高频地波雷达工作在频率十分拥挤、电磁环境极其复杂的短波段,其探测性能易受电磁环境变化的影响。在复杂电磁环境下,系统探测难以保证目标点迹的连续性,同时较低的方位分辨率导致远距离上检测点迹的高度分散和跳变。因此,在雷达数据处理时,存在难以航迹起始和形成稳定航迹的问题。然而双/多基地高频地波雷达体制是进一步提高单基地高频地波雷达全天候性能、保障在复杂电磁环境下航迹起始和稳定航迹形成的有效途径之一。本文以T/R-R型双基地高频地波雷达系统为背景,重点研究智能化信息融合模型和算法,以及复杂电磁环境下的航迹起始和短航迹合成问题。本文首先针对高频地波雷达电磁波沿海面绕射的特点,采用曲面定位法分析T/R-R型双基地高频地波雷达系统的探测范围及定位精度,绘制单、多测量子集定位精度曲线,并得到双基地高频地波雷达各测量子集在不同探测区域的精度分布。这些研究为双基地高频雷达数据处理方法的设计提供参考依据。受复杂电磁环境、海杂波及电离层杂波等影响,高频地波雷达系统的检测点迹往往具有突变性、非均匀性、区域性和模糊性等特点。本文从信号处理角度,将上述超视距探测时变不确定多源信息融合问题归结为多源、多模式信息的综合决策推理系统设计问题。这类问题的解决需要引入智能化的信息融合概念和算法,从而构造一个具有学习、推理、专家功能的高性能智能化信息融合系统。本文通过分析双基地高频雷达的数据特点及其在数据处理中存在的问题,在神经网络-模糊推理二维模型基础上引入专家系统技术,构造神经网络(Neural Network)、模糊推理(Fuzzy Reasoning)和专家系统(Expert System)三大技术相结合的紧耦合式NFE三维模型。研究表明,该模型能够综合神经网络、模糊推理和专家系统的特点,并具有通用性和收敛性,可看作是一类完备的智能化信息融合模型,适用于处理复杂环境背景下的不确定信息融合问题。由于高频地波雷达的速度探测精度远高于距离和方位的探测精度,因此在关联处理中速度信息起到至关重要的作用。在双基地高频雷达的点迹关联处理中,由于仅凭径向速度无法解决速度对齐问题,进而无法利用目标实际运动速度信息,因此很难预测首次检测点迹下一时刻的位置,这为数据处理的初始相关波门的位置和大小的选取带来极大的困难。针对此问题,本文提出基于NFE模型的初始点迹关联波门预测方法。该方法将回波点迹的径向斜率(由目标位置信息确定)和径向速度作为输入变量,以目标在径向坐标系的预计运动区域相应值作为输出变量,按照双基地高频雷达探测精度的不同建立专家系统和制定专家规则来确定不同区域的隶属函数,实现单检测点迹的初始波门预测,从而为解决双基地高频地波雷达初始点迹的速度关联提出一种可行的方法。该方法为及时准确地确定初始点迹关联波门和快速起始航迹提供有力保障。传统的微波雷达航迹起始算法具有的共性是:其一,主要利用目标的位置信息(包括径向距离和方位角)作为输入向量进行判断,然后考虑速度维的关联处理;其二,这些算法在判别是否形成有效航迹时所遵循的准则多以量测连线的线性程度的判断作为依据。然而双基地高频地波雷达航迹起始问题不能简单地照搬传统的微波雷达航迹起始算法,需要考虑由于低位置信息探测精度引起的检测数据的强突变性问题,从而无法应用传统的方法有效地起始航迹。针对此问题,本文在对双基地高频地波雷达数据特征详尽分析的基础上,研究基于NFE模型的航迹起始方法。该方法建立径向速度变化量、雷达反射截面积变化量及信杂比幅度与回波量测作为更新点迹的可信度之间的模糊关系,间接利用数据的位置信息将其作为专家系统的判决条件作为辅助选择相应的输入变量的隶属度函数实现航迹起始,从而解决双基地高频地波雷达系统在初始点迹高度分散、不连续的情况下航迹难以起始的问题。不同于一般的微波雷达,高频地波雷达采用了超分辨、高精度的多普勒处理技术,因此如何有效利用多普勒频移参数成为双基地高频雷达系统航迹处理的关键。由于在复杂环境下的各站航迹往往是断续的短航迹,而不是完整的稳定航迹,因此双基地高频地波雷达航迹融合实际上是短航迹合成问题。本文针对此问题提出利用多普勒频差因数修正相交关联门内公共量测来自目标的条件概率,并将其引入Hopfield网络的目标函数的Doppler-NJPDA数据关联算法,提高密集杂波环境下交叉运动目标相交的区域正确短航迹识别概率,从而解决双基地高频地波雷达交叉运动目标真假短航迹识别问题。另外,在短航迹合成处理中融汇基于NFE模型的航迹起始方法,并在航迹更新点可信度NFE模型的基础上按照航迹处理的特点对其进行改进用于虚假点迹剔除。综合使用以上方法可保证对多目标点迹-航迹关联的实时性和可靠性,从而解决双基地高频雷达密集虚假点迹环境下交叉运动目标相交区域的短航迹合成问题。