高取樣率雷達系統對戰術運動目標的追蹤技巧

Abstract

高取樣率雷達系統追蹤一戰術運動目標時, 其測量雜訊常呈相當的關聯性而可模式化 為一階的馬可夫過程。對就于幾種常見的戰述運動目標追蹤技巧: 狀態擴充法, 戰述 運動偵測法, 輸入估計法, 高爾森多重模式法及交連式多重模式法, 可利用產生人工 測量值的過程, 重新推導測量方程式, 而得到幾種有用的消除雜訊關聯性的方法。如 果測量雜訊相當復雜, 而被模式化為一高階自動遞回過程和一白色過程之和, 則將雜 訊關聯性變數并入目標狀態考量, 消除雜訊關聯性的作用也可以完成。在本論文里, 消除雜訊關聯性前后的追蹤效果均以理論分析或計算機模擬作了詳細的評估于比較。 我們可發現, 經過消除雜訊關聯性的處理, 追蹤效果得到重大的改善, 特別在對目標 速度及加速的估計上。準確的速度及加速度估計, 對一些戰術應用如威脅評估及攔截 解算等, 將顯得相當重要。 如果包括雜訊關聯性參數的某些參數為未知, 則在執行消除雜訊關聯性處理之前, 這 些未知, 則在執行消除雜訊關聯性處理之前, 這些未知參數宜先估計出來。若我們用 狀態擴充法追蹤目標, 則推導出測量值創新處理的自相關函數為未知參數的函數, 并 取自相關函數的時間平均值代替統計值, 可將這些參數適應性地估計出來。本論文里 還提出一個取名為"多重層級估計法"的修正式結構, 可以有效地計算參數而達到良好 的估計效果。此外, 如果以戰術運動偵測法或輸入估計法來追蹤目標, 參數估計可以 用一簡化的近似法求得。