【摘 要】
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研究了距离波门拖引(RGPO)干扰下杂波环境中机动单目标的跟踪问题,在建立RGPO干扰条件下雷达量测模型的基础上,提出了一种RGPO干扰下基于改进的交互多模型-概率数据关联算法(
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61201379);安徽省自然科学基金资助项目(1608085MF123)
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研究了距离波门拖引(RGPO)干扰下杂波环境中机动单目标的跟踪问题,在建立RGPO干扰条件下雷达量测模型的基础上,提出了一种RGPO干扰下基于改进的交互多模型-概率数据关联算法(IMM-PDAF)的目标跟踪技术。该技术联合RGPO鉴别与跟踪一体化。在干扰鉴别上,采用信号似然比预处理、角度χ2检验以及m/n逻辑检验方法。在跟踪算法方面,采用提出的基于量测功率特征的IMM-PDAF算法,同时目标状态更新依据是否存在干扰采用不同的方法。若存在RGPO干扰,则根据RGPO假目标与真目标量测对的特点,采用提出的距离最近选择、角度数据压缩方法合成新量测对目标状态进行更新,若无RGPO干扰,则综合功率和位置特征对所有量测进行加权更新目标状态。仿真结果表明,该技术不仅能有效剔除RGPO干扰对跟踪算法带来的不良影响,而且具有良好的机动目标跟踪性能。
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