第1章 緒論 1
1.1 臨近空間高超聲速飛行器 1
1.1.1 臨近空間高超聲速飛行器的定義 1
1.1.2 臨近空間高超聲速飛行器的特點(diǎn) 3
1.2 臨近空間高超聲速飛行器對雷達(dá)探測跟蹤形成新挑戰(zhàn) 4
1.2.1 顯著縮短了雷達(dá)系統(tǒng)的預(yù)警時間 4
1.2.2 顯著降低了雷達(dá)發(fā)現(xiàn)目標(biāo)的能力 5
1.2.3 顯著增加了雷達(dá)的定位跟蹤誤差 7
1.3 臨近空間高超聲速飛行器探測跟蹤技術(shù) 7
1.3.1 高超聲速目標(biāo)的相參積累檢測 7
1.3.2 高超聲速目標(biāo)的非相參積累檢測 10
1.3.3 高超聲速目標(biāo)跟蹤 13
1.4 臨近空間高超聲速飛行器的發(fā)展歷程 17
1.4.1 臨近空間高超聲速飛行器的研究現(xiàn)狀 17
1.4.2 反臨近空間高超聲速飛行器的研究現(xiàn)狀 21
參考文獻(xiàn) 23
第2章 臨近空間高超聲速目標(biāo)相參積累 24
2.1 高超聲速目標(biāo)信號模型 25
2.2 目標(biāo)高超聲速運(yùn)動對相參積累的影響 26
2.2.1 跨距離門問題 26
2.2.2 多普勒擴(kuò)展問題 27
2.3 基于多尺度搜索補(bǔ)償?shù)南鄥⒎e累方法 28
2.3.1 距離走動補(bǔ)償 28
2.3.2 多普勒擴(kuò)展補(bǔ)償 29
2.3.3 多尺度處理和計算量分析 30
2.3.4 算法實現(xiàn) 31
2.4 仿真驗證與分析 32
2.4.1 仿真參數(shù)設(shè)置 32
2.4.2 算法有效性驗證 32
2.4.3 不同信噪比條件下的仿真驗證 37
2.4.4 不同脈沖積累數(shù)條件下的仿真驗證 38
2.5 小結(jié) 39
參考文獻(xiàn) 39
第3章 基于多普勒反饋的臨近空間高超聲速目標(biāo)相參積累 41
3.1 高超聲速目標(biāo)模型 42
3.1.1 目標(biāo)信號模型 42
3.1.2 目標(biāo)運(yùn)動模型 43
3.2 基于多普勒信息反饋調(diào)節(jié)的相參積累 43
3.2.1 多維搜索補(bǔ)償?shù)南鄥⒎e累處理 44
3.2.2 多普勒估計值的獲取與反饋調(diào)節(jié) 45
3.2.3 算法實現(xiàn) 49
3.3 仿真驗證與分析 49
3.3.1 仿真參數(shù)設(shè)置 49
3.3.2 算法有效性驗證 50
3.3.3 不同信噪比條件下的仿真驗證 51
3.3.4 不同脈沖積累數(shù)條件下的仿真驗證 53
3.3.5 不同反饋調(diào)節(jié)幀數(shù)條件下的仿真驗證 54
3.4 小結(jié) 54
參考文獻(xiàn) 54
第4章 臨近空間高超聲速目標(biāo)非相參積累 56
4.1 Hough變換的基本原理 57
4.2 基于RT-Hough變換的目標(biāo)非相參積累 58
4.2.1 RT-Hough變換的選取 58
4.2.2 高超聲速目標(biāo)系統(tǒng)模型 59
4.2.3 RT-Hough變換 60
4.2.4 候選航跡的多條件約束 62
4.3 仿真驗證與分析 63
4.3.1 仿真參數(shù)設(shè)置 63
4.3.2 算法有效性驗證 64
4.3.3 不同信噪比下的性能分析 67
4.3.4 不同雜波密度下的性能分析 68
4.3.5 算法對比 69
4.4 小結(jié) 69
參考文獻(xiàn) 70
第5章 基于隨機(jī)Hough變換的臨近空間高超聲速目標(biāo)非相參積累 71
5.1 隨機(jī)Hough變換基本原理 72
5.2 改進(jìn)的隨機(jī)Hough變換算法 74
5.2.1 現(xiàn)有隨機(jī)Hough變換的不足 74
5.2.2 參數(shù)空間允許誤差的選取標(biāo)準(zhǔn) 75
5.2.3 算法實現(xiàn) 76
5.3 仿真驗證與分析 78
5.3.1 仿真參數(shù)設(shè)置 78
5.3.2 算法有效性驗證 79
5.3.3 算法性能分析 80
5.3.4 與標(biāo)準(zhǔn)Hough變換的比較 82
5.4 小結(jié) 83
參考文獻(xiàn) 84
第6章 基于自適應(yīng)遞推Hough變換的臨近空間高超聲速目標(biāo)
非相參積累 85
6.1 目標(biāo)模型 86
6.1.1 目標(biāo)狀態(tài)模型 86
6.1.2 目標(biāo)量測模型 86
6.2 基于自適應(yīng)遞推Hough變換的非相參積累算法 87
6.2.1 初始時刻的Hough變換處理 88
6.2.2 自適應(yīng)遞推Hough變換 90
6.2.3 航跡合并 92
6.3 算法實現(xiàn) 92
6.4 仿真驗證與分析 94
6.4.1 仿真參數(shù)設(shè)置 94
6.4.2 算法有效性驗證 96
6.4.3 不同SNR下的性能分析 97
6.4.4 不同雜波密度下的性能分析 98
6.5 小結(jié) 100
參考文獻(xiàn) 101
第7章 臨近空間高超聲速滑躍式軌跡目標(biāo)的正弦跟蹤模型 102
7.1 臨近空間高超聲速滑躍式軌跡目標(biāo)的跟蹤模型 103
7.1.1 目標(biāo)軌跡特性分析 103
7.1.2 Sine模型的建立 104
7.1.3 量測模型的建立 107
7.1.4 濾波器的初始化 108
7.2 特殊角速率取值下的Sine模型 110
7.3 仿真驗證與分析 111
7.3.1 臨近空間高超聲速目標(biāo)的滑躍式軌跡設(shè)計 111
7.3.2 臨近空間高超聲速滑躍式軌跡目標(biāo)跟蹤實驗 115
7.4 小結(jié) 123
參考文獻(xiàn) 123
第8章 基于目標(biāo)特性分析的臨近空間高超聲速目標(biāo)強(qiáng)跟蹤 125
8.1 臨近空間高超聲速目標(biāo)的滑躍式軌跡分析 126
8.1.1 臨近空間目標(biāo)動力學(xué)方程 126
8.1.2 臨近空間目標(biāo)的高超聲速滑躍式運(yùn)動軌跡 127
8.1.3 臨近空間高超聲速滑躍式軌跡性能分析 128
8.2 臨近空間高超聲速滑躍式軌跡目標(biāo)跟蹤 128
8.2.1 臨近空間目標(biāo)量測方程 129
8.2.2 臨近空間目標(biāo)跟蹤模型 129
8.3 仿真驗證與分析 137
8.3.1 仿真參數(shù)設(shè)置 137
8.3.2 基于目標(biāo)特性分析的強(qiáng)跟蹤濾波算法的有效性分析 138
8.3.3 基于目標(biāo)特性分析的強(qiáng)跟蹤濾波算法的可靠性分析 140
8.4 小結(jié) 141
參考文獻(xiàn) 142
第9章 臨近空間高超聲速滑躍式軌跡目標(biāo)的三維投影跟蹤 143
9.1 臨近空間高超聲速目標(biāo)的滑躍式運(yùn)動軌跡分析 144
9.2 臨近空間高超聲速目標(biāo)的三維投影跟蹤模型 145
9.2.1 地理坐標(biāo)系下的三維投影變換 145
9.2.2 經(jīng)緯方向上的線性高超聲速目標(biāo)跟蹤 147
9.2.3 高度方向上的高機(jī)動頻率目標(biāo)跟蹤 149
9.2.4 不同跟蹤段中的目標(biāo)狀態(tài)相關(guān)聯(lián) 151
9.3 仿真驗證與分析 152
9.3.1 仿真參數(shù)設(shè)置 152
9.3.2 三維投影跟蹤方法的可行性與優(yōu)越性分析 152
9.3.3 點(diǎn)跡歸并和凝聚處理的必要性分析 154
9.3.4 加速度突變檢測和補(bǔ)償?shù)膬?yōu)越性分析 155
9.4 小結(jié) 156
參考文獻(xiàn) 156
第10章 臨近空間高超聲速滑躍式軌跡目標(biāo)的多模型跟蹤 158
10.1 多模型算法的選擇與模型集的設(shè)計 159
10.1.1 多模型算法分析 159
10.1.2 多模型算法的比較與選擇 159
10.1.3 多模型算法模型集的設(shè)計 160
10.2 臨近空間高超聲速目標(biāo)的IMM跟蹤 161
10.2.1 IMM跟蹤 161
10.2.2 仿真驗證與分析 163
10.3 基于模型轉(zhuǎn)移概率矩陣在線調(diào)整的IMM算法 169
10.3.1 模型轉(zhuǎn)移概率分析 169
10.3.2 基于準(zhǔn)貝葉斯估計的模型轉(zhuǎn)移概率在線調(diào)整方法 169
10.3.3 基于可能性大小的模型轉(zhuǎn)移概率在線調(diào)整方法 170
10.3.4 基準(zhǔn)軌跡下3種算法的性能比較 171
10.3.5 滑躍式機(jī)動軌跡下4種算法的性能比較 177
10.4 小結(jié) 185
參考文獻(xiàn) 186
第11章 基于三重貝葉斯準(zhǔn)則的臨近空間高超聲速目標(biāo)跟蹤 188
11.1 基于三重貝葉斯準(zhǔn)則的高超聲速目標(biāo)跟蹤模型 189
11.1.1 匹配跟蹤通道設(shè)計 190
11.1.2 閉合回路設(shè)計 190
11.1.3 第一重貝葉斯準(zhǔn)則設(shè)計 192
11.1.4 第二重貝葉斯準(zhǔn)則設(shè)計 195
11.1.5 第三重貝葉斯準(zhǔn)則設(shè)計 196
11.1.6 模型似然構(gòu)建 202
11.2 仿真驗證與分析 203
11.2.1 仿真參數(shù)設(shè)置 203
11.2.2 基于三重貝葉斯準(zhǔn)則的高超聲速目標(biāo)跟蹤算法的
有效性分析 204
11.2.3 基于三重貝葉斯準(zhǔn)則的高超聲速目標(biāo)跟蹤算法的
魯棒性分析 205
11.3 小結(jié) 206
參考文獻(xiàn) 207
第12章 距離模糊下的臨近空間高超聲速目標(biāo)跟蹤 208
12.1 僅距離模糊時的臨近空間高超聲速目標(biāo)跟蹤 209
12.1.1 距離模糊下的目標(biāo)量測 209
12.1.2 距離模糊下的目標(biāo)檢測跟蹤 211
12.2 僅速度模糊時的臨近空間高超聲速目標(biāo)跟蹤 215
12.3 距離與速度均模糊下的臨近空間高超聲速目標(biāo)跟蹤 216
12.4 仿真驗證與分析 218
12.4.1 仿真參數(shù)設(shè)置 218
12.4.2 仿真分析 218
12.5 小結(jié) 225
參考文獻(xiàn) 226
第13章 高動態(tài)偏差存在下的臨近空間高超聲速目標(biāo)跟蹤 227
13.1 目標(biāo)高超聲速運(yùn)動對雷達(dá)量測的影響 228
13.2 高動態(tài)偏差存在下的臨近空間目標(biāo)跟蹤模型 230
13.2.1 有偏量測方程構(gòu)建 231
13.2.2 基于觀測差分法的單雷達(dá)量測方程構(gòu)建 233
13.2.3 解模糊處理后的聯(lián)合狀態(tài)估計 236
13.2.4 目標(biāo)跟蹤 238
13.3 仿真驗證與分析 238
13.3.1 仿真參數(shù)設(shè)置 238
13.3.2 高動態(tài)偏差對雷達(dá)探測跟蹤的影響分析 239
13.3.3 觀測差分對高超聲速目標(biāo)跟蹤的必要性分析 241
13.3.4 徑向速度估計對高超聲速目標(biāo)跟蹤的必要性分析 242
13.3.5 速度解模糊對高超聲速目標(biāo)跟蹤的有效性分析 243
13.4 小結(jié) 244
參考文獻(xiàn) 244
第14章 高動態(tài)偏差存在下的臨近空間高超聲速目標(biāo)組網(wǎng)跟蹤 246
14.1 目標(biāo)高超聲速運(yùn)動對多雷達(dá)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的影響 247
14.1.1 高動態(tài)偏差下的目標(biāo)量測 247
14.1.2 基于統(tǒng)計判決的多雷達(dá)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián) 248
14.1.3 目標(biāo)高超聲速運(yùn)動對多雷達(dá)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的影響 248
14.2 臨近空間高超聲速目標(biāo)的組網(wǎng)跟蹤模型 250
14.2.1 基于徑向速度補(bǔ)償?shù)亩嗬走_(dá)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián) 250
14.2.2 基于多雷達(dá)對消處理的IMM跟蹤 251
14.2.3 基于徑向速度補(bǔ)償?shù)亩嗬走_(dá)對消處理分析 252
14.3 仿真驗證與分析 253
14.3.1 仿真參數(shù)設(shè)置 253
14.3.2 高動態(tài)偏差對多雷達(dá)組網(wǎng)跟蹤的影響分析 254
14.3.3 徑向速度估計對多雷達(dá)組網(wǎng)跟蹤的必要性分析 255
14.3.4 徑向速度估計對多雷達(dá)組網(wǎng)跟蹤的有效性分析 257
14.3.5 對消處理對多雷達(dá)組網(wǎng)跟蹤的優(yōu)越性分析 259
14.4 小結(jié) 260
參考文獻(xiàn) 261