利用多径的雷达低空小目标检测与跟踪方法研究

Radar is an effective means to detect and track low altitude small targets such as unmanned aerial vehicle, such as unmanned aerial vehicle (UAV), and has important application value in the civil field and national defense. The signal multipath propagation is a typical problem in the low altitude environment of the city plagued the conventional radar target detection and tracking application. However, there is information of target in multipath signal, which can be utilized to improved performance of the target detection and tracking methods. In this project, the theory and method of weak target detection and multi target continuous tracking of target information in multipath measurement will be carried out. Through the analysis of the multipath characteristics, the establishment of multipath measurement likelihood model, both of the framework of weak target detection based on multi frame accumulation of information, and the framework of multi-target tracking joint estimation using RFS will be constructed. Some key scientific problems, such as the information accumulation method of in uncertain multipath characteristic conditions, the joint estimation of dynamic multipath characteristics and multi target state will be solved. The weak target detection algorithm and multiple targets sustained tracking algorithm can be implemented. Moreover, the experimental platform will be built to collect experimental data to verify the principle and methods developed. These works will put forward the related scientific works, and promote the application of radar in low altitude small targets detection and tracking.

雷达是全天候探测和跟踪无人机等城市低空小目标的有效手段，在国防和民用领域有重要的应用价值。城市低空环境典型的信号多径传播问题困扰常规雷达目标检测与跟踪。若能有效利用多径回波含有的目标信息，可增强对目标的检测和跟踪性能。.本项目开展利用多径量测中目标信息的弱目标检测和多目标持续跟踪理论和方法研究。通过分析多径特征，建立多径量测似然模型，分别构建基于多帧信息积累的弱目标检测框架，基于双RFS联合估计的多目标跟踪框架，解决不确知多径特征条件下多径信息积累方法，动态多径特征与多目标状态联合估计方法等关键科学问题，提出可实现的弱目标检测算法和多目标持续跟踪算法。搭建实验平台，采集实验数据，对本项目所获得的模型、方法成果进行验证。以期为雷达城市低空小目标探测系统研制奠定理论和技术基础，也推动雷达目标检测与跟踪相关应用科学发展。

雷达是全天候探测和跟踪无人机等城市低空小目标的有效手段。低空环境典型的多径传播问题困扰常规雷达目标检测与跟踪。.项目主要研究内容为弱目标检测理论与方法和多目标持续跟踪理论与方法两方面。包括多径环境下的观测对象模型研究，弱目标检测和多目标跟踪的理论处理框架研究，利用多路径信号量测的检测与跟踪实现算法研究，性能分析与实验验证等。过程中还扩展研究了与本项目基础科学问题相关的方法和技术。取得一系列研究进展和重要结果：.1）建立了统一的多路径量测似然模型；联合利用多路径量测中的目标信息，构建了基于多帧信息积累的弱目标检测框架；提出利用多传感器的机动目标的检测前跟踪算法；突破不确知多径特征条件下多径目标信息积累瓶颈，提出联合多径参数在线修正的检测前跟踪算法；提出针对密集量测目标的强散射中心估计和能量积累，实现对雷达密集弱目标的有效检测；提出了一种先单重频跨边界多帧积累检测，再多重频关联融合解模糊的方法，有效解决多重频雷达距离-多普勒模糊量测中微弱目标的检测前跟踪问题；理论分析分层和共识两种经典分布式融合架构，实现未知量测数据相关性情况下的多传感器数据融合，得出了基于指数混合密度的后验CRLB和条件后验CRLB。.2）采用泊松量测模型，构建多动态对象联合估计的多目标跟踪框架；提出利用多径信息的被动目标定位算法；提出联合估计和管理动态外辐射源、动态反射点和多运动目标状态的有效算法；针对实际应用中雷达目标检测概率未知且时变的问题，提出基于航迹随机集的多目标跟踪算法，能够同时估计目标的航迹数量、状态以及传感器的检测概率。.本项目的研究丰富了复杂动态环境下雷达弱目标检测和多目标跟踪的科学理论和方法。所提出的实现算法可有效推进城市低空运动目标探测与跟踪、浅海运动目标探测与跟踪以及室内目标定位与跟踪等应用的发展。