高频地波雷达海上目标航迹跟踪新思路

高频地波雷达是对海上运动目标进行监视监测的一种重要手段,为了提高地波雷达对海上特定目标独立跟踪探测时的性能,本文对高频地波雷达海上目标跟踪技术的研究现状进行了综述,分析总结了目前航迹跟踪方法存在的主要问题。结合海上目标跟踪的实际应用需求,借助目前流行的深度学习方法充分挖掘其他同步探测手段获取的目标信息,提出了基于知识辅助的特定目标跟踪方法,改善后续地波雷达对特定目标独立跟踪时的航迹质量,初步的航迹跟踪结果验证了提出方法的有效性。提出的地波雷达特定目标跟踪方法对目标跟踪方法的理论研究及地波雷达目标跟踪系统的业务化应用均具有重要意义及参考价值。     

基于多帧聚类的紧凑型地波雷达海上目标航迹起始方法

紧凑型地波雷达是专属经济区内海上船只目标监测预警的重要手段。由于其发射功率低、目标回波信噪比低,在对海上船只目标检测过程中较低的检测概率极易导致目标漏检,采用序贯类方法难以及时起始航迹。对此,本文通过分析杂波和目标的地理位置以及径向速度随时间变化的特点,提出了一种基于多帧聚类的紧凑型地波雷达海上目标航迹起始方法。该方法利用目标和杂波在连续多帧内运动特征的差异,在具有噪声的基于密度的空间聚类算法（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise, DBSCAN）求解聚类ε邻域的过程中增加运动特征约束,将各船只目标在多帧内的点迹聚类为不同的簇,实现海上船只目标点迹与杂波点的区分,将簇内点迹按时间顺序顺次连接得到起始航迹。利用仿真与实测紧凑型地波雷达数据开展了航迹起始实验,结果表明,与逻辑法相比,本文方法得到的航迹起始时间平均提前了5.95 min,丢点率平均降低了12.68%,解决了海上弱目标航迹起始时间滞后的问题,适用于杂波区目标与雷达远端船只目标的航迹起始。     

紧凑型高频地波雷达目标探测研究进展

高频地波雷达是海上船只目标大范围连续探测的主要手段,与大型阵列雷达相比,紧凑型地波雷达具有占用场地小、功耗低、架设和维护方便等优点。本文首先概述了高频地波雷达目标探测技术的国内外研究状况,然后通过阐述紧凑型地波雷达目标探测技术的研究进展,分析紧凑型地波雷达目标探测中难点和急需解决的问题,给出紧凑型地波雷达目标探测的新方案。该方案利用检测跟踪一体化方法解决单方位紧凑型地波雷达弱信号检测困难的问题,利用多方位目标航迹融合确定精确目标航迹,能够降低目标航迹丢失概率,提高目标探测精度。最后总结了紧凑型地波雷达目标探测的发展趋势和研究重点。     

高频地波雷达海上目标航迹校正方法

高频地波雷达对海上目标跟踪探测时,由于距离和方位角分辨率低且受到随机噪声的干扰,导致对目标位置探测不准确,形成的航迹会偏离目标的真实位置,影响跟踪的准确性。针对这个问题,结合海上特定目标跟踪的实际,本文从航迹的角度出发,基于对距离和方位角误差时间序列的统计建模,提出了一种基于同步船舶自动识别系统(Automatic Identification System,AIS)信息的高频地波雷达海上目标航迹校正方法。在高频地波雷达与AIS同步跟踪期间,采用统计回归的方法建立目标距离和方位角误差的校正模型;在高频地波雷达独立跟踪时,利用得到的模型分别对距离和方位角进行校正。利用实测高频地波雷达目标探测数据进行了航迹校正实验,校正后距离和方位角的均方根误差分别减少了约90%和75%,航迹跟踪效果得到了显著改善。     

地波雷达目标检测跟踪联合处理粒子滤波方法

针对固定粒子数PF-TBD算法计算量大、复杂环境下地波雷达海上船只目标检测与跟踪性能不佳的问题,本文将粒子滤波方法应用于地波雷达船只目标检测与跟踪中,提出了基于自适应粒子滤波的地波雷达目标检测与跟踪联合处理方法。该方法结合地波雷达回波谱中目标展宽特性,充分利用了地波雷达回波谱中面目标的粒子权重信息来设置粒子自适应采样策略,提高了目标检测和跟踪联合处理的效果。通过地波雷达实测数据的目标跟踪结果及与同步AIS信息的比对分析,结果表明:提出的检测跟踪联合处理方法在对低信噪比、快速机动等复杂环境下的多目标跟踪时,可提高目标整体跟踪性能。     

基于AIS信息校准的双频地波雷达的船只融合跟踪

高频地波雷达（HFSWR）和自动船只确认系统（AIS）是船只跟踪的重要传感器。高频地波雷达可以用来跟踪探测区域的所有船只，而AIS只能用来确认合作船只的信息。由于海杂波的干扰，使用单频率地波雷达的船只跟踪会淹没在布拉格峰值的盲区里，改变探测频率是克服这一缺点的有效手段。在这种背景下，我们提出一种基于AIS校准的双频雷达融合探测算法。因为不同频率的地波雷达测量与AIS的测量值存在系统误差，所以AIS信息可以用来估计和校准地波雷达的每个频率的系统误差。首先，将合作目标的点迹测量与地波雷达的点迹测量通过JVC分配算法进行点迹关联。从合作船只的点迹关联结果中，双频雷达的系统误差可以估计和校准。其次，基于校准的双频雷达数据，使用融合JPDA-UKF算法进行船只跟踪。通过真实探测的数据的实验结果显示所提算法可以实时跟踪船只，相比单频率跟踪可以进一步提高跟踪能力和跟踪精度。     

利用现场海态观测信息的地波雷达一阶海杂波内目标检测方法

为解决地波雷达一阶海杂波内船只目标检测的难题,提出了一种利用风浪流等现场海态观测信息检测海杂波内目标的方法。该方法通过对比实测雷达回波谱和基于现场海态观测信息重构的无目标回波谱,发现实测雷达回波谱中一阶谱频率范围和左右峰值比等特征的异常变化,实现船只目标的检测。将该方法应用于实测地波雷达数据,并利用同步的船舶自动识别系统信息(AIS)对检测结果进行了验证,结果表明本文方法是一种有效的一阶海杂波内目标的检测方法。     

高频地波雷达海杂波背景下的船只目标检测研究进展

针对海杂波对高频地波雷达目标检测的干扰问题,分目标处于海杂波谱区之内和之外两种情况综述了海杂波背景下的目标检测方法。对于海杂波内目标检测的难题,介绍了一种基于现场海态同步观测信息的检测新思路以及初步验证结果。对国内外相关研究进展的归纳总结和新思路的提出,为提出更加有效的海杂波干扰下的目标检测方法提供了重要的参考。     

基于自适应α—β滤波的HFSWR海上目标航迹跟踪

针对基于α-β滤波的高频地波雷达海上目标航迹跟踪方法跟踪精度较低、工程适用性较差的问题,提出了一种极坐标下α-β滤波自适应系数选取方法,该方法有效利用了高频地波雷达目标量测参数的特点,能够在跟踪过程中根据实际量测对滤波系数进行自适应调整。利用仿真及实测地波雷达数据以及同步AIS航迹对提出方法的航迹跟踪性能进行了实验验证,并与现有自适应系数选取方法的跟踪性能进行了对比,结果表明,本文方法能够得到平滑、持续的航迹输出,跟踪距离远,跟踪率及跟踪精度高。     

高频地波雷达海杂波背景下的船只目标检测研究进展

针对高频地波雷达目标检测的海杂波干扰问题,分为目标处于海杂波谱区之内和之外两种情况综述了海杂波背景下的目标检测方法。对于海杂波谱区内目标检测的难题,介绍了一种基于现场海态同步观测信息的检测新思路以及初步验证结果。对国内外相关研究进展的归纳总结和新思路的提出,为深入研究相关方法,解决海杂波干扰下的目标检测问题提供了重要的参考。     

高频地波雷达海杂波的边界约束循环对消

在对海洋监视监测的过程中,高频地波雷达的船只目标检测能力与其对海杂波的抑制能力密切相关。但是,传统海杂波时域抑制方法存在目标回波参数与海杂波相近时难以区分其各自分量,对消时目标被误消除的问题。针对上述问题,本文提出了一种适用于高频地波雷达海杂波的边界约束循环对消方法。该方法综合海杂波频移理论和实际海杂波特性分析制定出边界条件,约束建模对消过程,实现海杂波分量的抑制。实测地波雷达数据和船舶自动识别系统(AIS)数据检验的结果表明,本文方法克服了传统方法的不足且信杂比改善更加稳定,能够更加有效地实现海杂波循环对消。     

船只目标SAR、HFSWR和AIS多手段融合探测的点迹关联分析

A space-borne synthetic aperture radar （SAR）, a high frequency surface wave radar （HFSWR）, and a ship automatic identification system （AIS） are the main remote sensors for vessel monitoring in a wide range. These three sensors have their own advantages and weaknesses, and they can complement each other in some situations. So it would improve the capability of vessel target detection to use multiple sensors including SAR, HFSWR, and A/S to identify non-cooperative vessel targets from the fusion results. During the fusion process of multiple sensors＇ detection results, point association is one of the key steps, and it can affect the accuracy of the data fusion and the efficiency of a non-cooperative target＇s recognition. This study investigated the point association analyses of vessel target detection under different conditions： space- borne SAR paired with AIS, as well as HFSWR, paired with AIS, and the characteristics of the SAR and the HFSWR and their capability of vessel target detection. Then a point association method of multiple sensors was proposed. Finally, the thresholds selection of key parameters in the points association （including range threshold, radial velocity threshold, and azimuth threshold） were investigated, and their influences on final association results were analyzed.     

基于AIS距离-多普勒投影的地波雷达CFAR检测验证方法

恒虚警(CFAR)检测是地波雷达船只目标探测的主要方法。目前基于船舶自动识别系统(AIS)信息的CFAR检测验证方法是一种间接验证方式,容易受地波雷达系统测向误差的影响,且不具备对错检与漏检目标的分析能力。本文提出了一种基于AIS信息的评价地波雷达CFAR检测结果的直接验证方法。该方法将有效的AIS信息转换到地波雷达的距离-多普勒谱中,通过在该谱中AIS信息与CFAR检测结果的关联分析,实现CFAR检测结果的直接评价。论文首先给出了方法的原理和处理流程,然后利用实测数据给出了该方法在CFAR检测结果评价中的实际应用,验证了方法有效性,而且该方法也为低可观测目标的CFAR检测提供了参数优化调整的依据。     

Super-resolution processing for HF surface wave radar based onpre-whitened MUSIC

Owing to the decametric wavelength, the angular resolution of high-frequency surface wave radar (HFSWR) is usually coarse, especially when dimensions of antenna arrays are restricted such as in shipborne HFSWR applications. In this paper, the relative strength of atmospheric noise and sea clutter that will heavily degrade the capabilities of HFSWR in target detection and resolution are calculated, then a method for estimating the spatial covariance matrix of background noise is presented. By introducing a pre-whitening procedure in multiple signal classification (MUSIC), the resolution performance of MUSIC is enhanced in spatially colored noise environment. Results with data from the aircraft detecting experiment conducted by the Research Institute of Electronic Engineering of Harbin Institute of Technology in 1994 and simulated data of two targets show that pre-whitened MUSIC can provide a better resolution and accurate determination of target number. Furthermore, a post-processing method is proposed to eliminate the sidelobe of spatial spectrum arising from the estimation errors of a noise covariance matrix     

Sonar tracking of multiple targets using joint probabilistic data association

The problem of associating data with targets in a cluttered multi-target environment is discussed and applied to passive sonar tracking. The probabilistic data association (PDA) method, which is based on computing the posterior probability of each candidate measurement found in a validation gate, assumes that only one real target is present and all other measurements are Poisson-distributed clutter. In this paper, a new theoretical result is presented: the joint probabilistic data association (JPDA) algorithm, in which joint posterior association probabilities are computed for multiple targets (or multiple discrete interfering sources) in Poisson clutter. The algorithm is applied to a passive sonar tracking problem with multiple sensors and targets, in which a target is not fully observable from a single sensor. Targets are modeled with four geographic states, two or more acoustic states, and realistic (i.e., low) probabilities of detection at each sample time. A simulation result is presented for two heavily interfering targets illustrating the dramatic tracking improvements obtained by estimating the targets' states using joint association probabilities.