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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。 相似文献
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本文对现有的高频地波雷达目标跟踪方法进行了概述,提出了一种地波雷达目标长时连续跟踪的方法,基本思想是:充分挖掘航迹弧段特征,基于特征对船只运动建模,并结合杂波背景进行融合决策。进一步,为了达到长时间连续跟踪的需求,借鉴深度学习的思想,利用新获取的弧段数据对算法估计结果不断递归校正,使得随着获取数据的增加跟踪越准确。该方法适用于杂波环境且在航道附近存在众多干扰船只的情况下对机动目标航迹的实时稳定跟踪,为高频地波雷达在复杂干扰环境下特定目标持续跟踪提供理论基础和方法指导,为充分发挥地波雷达在海上监视监测中的作用提供技术支撑。 相似文献
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基于AIS信息校准的双频地波雷达的船只融合跟踪 总被引：2，自引：0，他引：2
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。 相似文献
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高频地波雷达海上目标航迹跟踪新思路 总被引：1，自引：1，他引：0
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。 相似文献
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《中国海洋大学学报(自然科学版)》2017,(2)
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。 相似文献
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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。 相似文献
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针对地波超视距雷达(SWOTHR)目标跟踪中JPDA算法关联复杂度高、计算量大的问题,将模糊联合概率数据关联(FJPDA)算法应用于地波超视距雷达目标跟踪中。在FJPDA跟踪方法中采用了目标点迹与航迹的模糊隶属度,解决目标点迹与航迹的关联概率问题,避免了传统JPDA算法中对有效矩阵的拆分导致的计算量组合爆炸的现象,可以降低目标跟踪算法的复杂度,提高运行效率。通过实测地波雷达数据的目标跟踪实验分析及与同步AIS信息的比对分析,结果表明:基于FJPDA算法的跟踪方法可以有效跟踪SWOTHR中的目标航迹,跟踪效果与JPDA算法相当,且运行时间明显减少,适合工程应用。 相似文献
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在实际应用中,由于高频地波雷达的测向精度较低,利用单站式雷达系统进行目标跟踪容易造成偏差。然而,在双站式雷达系统中,可以只利用位置和速度信息进行跟踪来避免了方位不精确带来的影响。同时,在双站式雷达体制下,仍然存在提高机动目标跟踪精度的需求。因此,本文提出一种基于交互式多模型(IMM)的跟踪算法,该算法通过建立不同的运动模型来反映目标不同的运动状况,并以此来估计目标的真实运动状态。仿真结果表明,对于双站高频地波雷达机动目标跟踪,IMM算法表现出比传统的单模算法更好的跟踪性能。 相似文献
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船只目标SAR、HFSWR和AIS多手段融合探测的点迹关联分析 总被引：3，自引：1，他引：2
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. 相似文献
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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。 相似文献
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Junhao Xie Yeshu Yuan Yongtan Liu 《Oceanic Engineering, IEEE Journal of》1998,23(4):313-321
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 相似文献
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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. 相似文献
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海雾气象条件下船只高精度检测识别面临较大困难，传统的目标识别、定位方法效果差强人意。作者围绕海雾气象条件下不同类型船只的实时检测问题，提出一种基于YOLOv3深度学习的实时海上船只检测新思路。首先构建清晰图片和模糊图片（海雾、雨）的判别方法，实现图片清晰度分类处理；其次为提高海雾气象条件下海上船只的实时检测精度，消除海雾遮挡对目标识别的影响，运用暗通道先验去雾方法对含有海雾的图像实行去雾；最后基于YOLOv3深度学习算法对精细处理后的图像进行船只实时检测。实验结果表明该方法能够在海雾气象条件下高效、准确地检测到船只，对海上复杂环境条件下的船只实时检测研究具有一定的理论指导意义。 相似文献