多目标跟踪雷达

多目标跟踪雷达

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多目标跟踪雷达

路口存在检测方案

采用多维式扫描雷达天线和先进DSP跟踪算法，对路口单方面向最少四车道、最多八车道的车辆进行精准的存在检测或感应检测，同时还能提供精准的单车及时测度、车辆位置信息以及停止线的车流量、平均速度和占有率等交通刘统计数据。路段多功能检测，能对横向四车道八车道、纵向160米范围的大视域内车辆进行实时检测。跟踪区域内所有车辆的行为轨迹、真实量化还原路况状态，提供精准的单车即时时速度、车辆位置、车型信息，同时提供精准的断面的车流量平均车速和占有率等交通流统计数据，以及对区域内多种异常事件及时报警，为交通诱导系统和交通事件检测系统提供数据支撑，

随着城市车辆快速增长，路口的管理压力越来越大，配套的信号控制系统、交通诱导、交通仿真系统等对数据的要求也越来越高。而路口车辆存在信息是实现高效、稳定信号控制的基本要求，也是现阶段国内外主流交通信号控制系统应用最为成熟的数据模型之一。因此，交叉路口的车辆存在信息就显的尤为重要。

城市路口车辆存在检测系统通过建立覆盖路口特定位置的采集点位，配备前端感知检测，实时吧存在信息传送之信号机控制及系统，对路口信号配时，优化提供支撑。同时，公安交通管理部门可以根据车流量历史统计数据、分析路口车辆运行规律，针对性制定控制管理策略。

需求说明：

城市路口存在检测系统，主要完成路口停车线、或特定断面的车辆存在信息采集，可以及时掌握路口特定位置车流量状态，为信号机控制、交通诱导等系统提供数据支撑。

1、在城市重要路口设立和完善的存在检测点、检测各方的车流量信息。

2、建立城市的数据传输、应用接口模块。实现无缝对接信号机控制系统。

3、用户可以通过实时数据库、以及客户端管理进行查看每个路口车辆存在信息、车流量、占有率等，可以连续24时实时检测。

4、具备数据存储功能。可以作为路口管理的数据支撑。

系统说明：

路口但功能系列、城市交叉路口应用环境下、对交叉路口各个方向车辆存在信息进行采集，可以最大化利用现有杆件，

1、首创采用雷达方式的路口存在检测，突破以往传统检测方式，从而丰富了路口车辆检测方式，

2、检测精度高、停车线检测精度、尤其低速和禁止车辆存在检测精度高、是业界性能最优的存在检测系统设备，

3、系统成熟稳定，更支持无缝接入国内外主流信号控制系统。运行稳定、使用寿命长达十年之最。

4、接口类型通用化、支持IO信号、数字信号输出、支持开关量、RS232、RS48

5、RjS45等硬件接口。

5、其安装施工方便、无需破坏路面和单独立杆、可以充分利用现有杆件进行施工安装布线方便、支持无线传输。

6、后期升级维护方便、路口更改以及道路改造、只需远程更新设置即可。

主要应用：

1、为信号控制系统提供前端存在检测

2、为交通诱导提供交通流量统计。

江苏志德华通信息技术有限公司

编辑者：大鹏

2017年9月5号

基于卡尔曼滤波器的雷达目标跟踪(完整资料).doc

此文档下载后即可编辑 随机数字信号处理期末大作业（报告） 基于卡尔曼滤波器的雷达目标跟踪 Radar target tracking based on Kalman filter 学院（系）：创新实验学院 专业：信息与通信工程 学生姓名：李润顺 学号：21424011 任课教师：殷福亮 完成日期：2015年7月14日

大连理工大学Dalian University of Technology

摘要 雷达目标跟踪环节的性能直接决定雷达系统的安全效能。由于卡尔曼滤波器在状态估计与预测方面具有强大的性能，因此在目标跟踪领域有广泛应用，同时也是是现阶段雷达中最常用的跟踪算法。本文先介绍了雷达目标跟踪的应用背景以及研究现状，然后在介绍卡尔曼滤波算法和分析卡尔曼滤波器性能的基础上，将其应用于雷达目标跟踪，雷达在搜索到目标并记录目标的位置数据，对测量到的目标位置数据（称为点迹）进行处理，自动形成航迹，并对目标在下一时刻的位置进行预测。最后对在一个假设的情境给出基于卡尔曼滤波的雷达目标跟踪算法对单个目标航迹进行预测的MATLAB仿真，对实验的效果进行评估，分析预测误差。 关键词：卡尔曼滤波器；雷达目标跟踪；航迹预测；预测误差；MATLAB 仿真 - 1 -

1 引言 1.1 研究背景及意义 雷达目标跟踪是整个雷达系统中一个非常关键的环节。跟踪的任务是通过相关和滤波处理建立目标的运动轨迹。雷达系统根据在建立目标轨迹过程中对目标运动状态所作的估计和预测，评估船舶航行的安全态势和机动试操船的安全效果。因此，雷达跟踪环节工作性能的优劣直接影响到雷达系统的安全效能[1]。 鉴于目标跟踪在增进雷达效能中的重要作用，各国在军用和民用等领域中一直非常重视发展这一雷达技术。机动目标跟踪理论有了很大的发展，尤其是在跟踪算法的研究上，理论更是日趋成熟。在跟踪算法中，主要有线性自回归滤波、两点外推滤波、维纳滤波、加权最小二乘滤波、β α-滤波和卡尔曼滤波，其中卡尔曼滤波算法在目标跟踪理论中占据了主导地位。

智能雷达光电探测监视系统单点基本方案

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智能雷达光电探测监视系统单点基本方案
一、 系统概述
根据监控需求： 岸基对海 3~10 公里范围内主要大小批量目标； 主动雷达光电探测和识别； 多目标闯入和离去自动报警智能职守； 系统接入指挥中心进行远程监控管理； 目标海图显示管理； 系统能够自动发现可疑目标、跟踪锁定侵入目标、根据设定条件进行驱 散、同时自动生成事件报告记录，可以实现事故发生后的事件追溯，协助事故 调查。 1. 项目建设主要目的 ? 为监控区域安全提供综合性的早期预警信息； ? 通过综合化监测提高处置和应对紧急突发事件的指挥能力。 2. 基本需求分析： 需配置全自动、全量程具备远距离小目标智能雷达探测监视和光电识别 系统，系统具备多目标自动持续稳定跟踪、多种智能报警功能、支持雷达视 频实时存储、支持留查取证的雷达视频联动回放功能等；同时后期系统需具
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备根据用户需求的功能完善二次开发能力。同时支持后续相关功能、扩点组 网应用需求。
根据需求和建设主要目的，选型国际同类技术先进水平，拥有相关技术 自主知识产权，具备二次技术深化开发的北京海兰信数据科技股份有限公司 （2001 年成立，2010 年国内创业板上市，股票代码：300065，致力于航海 智能化与海洋防务/信息化的国内唯一上市企业）的智能监视雷达光电系统。 该系统在国内外有众多海事相关成熟应用案例，熟悉国内海事、海监、海 警、渔政公务执法及救捞业务需求特点等。同时，该系统近期成功中标国内 近年来相关领域多套（20 套）雷达光电组网项目，充分说明该系统的技术领 先及成熟应用的市场广泛接受度。
3. 项目建成后的主要特点 ? 全天候、全覆盖、全自动的立体化监控。该系统具备对多传感器信息 融合的能力，确保对探测范围内雷达信息源、光电、AIS、GPS 等设备信号源 进行有机的融合和整合。 ? 系统具备了预警、报警、实时录取回放的综合功能。任何目标物进入 雷达视距时，系统即开始进行监测。目标物触碰警报规则后，指挥室获得报 警信号，同时联动设备综合光电锁定警报目标，以便驱离。整个过程系统实 时记录、方便随时调用回放。
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扩展卡尔曼滤波雷达目标在线跟踪轨迹算法

基于扩展卡尔曼滤波的雷达目标在线跟踪轨迹的算法摘要：目标跟踪是指根据传感器（如雷达等）所获得的对目标的测量信息，连续地对目标的运动状态进行估计，进而获取目标的运动态势及意图。目标跟踪理论在军、民用领域都有重要的应用价值。在军用领域，目标跟踪是情报搜集、战场监视、火力控制、态势估计和威胁评估的基础；在民用领域，目标跟踪被广泛应用于空中交通管制，目标导航以及机器人的道路规划等行业。本文利用差分方程模型计算目标点的速度与加速度，基于卡尔曼滤波算法建立扩展型卡尔曼滤波算法的目标跟踪模型。 0 引言 目前，对机动目标的跟踪滤波与预测算法主要有线性自回归滤波、两点外推滤波、维纳滤波、加权最小二乘滤波、与滤波、简化的卡尔曼滤波和卡尔曼滤波。线性自回归滤波完全忽视了状态噪声对估值的影响；两点外推滤波利用最后一个数据点和最后两个数据点分别确定目标位置与目标速度，因此，之前所测的数据点并不能起到预测作用；维纳滤波不适合机动目标的瞬间变化过程，从而在一定程度上限制了它的应用范围；与滤波是两种简单并且易于工程实现的常增益滤波方法，最大优点在于其增益矩阵可以离线计算，而且在每次滤波循环中可节约大约70%的计算量；卡尔曼滤波与预测执行的是均方根误差最小准则，并且通过协方差矩阵可以很方便的对估计精度进行度量，目前应用较多而且误差相对较小的目标跟踪算法是卡尔曼滤波算法。但基本的卡尔曼滤波算法在跟踪机动目标时存在不足：当系

统达到稳态时，其预测协方差很小，使得滤波器的增益也趋于极小值，此时若目标发生机动，系统残差增大，预测的协方差和滤波器的增益不能随残差随时改变，系统将不能保证对突变状态的跟踪能力。 1用扩展卡尔曼滤波算法预测机动目标轨迹 首先由目标初始准确的状态对下一状态进行预测，得到下一状态的预测值，同时由计算所得的对应于初始状态的协方差得到下一状态的协方差预测值；接着由雷达观测误差、状态向量及所得协方差预测值可以得到卡尔曼增益值，进而最终得到下一状态的最优估算值，同时更新对应的协方差。至此，第一轮目标轨迹预测已完成，同理，进行下一轮的目标轨迹预测。模型的具体方程如下：本时刻系统的状态向量由上一时刻系统的最优预测状态向量求得，初始状态需要知道目标的状态向量。这里通过差分方程数学模型计算出目标在三个坐标上速度变化情况： 其中、、表示所测数据第i时刻速度沿着方向三个的速度分量值。 然后使用卡尔曼滤波预测目标的运动轨迹，假定离散时间控制系统状态方程和观测方程为： 式中是k时刻的非线性实值状态向量，是k时刻的系统量测向量，表示系统状态噪声，表示系统测量噪声，A和B为状态向量，H为非线性函数。 由公式4和公式5构成的系统状态方程和测量方程均为线性方程，其过程噪声都为高斯白噪声，可用标准卡尔曼滤波算法进行滤波。

雷达自动跟踪技术研究

31 自动跟踪 本章介绍了跟踪检测目标的技术。使用雷达硬件和雷达信号处理实现跟踪，从而形成一个闭环系统。单目标跟踪（STT）和边跟踪边扫描（TWS）模式（在第2章中介绍）被检验。在我们考虑跟踪测量和方法之前，我们需要定义一些术语。 估计，准确性和精确度通常用于描述跟踪的不同方面。估算应用于任何参数的值，该参数的值（1）仅在与腐蚀干扰相结合时才能测量，例如热噪声（图31-1）；（2）不能直接测量，例如基于一系列距离测量的距离速率。 根据该定义，雷达系统测量或计算的每个参数，无论多么精确，都是估计值。 接下来，区分两个重要参数：准确度和精度。通常，两者都指数量的测量，其在跟踪中包括目标参数，例如真实范围，速度和方位。因此，测量值表示雷达系统对目标的真实参数的估计。 准确度表示测量值与真实值的接近程度，而精度表示在同一参数的多个测量值中存在多少可变性。它们共同构成了雷达系统对真实目标参数进行估算的基础。图31-2显示了一个示例，其中准确度和精度可以看作非常不同并且（有时）彼此独立。跟踪雷达的目标是具有高准确度和高精度。

跟踪中使用的另一个术语是判别式，其量化测量函数的校准。它通常由执行测量的硬件或软件输出与跟踪误差的真实值的关系图表示（图31-3）。曲线的线性部分的斜率是判别式并且确定测量的灵敏度。通常，斜率随着信噪比的增加而增加。 判别式的一个重要特征是它们通常是归一化的，因此无量纲。因此，不一定需要精确测量电压或功率电平。此外，除了信噪比的影响之外，跟踪误差的测量值不随信号强度而变化。它们与目标的大小，范围，机动和雷达截面（RCS）波动无关。如果需要，可以通过将判别式乘以预先计算的常数来给出判别式。在整个跟踪过程中使用判别式，其目的是改进目标测量参数的估计，例如距离，多普勒，仰角和方位角。 31.1 单目标跟踪 单目标跟踪可提供有关目标位置，速度和加速度的连续且准确的当

多目标跟踪雷达

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多目标跟踪雷达 路口存在检测方案 采用多维式扫描雷达天线和先进DSP跟踪算法，对路口单方面向最少四车道、最多八车道的车辆进行精准的存在检测或感应检测，同时还能提供精准的单车及时测度、车辆位置信息以及停止线的车流量、平均速度和占有率等交通刘统计数据。路段多功能检测，能对横向四车道八车道、纵向160米范围的大视域内车辆进行实时检测。跟踪区域内所有车辆的行为轨迹、真实量化还原路况状态，提供精准的单车即时时速度、车辆位置、车型信息，同时提供精准的断面的车流量平均车速和占有率等交通流统计数据，以及对区域内多种异常事件及时报警，为交通诱导系统和交通事件检测系统提供数据支撑，

随着城市车辆快速增长，路口的管理压力越来越大，配套的信号控制系统、交通诱导、交通仿真系统等对数据的要求也越来越高。而路口车辆存在信息是实现高效、稳定信号控制的基本要求，也是现阶段国内外主流交通信号控制系统应用最为成熟的数据模型之一。因此，交叉路口的车辆存在信息就显的尤为重要。 城市路口车辆存在检测系统通过建立覆盖路口特定位置的采集点位，配备前端感知检测，实时吧存在信息传送之信号机控制及系统，对路口信号配时，优化提供支撑。同时，公安交通管理部门可以根据车流量历史统计数据、分析路口车辆运行规律，针对性制定控制管理策略。 需求说明： 城市路口存在检测系统，主要完成路口停车线、或特定断面的车辆存在信息采集，可以及时掌握路口特定位置车流量状态，为信号机控制、交通诱导等系统提供数据支撑。 1、在城市重要路口设立和完善的存在检测点、检测各方的车流量信息。 2、建立城市的数据传输、应用接口模块。实现无缝对接信号机控制系统。 3、用户可以通过实时数据库、以及客户端管理进行查看每个路口车辆存在信息、车流量、占有率等，可以连续24时实时检测。 4、具备数据存储功能。可以作为路口管理的数据支撑。 系统说明：

红外_雷达协同探测跟踪模型

第35卷，增刊红外与激光工程2006年10月V ol.35 Supplement Infrared and Laser Engineering Oct.2006 红外、雷达协同探测跟踪模型 贺有 (炮兵学院南京分院，江苏南京 211132) 摘要：雷达一直是战场进行目标跟踪识别的重要传感器，但是由于雷达在工作时要向空中辐射大功率电磁波，因而易遭受“电子对抗、反辐射导弹、隐身飞机和超低空突防”这“四大威胁”的攻击。和雷达不同，红外探测系统通过接收目标辐射源的电磁辐射进行探测和定位，因而不易被侦察或定位，具有强的抗干扰能力；此外，红外系统还可以获得目标的图像特征可进行目标识别。红外、雷达配合使用可成为相互独立又彼此补充的探测跟踪手段，本文中给出了红外探测系统与雷达协同探测的目标跟踪仿真模型。 关键词：雷达；目标跟踪；红外图像；仿真模型 中图分类号：TN219 文献标识码：A 文章编号：1007-2276(2006)增D-0306-06 Simulation model for combinatorial detecting and tracking process of IR and radar HE You (Nanjing Artillery Academy, Nanjing 211132, China) Abstract: IR sensors detecting in coordination with radar is a new trend in early-warning detecting systems. Radar and IR sensor are limited in respective aspects, however, the combination utilization of radar and IR sensor can make significant difference in the detecting capability. Moreover, a better precision and improved survivability could be derived for such a combination. The simulation model for the detecting and tracking process of such a combination is given. Key words: Radar; Target tracking; Infrared image; Simulation model ０引言 有源雷达一直是战场进行目标跟踪识别的重要传感器，但是由于雷达在工作时要向空中辐射大功率电磁波，因而易遭受“电子对抗、反辐射导弹、隐身飞机和超低空突防”这“四大威胁”的攻击。和雷达不同，红外探测通过接收目标辐射源的电磁辐射进行探测和定位，因而不易被侦察或定位，具有强的抗干扰能力；此外，红外系统还可以获得目标的图像特征可进行目标识别。红外已成为重要的被动探测手段。但是，红外也有其缺点，而红外、雷达配合使用可成为相互独立又彼此补充的探测跟踪手段。红外传感器的正确使用， 收稿日期：2006-08-14 作者简介：贺有(1965-)，男，山西运城人，副教授，主要从事情报侦察指挥方面的研究。

雷达机动目标跟踪技术研究

1 绪论 1.1 课题背景及目的 目标跟踪问题实际上就是目标状态的跟踪滤波问题，即根据传感器已获得的目标量测数据对目标状态进行精确的估计[1]。它是军事和民用领域中一个基本问题，可靠而精确地跟踪目标是目标跟踪系统设计的主要目的。在国防领域，目标跟踪可用于反弹道导弹的防御、空防预警、战场区域监视、精确制导和低空突防等。在民用领域，则用于航空和地面交通管制、机器人的道路规划和障碍躲避、无人驾驶车的跟踪行驶、电子医学等。作为科学技术发展的一个方面，目标跟踪问题可以追溯到第二次世界大战的前夕，即1937年世界上出现第一部跟踪雷达站SCR-28的时候。之后，许多科学家和工程师一直努力于该项课题的研究，各种雷达、红外、声纳和激光等目标跟踪系统相继得到发展并且日趋完善。 运动目标的机动会使跟踪系统的性能恶化，对机动目标进行跟踪是人们多年来一直关注的问题。随着现代航空航天技术的飞速发展，机动目标在空间飞行的速度、角度、加速度等参数不断变化，使得目标的位置具有很强的相关性，因此，提高对这类目标的跟踪性能便成为越来越重要的问题，迫切需要研究更为优越的跟踪滤波方法。机动目标的跟踪研究，已成为当今电子战的研究热点之一。今天，精密跟踪雷达不仅广泛应用于各类武器控制和各类实验靶场，而且还广泛应用于各种空间探测、跟踪和识别领域，以及最先进的武器控制系统。 跟踪模型和匹配滤波是机动目标跟踪的两个关键部分，机动目标的精确跟踪在过去和现在都是一个难题，最根本原因在于跟踪滤波采用的目标动力学模型和机动目标实际动力学模型不匹配，导致跟踪滤波器发散，跟踪性能严重下降。本文将机动目标作为研究对象，从目标的运动建模和匹配滤波算法入手，提出或修正跟踪算法，从而实现对机动目标的精确跟踪。 1.2 机动目标跟踪技术及其发展状况 目标机动是指运动当中的目标，其运动方式在不断地发生变化，从一种形式变化为另一种形式，目标的运动可能从匀速到变速，也可能送直线到转弯，它的运动方式并不会从一而终。通俗地说，就是“目标速度的大小和方向发生变化”。 一般情况下，机动目标跟踪方法概括来讲可以分为以下两类：具有机动检测的跟踪算法和无需机动检测的自适应跟踪算法。机动目标的跟踪需要综合运用统计决策、滤波

雷达机动目标跟踪技术研究精编

雷达机动目标跟踪技术 研究精编 Document number：WTT-LKK-GBB-08921-EIGG-22986

1 绪论 课题背景及目的 目标跟踪问题实际上就是目标状态的跟踪滤波问题，即根据传感器已获得的目标量测数据对目标状态进行精确的估计[1]。它是军事和民用领域中一个基本问题，可靠而精确地跟踪目标是目标跟踪系统设计的主要目的。在国防领域，目标跟踪可用于反弹道导弹的防御、空防预警、战场区域监视、精确制导和低空突防等。在民用领域，则用于航空和地面交通管制、机器人的道路规划和障碍躲避、无人驾驶车的跟踪行驶、电子医学等。作为科学技术发展的一个方面，目标跟踪问题可以追溯到第二次世界大战的前夕，即1937年世界上出现第一部跟踪雷达站SCR-28的时候。之后，许多科学家和工程师一直努力于该项课题的研究，各种雷达、红外、声纳和激光等目标跟踪系统相继得到发展并且日趋完善。 运动目标的机动会使跟踪系统的性能恶化，对机动目标进行跟踪是人们多年来一直关注的问题。随着现代航空航天技术的飞速发展，机动目标在空间飞行的速度、角度、加速度等参数不断变化，使得目标的位置具有很强的相关性，因此，提高对这类目标的跟踪性能便成为越来越重要的问题，迫切需要研究更为优越的跟踪滤波方法。机动目标的跟踪研究，已成为当今电子战的研

究热点之一。今天，精密跟踪雷达不仅广泛应用于各类武器控制和各类实验靶场，而且还广泛应用于各种空间探测、跟踪和识别领域，以及最先进的武器控制系统。 跟踪模型和匹配滤波是机动目标跟踪的两个关键部分，机动目标的精确跟踪在过去和现在都是一个难题，最根本原因在于跟踪滤波采用的目标动力学模型和机动目标实际动力学模型不匹配，导致跟踪滤波器发散，跟踪性能严重下降。本文将机动目标作为研究对象，从目标的运动建模和匹配滤波算法入手，提出或修正跟踪算法，从而实现对机动目标的精确跟踪。 机动目标跟踪技术及其发展状况 目标机动是指运动当中的目标，其运动方式在不断地发生变化，从一种形式变化为另一种形式，目标的运动可能从匀速到变速，也可能送直线到转弯，它的运动方式并不会从一而终。通俗地说，就是“目标速度的大小和方向发生变化”。 一般情况下，机动目标跟踪方法概括来讲可以分为以下两类：具有机动检测的跟踪算法和无需机动检测的自适应跟踪算法。机动目标的跟踪需要综合运用统计决策、滤波算法以及其它的数学方法，将传感器所接受到的信号数据进行处理，得到目标的位置、速度、加速度等估计信息。图给出了机动目标跟踪的基本原理图。

智能雷达光电探测监视系统单点基本方案

智能雷达光电探测监视系统单点基本方案 一、系统概述 根据监控需求： 岸基对海3~10公里围主要大小批量目标； 主动雷达光电探测和识别； 多目标闯入和离去自动报警智能职守； 系统接入指挥中心进行远程监控管理； 目标海图显示管理； 系统能够自动发现可疑目标、跟踪锁定侵入目标、根据设定条件进行驱散、同时自动生成事件报告记录，可以实现事故发生后的事件追溯，协助事故调查。 1. 项目建设主要目的 ?为监控区域安全提供综合性的早期预警信息； ?通过综合化监测提高处置和应对紧急突发事件的指挥能力。 2. 基本需求分析： 需配置全自动、全量程具备远距离小目标智能雷达探测监视和光电识别系统，系统具备多目标自动持续稳定跟踪、多种智能报警功能、支持雷达视频实时存储、支持留查取证的雷达视频联动回放功能等；同时后期系统需具备根据用户需求的功能完善二次开发能力。同时支持后续相关功能、扩点组网应用需求。 根据需求和建设主要目的，选型国际同类技术先进水平，拥有相关技术自主知识产权，具备二次技术深化开发的海兰信数据科技股份（2001年成立，2010年国创业板上市，股票代码：300065，致力于航海智能化与海洋防务/信息化的国唯一上市企业）的智能监视雷达光电系统。该系统在国外有众多海事相关成熟应用案例，熟悉国海事、海监、海警、渔政公务执法及救捞业务需

求特点等。同时，该系统近期成功中标国近年来相关领域多套（20套）雷达光电组网项目，充分说明该系统的技术领先及成熟应用的市场广泛接受度。 3. 项目建成后的主要特点 ?全天候、全覆盖、全自动的立体化监控。该系统具备对多传感器信息融合的能力，确保对探测围雷达信息源、光电、AIS、GPS等设备信号源进行有机的融合和整合。 ?系统具备了预警、报警、实时录取回放的综合功能。任何目标物进入雷达视距时，系统即开始进行监测。目标物触碰警报规则后，指挥室获得报警信号，同时联动设备综合光电锁定警报目标，以便驱离。整个过程系统实时记录、方便随时调用回放。 ?系统技术水平国领先。该系统中创新地采用了国际先进的“先跟踪后探测”算法技术对目标进行探测和跟踪，保证了在严苛条件下满足对目标地探测与持续跟踪能力。 ?该系统采用先进的设计思想，开放灵活的系统网络架构，能够根据需求进行不同的组合和配置，系统可扩展性强。 ?维护便捷，由于采用网络架构，获得用户授权后能连接到用户网络，可以远程支援维修维护系统，从而提高维护效率，减少维护成本。 ?可靠性高，充分适应不同的海洋环境。 二、系统设备清单

基于卡尔曼滤波器的雷达目标跟踪

随机数字信号处理期末大作业（报告） 基于卡尔曼滤波器的雷达目标跟踪 Radar target tracking based on Kalman filter 学院（系）：创新实验学院 专业：信息与通信工程 学生姓名：李润顺 学号：21424011 任课教师：殷福亮 完成日期：2015年7月14日 大连理工大学 Dalian University of Technology

摘要 雷达目标跟踪环节的性能直接决定雷达系统的安全效能。由于卡尔曼滤波器在状态估计与预测方面具有强大的性能，因此在目标跟踪领域有广泛应用，同时也是是现阶段雷达中最常用的跟踪算法。本文先介绍了雷达目标跟踪的应用背景以及研究现状，然后在介绍卡尔曼滤波算法和分析卡尔曼滤波器性能的基础上，将其应用于雷达目标跟踪，雷达在搜索到目标并记录目标的位置数据，对测量到的目标位置数据（称为点迹）进行处理，自动形成航迹，并对目标在下一时刻的位置进行预测。最后对在一个假设的情境给出基于卡尔曼滤波的雷达目标跟踪算法对单个目标航迹进行预测的MATLAB仿真，对实验的效果进行评估，分析预测误差。 关键词：卡尔曼滤波器；雷达目标跟踪；航迹预测；预测误差；MATLAB仿真

1 引言 1.1 研究背景及意义 雷达目标跟踪是整个雷达系统中一个非常关键的环节。跟踪的任务是通过相关和滤波处理建立目标的运动轨迹。雷达系统根据在建立目标轨迹过程中对目标运动状态所作的估计和预测，评估船舶航行的安全态势和机动试操船的安全效果。因此，雷达跟踪环节工作性能的优劣直接影响到雷达系统的安全效能[1]。 鉴于目标跟踪在增进雷达效能中的重要作用，各国在军用和民用等领域中一直非常重视发展这一雷达技术。机动目标跟踪理论有了很大的发展，尤其是在跟踪算法的研究上，理论更是日趋成熟。在跟踪算法中，主要有线性自回归滤波、两点外推滤波、维纳 α-滤波和卡尔曼滤波，其中卡尔曼滤波算法在目标跟踪滤波、加权最小二乘滤波、β 理论中占据了主导地位。 雷达跟踪需要处理的信息种类多种多样。除了目标的位置信息外，一般还要对目标运动速度进行估计，个别领域中的雷达还要对目标运动姿态进行跟踪。雷达跟踪的收敛速度、滤波精度和跟踪稳定度等是评估雷达跟踪性能的重要参数。因此提高雷达跟踪的精度、收敛速度和稳定度也就一直是改善雷达跟踪性能的重点。随着科技的发展，各类目标的运动性能和材质特征有了大幅度的改善和改变，这就要求雷达跟踪能力要适应目标特性的这种变化。在不断提高雷达跟踪性能的前提下，降低雷达跟踪系统的成本也是现代雷达必须考虑的问题。特别是在民用领域中由于雷达造价不能过高，对目标跟踪进行快收敛性、高精度和高稳定性的改良在硬件上是受到一些制约的，因此雷达跟踪算法的研究就越来越引起学者们的关注。通过跟踪算法的改进来提高雷达的跟踪性能还有相当大的挖掘潜力。考虑到雷达设备的造价，民用雷达的跟踪系统首要的方法就是对于雷达的跟踪算法进行开发。

雷达跟踪算法论文目标跟踪算法论文

雷达跟踪算法论文目标跟踪算法论文 雷达多目标跟踪算法 摘要:文章简述了雷达多目标跟踪系统中状态估计和航迹数据关联两大问题的研究现状并对主流算法进行分析对比。状态估计问题主要分析了线性滤波及非线性滤波的主流算法。数据关联问题主要分贝叶斯类和最大似然概率类进了行讨论分析。 关键词:雷达；目标跟踪；卡尔曼滤波；数据关联 1引言 将数学算法引入到雷达系统，已经有百年历史，雷达数据处理方法始于高斯将最小二乘算法应用于神谷星的轨道预测，随后R.A.Fisher的极大似然估计法、N.Wiener的维纳滤波法都曾给雷达数据处理带来巨大变革，而由Kalman滤波逐步完善而来的卡尔曼滤波估计理论已经在雷达数据处理中占有非常重要的地位。雷达目标跟踪算法主要有状态估计、航迹点迹处理两个部分。 2状态估计 状态估计是对目标过去的运动状态进行平滑、对目标现在运动状态进行滤波以及对目标未来的运动状态进行预测的方法。 2.1线性滤波算法 在所有的线性形式的滤波器中，线性均方估计滤波器是最优的。线性均方误差准则下的滤波器包括：维纳滤波器和卡尔曼滤波器，稳态条件下两者是一致的，但卡尔曼滤波器适用于有限观测间隔的非平稳问题，它是适合于计算机计算的递推算法。[1]表1列出详细对比。

2.2 非线性滤波 无源探测系统不能测距，欲获得目标状态良好估计需用到非线性滤波方法，包括扩展卡尔曼滤波（EKF）、不敏卡尔曼滤波（UKF）及粒子滤波（PF）[2]。表二列出了详细对比分析。 由以上对比可知，速度上，EKF具有明显优势，但当系统的非线性强度增大导致线性化误差增大时，EKF的估计精度下降，甚至发散；精度上UKF和PF性能相似，但就计算量而言PF远远超过UKF[3]。综上，在一般的非线性高斯环境中宜采用UKF，在更复杂的非高斯环境中，PF将具有更广泛的应用前景。 3 多目标跟踪 多目标跟踪的基本方法，可以分为极大似然类数据关联算法和贝叶斯类数据互联算法。极大似然类数据关联算法包括人工标图法、航迹分叉法、联合极大似然算法、0-1整数规划法、广义相关法等。贝叶斯类互联算法包括最近邻域法、概率数据互联算法、联合数据互联算法、最优贝叶斯算法、多假设方法等[4]。 3.1 极大似然类多目标数据关联算法 在极大似然类数据关联算法中，目前主要应用的是航迹分叉法、两盒极大似然算法、0-1整数规划法和广义相关法这四种算法。表三就这几种线性关联算法进行对比分析。 通过实验，在测量杂波环境相同的条件下，航迹分叉法的计算耗时最长，计算量最大，这是由于它无区别地分配有效测量，不处理同

雷达机动目标跟踪源程序

附录 附录A 机动目标跟踪与实现源程序 T=2;alpha=0.8; % 加权衰减因子 window=round(1/(1-alpha)); % 检测机动的有效窗口长度 dt=100; % dt=dt_x=dt_y=100 Th=25; % 机动检测门限 Ta=9.49; % 退出机动的检测门限 N=800/T; %采样次数 M=50; %模拟次数 %真实轨迹数据 t=2:2:400; xo0=2000+0*t; yo0=10000-15*t; t=402:2:600; xo1=2000+0.075*((t-400).^2)/2; yo1=10000-15*400-(15*(t-400)-0.075*((t-400).^2)/2); t=602:2:610 ; xo2=xo1(100)+15*(t-600); yo2=yo1(100)+0*t; t=612:2:660; xo3=xo2(5)+(15*(t-610)-0.3*((t-610).^2)/2); yo3=yo2(5)-0.3*((t-610).^2)/2; t=662:2:800; xo4=xo3(25)+0*t; yo4=yo3(25)-15*(t-660);

x=[xo0,xo1,xo2,xo3,xo4]; y=[yo0,yo1,yo2,yo3,yo4]; e_x1=zeros(1,N); e_x2=zeros(1,N); e_y1=zeros(1,N); e_y2=zeros(1,N); px=zeros(1,N); qy=zeros(1,N); u=zeros(1,N); u_a=zeros(1,N); for j=1:M no1=100*randn(1,N); % 随机白噪 no2=100*randn(1,N); for i=1:N; zx(i)=x(i)+no1(i); % 观测数据 zy(i)=y(i)+no2(i); z(:,i)=[zx(i);zy(i)]; end X_estimate(2,:)=[zx(2),(zx(2)-zx(1))/T,zy(2),(zy(2)-zy(1))/T]; X_est=X_estimate(2,:); P_estimate=[dt^2,dt^2/T,0,0;dt^2/T,(dt^2)*2/(T^2),0,0;0,0,dt^2,dt^2/T;0,0,dt^2/T,(dt^2)*2/(T ^2)]; x1(1)=zx(1); y1(1)=zy(1); x1(2)=X_estimate(2,1); y1(2)=X_estimate(2,3); u(1)=0; u(2)=0; u1=u(2); pp=0;% ０表示非机动，１表示机动 qq=0; rr=1;k=3; while k<=N