题名 多站多目标雷达数据融合
被引量：6
1
作者
徐毓 金以慧
机构
清华大学
出处
《火力与指挥控制》
CSCD
北大核心
2003年第1期15-18,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(40101019)
文摘
多站多目标跟踪是雷达数据融合的主要问题。提出了一种对测量数据聚类,在类间进行数据融合,之后基于目标的融合状态,采用强跟踪滤波器(STF)对多目标进行跟踪。利用上述方法,进行了各种态势下的仿真实验。
关键词
雷达 多站多目标 跟踪雷达 指派 模式聚类 数据融合 强跟踪滤波器
Keywords
clustering,data fusion,strong tracking filter
分类号
TN957.522
[电子电信—信号与信息处理]
题名 解析解混沌雷达系统的多目标测距
被引量：1
2
作者
刘立东 宋焕生
机构
长安大学信息工程学院
出处
《电讯技术》
北大核心
2015年第9期947-952,共6页
基金
国家自然科学基金青年科学基金资助项目(61401045) 中国博士后科学基金项目(2014M560736) +1 种基金 陕西省自然科学基金青年科学基金资助项目(2015JQ6239) 中央高校基本业务费基金资助项目(CHD2014G1241045)~~
文摘
针对传统混沌雷达对多目标测距困难的问题,提出了一种建立在解析解系统上的混沌雷达多目标测距方法。该方法使用解析解混沌系统中的连续信号作为雷达发射信号,并把解析解混沌系统中的二值离散序列经移位寄存器保存在雷达接收端,通过保存的二值离散序列能够准确重构雷达发射信号模板。使用该模板和回波信号进行匹配滤波,通过匹配滤波输出信号的峰值得到待测目标的距离。该方法能够在-10 d B信噪比条件下实现多目标测距,且雷达接收端因为只需保存二值离散信号所以需要的存储空间小,实现过程成本低廉。仿真实验验证了提出方法的有效性。
关键词
解析解系统 混沌雷达 混沌信号处理 多目标雷达 测距二值离散序列
Keywords
analytical solution system chaotic radar system chaotic signal processing multi-target radar distance measurement binary discrete sequence
分类号
TN911.6
[电子电信—通信与信息系统]
题名 基于选择回溯的相控阵雷达-目标分配算法
3
作者
段毅 谭贤四 曲智国 王红
机构
空军预警学院防空预警装备系 解放军
出处
《现代雷达》
CSCD
北大核心
2023年第10期52-58,共7页
基金
国家社科基金资助项目(2020-SKJJ-C-035)。
文摘
针对多雷达多目标场景下现有雷达-目标分配算法中存在传感器切换率过高、算法耗时过长的问题,文中提出一种基于选择回溯的雷达-目标分配方法。该方法首先根据目标位置、雷达散射截面积大小等信息计算下一时刻雷达能够稳定跟踪目标的概率;选择其中概率较高,即失跟风险较低目标并直接沿用上一时刻分配结果以降低算法计算量;对概率较低,即失跟风险较高目标进行重新分配以提高跟踪稳定性;在分配过程中,当雷达资源出现饱和时采用“回溯”操作对已分配目标进行再分配以提高算法性能。仿真实验表明,与传统分配方法相比,所提方法能充分利用上一时刻分配结果,兼顾考虑了算法性能与复杂度,综合性能较优。
关键词
多雷达 多目标 场景 雷达 -目标 分配选择回溯 雷达 资源
Keywords
multi-radar multi-target scene radar-target assignment selective and backtracking strategy radar resource
分类号
TN957.52
[电子电信—信号与信息处理]
题名 基于微波雷达回波信号的智能车道划分方法
被引量：2
4
作者
修超 曹林 王东峰 张帆
机构
北京信息科技大学通信工程系 北京川速微波科技有限公司
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2017年第10期3017-3023,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(61671069) 北京高等学校高水平人才交叉培养项目~~
文摘
利用多目标交通测速雷达进行交通执法时,只有正确地判断出车辆所在的车道,抓拍照片才能作为交通执法的依据。传统的分车道方法主要通过人工测量的固定阈值以及坐标系旋转的方法来达到车道划分的目的,但这种方法误差较大并且不易于操作。基于统计和密度特征的核聚类算法(K-CSDF)分两步进行:首先对雷达获取的车辆数据进行特征提取,包括基于统计特征的阈值处理和基于密度特征的动态半径提取;然后引入基于核的相似性的动态聚类算法对筛选出的有效点进行聚类。通过和高斯混合模型(GMM)算法以及自组织映射神经网络(SOM)算法进行仿真对比表明:当只取100个有效点进行聚类时,K-CSDF和SOM算法能达到90%以上的分车道正确率,而GMM算法不能给出车道中心线;在算法用时上,当取1000个有效点时,K-CSDF和GMM算法用时均小于1 s,可以保证实时性,而SOM算法则需要2.5 s左右;在算法鲁棒性上,K-CSDF对不均匀样本的适应性优于这两种算法。当取不同数量的有效点进行聚类时,K-CSDF可以达到95%以上的平均分车道正确率。
关键词
多目标雷达 车道划分 统计特征 动态半径 核 动态聚类
Keywords
multi-target radar lane division statistical feature dynamic radius kernel dynamic clustering
分类号
TP274.2
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
题名 多雷达数据互联算法研究
被引量：3
5
作者
田科钰 高效 钟恢扶
机构
空军第二研究所 空军雷达学院计算机教研室
出处
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2004年第12期1804-1806,共3页
文摘
组网雷达系统作为C4ISR的重要组成部分,其多雷达多目标数据互联问题一直是研究的重点。对单雷达多目标数据互联问题进行了扩展,建立了融合中心的多雷达多目标数据互联问题的数学模型,并设计了推广的联合概率数据互联求解算法(MSJPDA),实现了一种扩展的联合概率数据互联滤波器。以雷达网多目标跟踪为应用背景,对算法和滤波器进行了仿真,结果证明了算法的可行性和有效性。
关键词
数据融合 数据互联 多雷达 多目标 跟踪 联合概率
Keywords
data fusion data association multiradar multitarget tracking joint probability
分类号
TN957.52
[电子电信—信号与信息处理]
