發(fā)布時(shí)間：2021-04-23 22:56

　　機(jī)載外輻射源雷達(dá)作為一種重要的被動(dòng)雷達(dá),具有成本低、隱蔽性好、抗干擾能力強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn),對(duì)提升我方軍事防御系統(tǒng)探測(cè)性能具有重要意義。但機(jī)載平臺(tái)的移動(dòng)使探測(cè)環(huán)境的地海雜波分布異常復(fù)雜,嚴(yán)重影響探測(cè)性能。針對(duì)這個(gè)問(wèn)題,本文開(kāi)展了雜波分布未知時(shí)機(jī)載外輻射源目標(biāo)跟蹤算法的研究。主要工作如下:首先,針對(duì)強(qiáng)雜波環(huán)境下的機(jī)載外輻射源目標(biāo)跟蹤問(wèn)題,系統(tǒng)分析了基于目標(biāo)航跡的雜波密度估計(jì)算法、雜波圖法、極大期望算法和固定階數(shù)雜波稀疏度估計(jì)等四種傳統(tǒng)雜波密度估計(jì)算法的性能�；谀繕�(biāo)航跡的雜波密度估計(jì)算法簡(jiǎn)單易行,但在雜波分布不均勻時(shí)偏差較大;雜波圖基于空間劃分部分改善了雜波密度估計(jì)的精度,但空間劃分較復(fù)雜;極大期望算法通過(guò)構(gòu)建有限集的似然函數(shù),能有效提高雜波密度估計(jì)的精度,但無(wú)法實(shí)時(shí)估計(jì)雜波密度;階數(shù)固定雜波稀疏度估計(jì)通過(guò)求解超球體內(nèi)的稀疏度實(shí)時(shí)估計(jì)雜波密度,但固定的稀疏度階數(shù)帶來(lái)一定的雜波密度估計(jì)偏差。其次,針對(duì)雜波分布未知時(shí)的機(jī)載外輻射源目標(biāo)跟蹤問(wèn)題,提出了一種基于雜波稀疏度階數(shù)優(yōu)化的機(jī)載外輻射源目標(biāo)跟蹤算法。首先剔除在跟蹤門(mén)內(nèi)的潛在目標(biāo)測(cè)量,獲取雜波測(cè)量集,減小目標(biāo)測(cè)量對(duì)雜波密度估計(jì)的影響。其次從雜波測(cè)量集... 

【文章來(lái)源】：杭州電子科技大學(xué)浙江省

【文章頁(yè)數(shù)】：64 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第1章 緒論
    1.1 研究背景和意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 主要研究?jī)?nèi)容
第2章 APCL技術(shù)理論基礎(chǔ)
    2.1 引言
    2.2 APCL數(shù)學(xué)模型
        2.2.1 目標(biāo)和外輻射源運(yùn)動(dòng)模型
        2.2.2 系統(tǒng)測(cè)量模型
    2.3 貝葉斯濾波
    2.4 隨機(jī)有限集濾波
        2.4.1 RFS濾波框架
        2.4.2 高斯混合PHD濾波
    2.5 本章小結(jié)
第3章 基于傳統(tǒng)雜波估計(jì)算法的機(jī)載外輻射源目標(biāo)跟蹤
    3.1 引言
    3.2 問(wèn)題描述
    3.3 傳統(tǒng)的雜波估計(jì)算法
        3.3.1 基于目標(biāo)航跡的的雜波估計(jì)算法
        3.3.2 雜波圖算法
        3.3.3 EM算法
        3.3.4 固定階數(shù)雜波稀疏度估計(jì)算法
    3.4 算法仿真
    3.5 總結(jié)
第4章 基于雜波稀疏度階數(shù)優(yōu)化的機(jī)載外輻射源目標(biāo)跟蹤
    4.1 引言
    4.2 問(wèn)題描述
    4.3 基于稀疏度階數(shù)優(yōu)化的雜波密度估計(jì)算法
        4.3.1 稀疏度階數(shù)固定的雜波密度估計(jì)
        4.3.2 CDEOSO算法
    4.4 仿真分析
    4.5 總結(jié)
第5章 基于雜波稀疏度融合的機(jī)載外輻射源目標(biāo)跟蹤
    5.1 引言
    5.2 問(wèn)題描述
    5.3 OFCSE-GMPHD算法
    5.4 仿真分析
    5.5 總結(jié)
第6章 總結(jié)與展望
    6.1 全文總結(jié)
    6.2 展望
致謝
參考文獻(xiàn)
附錄



本文編號(hào)：3156197