多普勒盲区条件下空地预警雷达多目标协同跟踪方法.pdf

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1、第43誊第7期红外与激光工程2014年7月Vo1．43NO．7InfraredandLaserEngineeringJu1．2014多普勒盲区条件下空地预警雷达多目标协同跟踪方法付莹1,2，汤子跃，孙永健1,3(1．空军预警学院，湖北武汉430019；2．中国人民解放军95333部队，湖南长沙410114；3．北京无线电测量研究所，北京100854)摘要：针对多普勒盲区条件下预警机雷达多目标跟踪问题，基于交互式多模型(IMM，InteractingMultipleModels)、联合概率数据互联(JPDA，JointProb

2、abilityDataAssociation)和分布式不敏卡尔曼滤波(UKF，UnscentedKalmanFilter)提出了预警机雷达与地基雷达对目标进行协同跟踪的方法。该方法利用目标的状态估计和预测实时计算每部雷达的动态融合权值，预测目标的多普勒频率。当预警机雷达对目标的量测不存在且检测到目标进入预警机雷达多普勒盲区时，由预警机雷达对目标状态进行外推，以此产生虚拟量测，用虚拟量测与地基雷达协同跟踪对目标的融合估计状态进行更新；若预警机雷达对目标的量测不存在且目标不是进入多普勒盲区时，由地基雷达单独对目标的融合估计状态进

3、行更新。当目标飞出预警机雷达多普勒盲区后，将预警机雷达对目标的状态估计再次与地基雷达进行关联，并根据动态权值融合更新目标状态。仿真结果表明，该方法能够改善多普勒盲区内多目标航迹的连续性和跟踪精度。关键词：协同跟踪；多普勒盲区；交互式多模型；联合概率数据互联；多目标中图分类号：TN951文献标志码：A文章编号：1007—2276(2014)07—2379—08Methodologyfortrackingmulti-targethiddeninDopplerblindzonebasedonairborneandground-ba

4、sedearlywarningradarcooperationFuYing一，TangZiyue，SunYongjian'。(1．AirForceEarlyWarningAcademy，Wuhan430019，China；2．95333PLATroops，Changsha410114，China3．BeijingInstituteofRadioMeasurement，Beijing100854，China)Abstract：Focusingonthetrackingproblemofmulti—targethiddeninA

5、EW(airbomeearlywarning)radarDBZ(Dopplerblindzone)，acollaborativetrackingtechniquebetweenAEWandground—basedradarwasproposedbasedonIMM，distributedUKFandJPDA．ThedynamicfusionweightswerecalculatedforallradarsandtheDopplerfrequencyofeachtargetwaspredictedinrealtimeusing

6、targetstateestimationandprediction．Ononehand，aslongasthetargetmeasurementsofAEWradardidnotexistandthetargetwashiddeninDBZofAEWradarjudgedfromitspredictedDopplerfrequency，targets收稿日期：2013—11—05；修订日期：2013—12—03基金项目：武器装备军内科研项目(2011195)作者简介：付~(1982一)，女，博士生，主要从事信号处理与数据融

7、合方面的研究。Email：fyradar@126．com导师简介：汤~(1966一)，男，教授，博士后，主要从事雷达系统、雷达信号处理、SAR成像及信息处理方面的研究。红外与激光工程43卷statewouldbeextrapolatedbyAEWradar，whichcreatesvirtualmeasurements．ThetargetfusionstateestimationwouldbeupdatedbybothvirtualmeasurementsofAEWradarandrealmeasurementsofgrou

8、nd—basedradar．Ontheotherhand，whenthetargetsmeasurementofAEWradardidnotexistandthetargetwasnothiddeninDBZofAEWradarjudgedfromitspredictedDopplerfr