第2讲雷达数据处理仿真实现与实验PPT推荐.ppt

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否落入其中；

nn继续上述步骤，直到形成稳定的航继续上述步骤，直到形成稳定的航迹，航迹起始才算完成；

迹，航迹起始才算完成；

nn在历次扫描中，未与任何航迹互联在历次扫描中，未与任何航迹互联的那些测量（称自由测量或孤立点的那些测量（称自由测量或孤立点迹）作为新的航迹头，转步骤迹）作为新的航迹头，转步骤11操操作。

作。

递推实现流程地波超视距跟踪特殊性nn数据率低：

数据率低：

为了获得足够的信噪比以及多普勒分辨能力，高频地波超为了获得足够的信噪比以及多普勒分辨能力，高频地波超视距雷达积累周期往往长达几十秒甚至几百秒。

如此之低的数据率，视距雷达积累周期往往长达几十秒甚至几百秒。

如此之低的数据率，常规雷达跟踪系统难以接受，其间目标的位置和运动参数会有很大的常规雷达跟踪系统难以接受，其间目标的位置和运动参数会有很大的变化，这给跟踪预测带来很大的不确定性。

变化，这给跟踪预测带来很大的不确定性。

nn检测概率低：

检测概率低：

由于远距离传播衰减，目标回波信号幅度较小；

强杂波由于远距离传播衰减，目标回波信号幅度较小；

强杂波（海杂波、电离层杂波等）和干扰（电台干扰、冲击干扰等）的存在，（海杂波、电离层杂波等）和干扰（电台干扰、冲击干扰等）的存在，目标回波信号经常被掩盖；

再加上高频段目标散射面积随姿态的变化目标回波信号经常被掩盖；

再加上高频段目标散射面积随姿态的变化敏感；

使得高频地波雷达检测概率很低，有时甚至连续多个周期不能敏感；

使得高频地波雷达检测概率很低，有时甚至连续多个周期不能检测到目标信号。

检测到目标信号。

nn观测精度低：

观测精度低：

高频雷达距离分辨通常在几公里以上，方位分辨则在几高频雷达距离分辨通常在几公里以上，方位分辨则在几度以上，这导致雷达对目标位置的估值精度很低，特别是远距离目标，度以上，这导致雷达对目标位置的估值精度很低，特别是远距离目标，观测位置可能偏离目标真实位置十几公里。

另外，雷达在对抗杂波及观测位置可能偏离目标真实位置十几公里。

另外，雷达在对抗杂波及干扰时，经常会破坏期望信号的信息，导致估值误差的加大，甚至使干扰时，经常会破坏期望信号的信息，导致估值误差的加大，甚至使目标参数估计出现野值。

目标参数估计出现野值。

nn杂波密集：

杂波密集：

要在低信噪比下获得足够的目标发现能力，必然导致虚假要在低信噪比下获得足够的目标发现能力，必然导致虚假观测的增加；

杂波和干扰经常会误检为目标，另外在对抗杂波和干扰观测的增加；

杂波和干扰经常会误检为目标，另外在对抗杂波和干扰时也会导致虚假目标的出现。

时也会导致虚假目标的出现。

地波超视距跟踪特殊性nn真实航迹的形成和维持能力不足，特别是在信噪真实航迹的形成和维持能力不足，特别是在信噪比较低干扰较严重的远距离范围，很难及时可靠比较低干扰较严重的远距离范围，很难及时可靠地发现和稳定跟踪目标；

地发现和稳定跟踪目标；

nn航迹参数的估计精度较低，在点迹精度较差、常航迹参数的估计精度较低，在点迹精度较差、常有野值观测干扰的情况下，传统滤波估计算法很有野值观测干扰的情况下，传统滤波估计算法很难获得满意的估计精度；

难获得满意的估计精度；

nn虚假航迹出现的概率较高，受密集杂波的干扰，虚假航迹出现的概率较高，受密集杂波的干扰，虚假航迹时有出现，严重影响使用者对监测态势虚假航迹时有出现，严重影响使用者对监测态势的判断。

的判断。

仿真评价方法nn蒙特卡洛仿真方法蒙特卡洛仿真方法MonteCarloMonteCarlo仿真方法是通过大量的计算机模拟来检验系统的动仿真方法是通过大量的计算机模拟来检验系统的动态特性并归纳出统计结果的一种随机分析方法。

用数学方法模拟态特性并归纳出统计结果的一种随机分析方法。

用数学方法模拟真实物力环境，并验证系统的可靠性与可行性。

真实物力环境，并验证系统的可靠性与可行性。

主要包括随机数的产生、主要包括随机数的产生、MonteCarloMonteCarlo仿真设计以及结果解释等。

仿真设计以及结果解释等。

MonteCarloMonteCarlo仿真设计的基本原则是，在比较两种方法的性能时，仿真设计的基本原则是，在比较两种方法的性能时，应尽可能的保证相同的实验条件，即保证相同的仿真序列和相同应尽可能的保证相同的实验条件，即保证相同的仿真序列和相同的随机量测误差。

的随机量测误差。

另外还应保证试验的可重复性，以使感兴趣或异常的结果能够被另外还应保证试验的可重复性，以使感兴趣或异常的结果能够被详细检查出来而不需要重复整个仿真试验。

可通过将仿真数据及详细检查出来而不需要重复整个仿真试验。

可通过将仿真数据及结果打印或写盘来实现。

结果打印或写盘来实现。

nn滤波精度滤波精度nn关联正确与错误表征关联正确与错误表征跟踪评价指标滤波精度滤波精度nn均方根误差均方根误差（RMSE）/（RMSE）/标准偏差标准偏差“误差误差”的的“平方平方”的的“平均平均”的的“二次根二次根”nn有限观测次数、真值未知有限观测次数、真值未知跟踪评价指标关联概率关联概率nn目标正确跟踪百分比目标正确跟踪百分比nn如果一个目标某个周期的真实位置与估计位置之间的距离不超过目标一如果一个目标某个周期的真实位置与估计位置之间的距离不超过目标一个周期个周期之内最大可能运动距离之内最大可能运动距离，我们则认为目标被正确跟踪。

，我们则认为目标被正确跟踪。

nn定义一个二进制序列表征目标的跟踪状态。

如果某个周期存在一条目标定义一个二进制序列表征目标的跟踪状态。

如果某个周期存在一条目标真实航真实航迹，序列对应位置则为迹，序列对应位置则为11；

如果没有真实航迹，对应位置则为；

如果没有真实航迹，对应位置则为00。

每个周期目标。

nn正确跟踪百分比通过对各次蒙特卡洛仿真上述二进制序列统计实现。

目正确跟踪百分比通过对各次蒙特卡洛仿真上述二进制序列统计实现。

目标正确跟踪百分比的时间平均，将能提供目标被正确跟踪的时间分数，标正确跟踪百分比的时间平均，将能提供目标被正确跟踪的时间分数，从而表征航迹的连续性。

从而表征航迹的连续性。

nn单位时间虚假航迹数单位时间虚假航迹数nn与正确跟踪定义相反，所有那些既不是与正确目标观测关联又不满足上与正确跟踪定义相反，所有那些既不是与正确目标观测关联又不满足上面条件的确认航迹则被称为虚假航迹。

面条件的确认航迹则被称为虚假航迹。

nn目标正确跟踪百分比越高，单位时间虚假航迹数越少，表明跟踪器性目标正确跟踪百分比越高，单位时间虚假航迹数越少，表明跟踪器性能越好。

能越好。

目标观测数据模拟nn输入是什么？

仿真什么样的模型nn输出是什么？

最终形成什么数据目标观测数据模拟nn常速运动模型常速运动模型（CV）（CV）nn模型模型：

nnx=x0+vx*tx=x0+vx*tnny=y0+vy*ty=y0+vy*tnn输入输入：

nnx0x0nny0y0nnvxvxnnvyvynn输出：

输出：

nn（r,a）=f（x,y）（r,a）=f（x,y）nn（zr,za）=（r,a）+rand（）（zr,za）=（r,a）+rand（）目标观测数据模拟nn常加速运动模型常加速运动模型（CA）（CA）nn模型模型：

nnx=x0+vx*t+x=x0+vx*t+*ax*t*t*ax*t*tnny=y0+vy*t+y=y0+vy*t+*ay*t*t*ay*t*tnn输入输入：

nnX0,y0X0,y0nnvx,vyvx,vynnax,ayax,aynn输出：

nn（r,a）=f（x,y）（r,a）=f（x,y）nn（zr,za）=（r,a）+rand（）（zr,za）=（r,a）+rand（）目标观测数据模拟nn圆周运动模型圆周运动模型（CT）（CT）nn模型模型：

nnx=x0+（v/w）*cos（wt）x=x0+（v/w）*cos（wt）nny=y0+（v/w）*cos（wt）y=y0+（v/w）*cos（wt）nn输入输入：

nnx0,y0x0,y0nnvvnnwwnn输出：

nn（r,a）=f（x,y）（r,a）=f（x,y）nn（zr,za）=（r,a）+rand（）（zr,za）=（r,a）+rand（）数据处理实验分析nn非合作目标nn真值可获取真值可获取nn运动不确定运动不确定nn合作目标nn真值可获取真值可获取nn运动确定运动确定nn实验方法nn实验分析nn数据量要求数据量要求nn数据选择数据选择nn分析指标分析指标仿真实验示例仿真实验示例仿真实验示例仿真实验示例仿真实验示例序号跟踪器平均成功跟踪百分比每小时假航迹数1单频跟踪A51.08%1.272单频跟踪B47.81%1.263航迹融合71.14%2.584前置式点迹融合85.72%11.435内置式点迹融合86.75%11.496后置式点迹融合87.08%12.377硬分区混合式融合84.81%5.558软分区混合式融合86.81%5.66态势显示简介nn正确实时显示目标的航迹及诸参数；

正确实时显示目标的航迹及诸参数；

nn目标航迹点迹与雷达威力范围的地图背景正确目标航迹点迹与雷达威力范围的地图背景正确重合显示，直观表达目标的位置信息；

重合显示，直观表达目标的位置信息；

nn提供兴趣目标的选取及单独重点观测手段；

提供兴趣目标的选取及单独重点观测手段；

nn可随时接入雷达系统，通过以太网实时接收数可随时接入雷达系统，通过以太网实时接收数据处理输出的态势数据参数，并且可随时退出据处理输出的态势数据参数，并且可随时退出雷达系统；

雷达系统；

nn以文件形式记录接收的雷达态势数据，提供