmic likelihood function is constructed by multi-frame measurement accumulation, and the improved simulated annealing algorithm is used to optimize the solution, and the sliding window batch processing technique is used to realize track maintenance. Simulation results verify the effectiveness of the proposed algorithm. Secondly, a multi-base station passive co-location method based on the maximum likelihood probability and multiple assumptions of genetic algorithm is proposed to solve the problem of single structure and poor target detection performance of the dual-base station passive co-location system. The method is optimized by genetic algorithm, and the multi-base station information is fused, and the sliding window batch processing is used to realize track maintenance. Compared with the similar algorithms, the proposed method improves the performance of low observable target detection and tracking significantly. Finally, a multi-target passive co-location method based on quasi-Monte Carlo simulated annealing maximum likelihood probability multi-hypothesis is proposed for multi-target detection and tracking when the number of targets is unknown. In this method, the number of targets is determined by the principle of multiple hypotheses, the initial track is realized by quasi-Monte Carlo simulated annealing, and the track maintenance is realized by sliding window batch processing. Simulation results show that the proposed method can effectively solve the problem of multi-target detection and tracking.
【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
【分類號(hào)】：TN95

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2213838