TWS雷达空时联合多目标跟踪方法.pdf

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1、硕士学位论文TWS雷达空时联合多目标跟踪方法SPACE-TIMEJOINTMULTI-TARGETTRACKINGMETHODFORTWSRADAR王倩倩哈尔滨工业大学2018年6月国内图书分类号：TN953.6学校代码：10213国际图书分类号：621.38密级：公开工学硕士学位论文TWS雷达空时联合多目标跟踪方法硕士研究生：王倩倩导师：周共健教授申请学位：工学硕士学科：信息与通信工程所在单位：电子与信息工程学院答辩日期：2018年6月授予学位单位：哈尔滨工业大学ClassifiedIndex:TN953.6

2、U.D.C:621.38DissertationfortheMaster’sDegreeinEngineeringSPACE-TIMEJOINTMULTI-TARGETTRACKINGMETHODFORTWSRADARCandidate：WangQianqianSupervisor：Prof.ZhouGongjianAcademicDegreeAppliedfor：MasterofEngineeringInformationandCommunicationSpecialty：EngineeringSchoolo

3、fElectronicsandAffiliation:InformationEngineeringDateofDefence:June,2018Degree-conferring-Institution:HarbinInstituteofTechnology哈尔滨工业大学工学硕士学位论文摘要TWS雷达因其边跟踪边扫描的特性，广泛应用于现代装备系统。由于目标与天线之间存在相对运动，天线重新访问目标的时间间隔不能简单地假设为天线扫描周期，重访时间间隔的不确定问题以及目标重访时间和重访间隔模型的失配问题成为TWS雷达

4、跟踪亟待解决的问题。为了提升TWS雷达的跟踪性能，本文围绕TWS雷达中重访间隔不确定和模型失配的问题展开研究，论文主要工作如下：（1）TWS雷达空时数据联合模拟方法。在以前的仿真实验中，模拟数据是基于目标的重访时间间隔恒定不变的基础上产生的，并且多设置其值为天线扫描周期。但是在处理TWS雷达跟踪问题时，这种产生模拟数据的方式并不符合实际情况，尤其是跟踪高速运动的目标时。为了产生符合实际情况的模拟数据，本文从目标运动角度与天线运动角度的关系入手，利用迭代法求解出目标的重访间隔。仿真实验证明了重访间隔求解的正确性，

5、并且低扫描率的TWS雷达跟踪高速运动的目标时，重访间隔与天线扫描周期的区别更加明显。（2）TWS雷达多目标跟踪方法。假设模型上失配的限制，使得传统的TWS雷达在假设目标的重访间隔等于天线扫描周期的基础上进行的所有仿真，如关于状态、协方差的一步预测，波门预测等，均有偏差，从而导致最后跟踪结果的不可靠。为了提高TWS雷达多目标跟踪的性能，本文提出了两个求解重访间隔的方法，一种是利用波门内的观测时间重新计算重访间隔，一种是基于目标与天线相对运动的关系，利用迭代法预测重访间隔。仿真实验说明，两种算法相对于传统的跟踪算法

6、均有性能上的提高，给出了重访时间不确定跟踪系统的空时联合预测、相关、关联及估计等问题的完整解决方案。（3）引入时间观测的跟踪方法。在LMIPDA算法中引入时间观测，利用新增的一维时间观测准确建立波门以辨别杂波，同时修正航迹质量来改进真实航迹的确认能力和虚假航迹的剔除能力，最终在滤波过程中引入时间观测来改善状态估计的精度，综合地提高跟踪性能。仿真实验表明，引入时间观测的跟踪方法不仅提高了位置信息和时间信息的精度，确认真实航迹的速度也有所提升，同时极大地提升了虚假航迹的剔除能力，在杂波背景下依然取得了很好的多目标跟

7、踪能力。关键词：多目标跟踪；空时数据联合；观测重选时间；时间观测；滤波-I-哈尔滨工业大学工学硕士学位论文AbstractTWSradariswidelyusedinmodernequipmentsystemsbecauseofitstrack-while-scancharacteristics.Sincethereisrelativemotionbetweenthetargetandtheantenna,thetimeintervalfortheantennatorevisitthetargetcannots

8、implybeassumedtobetheantennascanningperiod.TheuncertaintyoftherevisitingintervalandthemismatchofthetargetrevisitingtimeandrevisitingintervalmodelbecomeasignificantproblemforTWSRadar.Inordertoimp