分布式组网雷达系统可充分利用多雷达协同优势提升动目标跟踪性能。然而,在实际中,组网雷达系统的发射总功率受限且量测函数的高度非线性,都会导致目标跟踪精度极大受限。针对上述问题,提出一种基于不相关转换滤波(uncorrelated convers...分布式组网雷达系统可充分利用多雷达协同优势提升动目标跟踪性能。然而,在实际中,组网雷达系统的发射总功率受限且量测函数的高度非线性,都会导致目标跟踪精度极大受限。针对上述问题,提出一种基于不相关转换滤波(uncorrelated conversion based filter,UCF)的高精度目标协同跟踪和资源管理方法,该滤波方法可充分提取有效量测信息,提升目标状态估计性能,且该信息可作为整体框架的反馈信息进一步优化资源分配。首先推导了后验克拉美罗下界作为优化准则,利用该准则给出当前时刻的最优资源分配;然后基于分配的功率资源,进行目标状态估计;针对强非线性量测函数,提出一种UCF,利用不相关转换提取更多原始量测中的信息,并将其用于线性最小均方误差框架进行状态估计,从而提高目标状态估计性能。仿真结果验证了所提方法的有效性。展开更多
基于数字射频存储(digital radio frequency memory,DRFM)技术的转发式干扰的存在性检测是对抗有源欺骗干扰的前提。干扰机的相位取样量化会导致干扰信号有谐波分量的寄生。在雷达距离/速度波门内同时存在目标信号和欺骗干扰信号的情形...基于数字射频存储(digital radio frequency memory,DRFM)技术的转发式干扰的存在性检测是对抗有源欺骗干扰的前提。干扰机的相位取样量化会导致干扰信号有谐波分量的寄生。在雷达距离/速度波门内同时存在目标信号和欺骗干扰信号的情形下,利用经验模态分解(empirical model decomposition,EMD)算法分离出干扰信号谐波分量,通过提取干扰谐波分量与目标回波在时频域上能量分布特征差异,提出了一种基于时频域熵特征的有源欺骗干扰检测方法。该方法不需要估计噪声参数,且具有恒虚警(constant false-alarm rate,CFAR)特性。蒙特卡罗仿真结果验证了该方法的有效性。展开更多
文摘分布式组网雷达系统可充分利用多雷达协同优势提升动目标跟踪性能。然而,在实际中,组网雷达系统的发射总功率受限且量测函数的高度非线性,都会导致目标跟踪精度极大受限。针对上述问题,提出一种基于不相关转换滤波(uncorrelated conversion based filter,UCF)的高精度目标协同跟踪和资源管理方法,该滤波方法可充分提取有效量测信息,提升目标状态估计性能,且该信息可作为整体框架的反馈信息进一步优化资源分配。首先推导了后验克拉美罗下界作为优化准则,利用该准则给出当前时刻的最优资源分配;然后基于分配的功率资源,进行目标状态估计;针对强非线性量测函数,提出一种UCF,利用不相关转换提取更多原始量测中的信息,并将其用于线性最小均方误差框架进行状态估计,从而提高目标状态估计性能。仿真结果验证了所提方法的有效性。
文摘基于数字射频存储(digital radio frequency memory,DRFM)技术的转发式干扰的存在性检测是对抗有源欺骗干扰的前提。干扰机的相位取样量化会导致干扰信号有谐波分量的寄生。在雷达距离/速度波门内同时存在目标信号和欺骗干扰信号的情形下,利用经验模态分解(empirical model decomposition,EMD)算法分离出干扰信号谐波分量,通过提取干扰谐波分量与目标回波在时频域上能量分布特征差异,提出了一种基于时频域熵特征的有源欺骗干扰检测方法。该方法不需要估计噪声参数,且具有恒虚警(constant false-alarm rate,CFAR)特性。蒙特卡罗仿真结果验证了该方法的有效性。
