有源雷达难以有效解决来自电子干扰、隐身技术、反辐射攻击、低空和超低空突袭的问题,无源雷达因其不同于有源雷达的工作方式使得其面对这四大威胁时具有较大优势,已成为现代电子侦察系统的重要组成部分。然而无源雷达定位精度不高,在目标跟踪过程中存在航迹起始困难、跟踪航迹不连续等问题。鉴于此,本文重点开展无源雷达的目标跟踪技术研究,主要工作包括:第一,针对集中式跟踪系统中的数据预处理问题,利用多站纯测向数据进行跟踪前数据关联,形成以目标为基准关联匹配对,可以有效减少跟踪过程中虚假组合目标数和运算量,仿真对比了不同布站规则下的关联误差;研究了针对目标跟踪的非线性滤波算法,仿真实验表明:在无源雷达目标跟踪过程中,不敏卡尔曼滤波比扩展卡尔曼滤波具有优势。第二,对于单目标连续航迹跟踪,研究了交互式多模型和不敏卡尔曼滤波联合的IMM_UKF算法,仿真实验表明:带有多普勒信息量测的IMM_UKF算法对目标的位置和速度的估计误差均小于仅有方位角量测的滤波算法。针对单目标航迹中断问题,提出基于前向预测和后向估计(FP-BE)与前向估计和后向预测(FEBP)的序贯关联算法。与传统的加权关联法、序贯关联法相比,所提算法改善了航迹中断情况下的跟踪性能,提高了目标航迹的估计精度,仿真实验验证了所提算法的正确性和有效性。第三,对于多目标跟踪问题,研究了基于直观法的航迹起始方法,以减少跟踪中的虚假航迹数目;研究了联合概率数据互联算法,以解决多目标量测数据与目标的关联问题。进一步,针对多目标航迹中断问题,提出基于FP-BE和FE-BP的多目标航迹中断序贯关联算法,以固定时间窗内的状态估计进行序贯关联,解决了阈值时间内多个目标的航迹中断问题,提升了关联正确率,并通过仿真实验验证了所提算法的正确性和有效性。
