雷達跟蹤演算法

⑴ 環境感知與目標檢測的區別

環境感知與沖伍目標檢測的區別主要是操作方式不同。
1、環境監測：
通過對反映環境質量的指標進行監視和測定，以確定環境污染狀況和環境質量的高低。環境監測的內容主要包括物理指標的監測、化學指標的監測和生態系統的監測。
2、環境檢測：
利用GIS技術對環境監測網路進行設計,環境鋒判段監測收集的信息又能通過GIS適時儲存和顯示，並對所選評價區域進行銀譽詳細的場地監測和分析。

⑵ 崔乃剛的4論著成果

1. 空地反輻射導彈抗雷達關機制導方案研究。航天部科技進步二等獎，1996
2. 雷達對大過載再入機動目標搜索跟蹤演算法研究。航天部科技進步三等獎，1997
3. 反艦導彈主動規避技術研究。國防科技進步三等獎，2000
4. 對提高統計線性化精度及高階矩陣傳播法的研究。航空學報，1997，Vol.18（2）：234－237
5. 彈性機翼對機載導彈子慣導系統導航精度的影響分析。宇航學報，1998，Vol.19（4）：21－27
6. 定常推力登月飛行器最優軟著陸軌道研究。高技術通訊，2003，Vol.13（4）：39－42
7. 小推力登月飛行器軌道初步稿褲研究。飛行力學，2000，Vol.18（2）：46－49
8. 定常幅值小推力登月飛行器軌道研究。航空學報，2001，Vol.22（鍵鋒簡1）：281－285
9. 基於高動態GPS接收機輸出數據的衛星自主導航。中國空間科學技術，2000，Vol.20（6）：23－29
10. 考慮對接裝置慣性及接觸變形的對接動力學模擬研究。空間科學基坦學報，2001，Vol.21（3）：280－286

⑶ 關於雷達追蹤問題

雷達不僅能追蹤導彈的 還能跟蹤飛機、航天器等等目標發射機通過天線把電磁波能量射向空間某一方向，處在此方向上的物體反射碰到的電磁波；雷達天線接收此反射波，送至接收設備進行處理，提取有關該物體的某些信息（目標物體至雷達的距離，距離變化率或徑向速度、方位、高度等）。雷達分為連續波雷達和脈沖雷達兩大類。脈沖雷達因容易實現精確測距，且接收回波是在發射脈沖休止期內，所以接收天線和發射天線可用同一副天線，因而在雷達發展中居主要地位。測量距離實際是測量發射脈沖與回波脈沖之間的時間差，因電磁波以光速傳播，據此就能換算成目標的精確距離。目標方位是利用天線的尖銳方位波束測量。仰角靠窄的仰角波束測量。根據仰角和距離就能計算出目標高度。當雷達和目標之間有相對運動時，雷達接收到的目標回波頻率與雷達發射頻率不同，兩者的差值稱為多普勒頻率。從多普勒頻率中可提取的主要信息之一是雷達與目標之間的距離變化率。當目標與干擾雜波同時存在於雷達的同一空間分辨單元內時，雷達利用它們之間多普勒頻率的不同能從干擾雜波中檢測和跟蹤目標。雷達的優點是白天黑夜均能探測遠距離的目標，且不受霧、雲和雨的阻擋，具有全天候、全天時的特點，並有一定的穿透能力。因此，它不僅成為軍事上必不可少的電子裝備，而且廣泛應用於社會經濟發展（如氣象預報、資源探測、環境監測等）和科學研究（天體研究、大氣物理、電離層結構研究等）。星載和機載合成孔徑雷達已經成為當今遙感中十分重要的感測器。其空間分辨力可達幾米到幾十米，且與距離無關。雷達在洪水監測、海冰監測、土壤濕度調查、森林資源清查、地質調查等方面顯示了很好的應用潛力

⑷ 佳明和邁金的雷達區別

檢測方式。佳明Garmin推出的Varia智能運槐騎行雷達，正是一種化被動為主動的安全裝備。是一種通過旁物友雷達發射信號，來進行檢測的，而邁金雷達所採用的是波雷達跟蹤演算法檢測的，這是兩者之間最大的區螞友別。

⑸ 彈道導彈跟蹤雷達有怎樣的發展歷史及發展趨勢

彈道導悉搜磨彈跟蹤雷達在20世紀40年代後期開始使用，最初，採用圓錐掃描體制。50年代中期漏芹，研製出單脈沖精密跟蹤測量雷達。60年代中期，在靶場使用了反導彈試驗性相控陣雷達，60年代後期，出現了寬頻波形的目標特性測量雷達。70年代以後，加強了導彈陣地雷達識別技術的研究。

發展趨勢是：採用自適應環境變化的信號波形，提高對小目標檢測睜斗和在雜波干擾中檢測目標的能力；採用寬頻波形獲得距離、速度的高分辨力，進行目標物理特性分析；採用多站雷達體制，以提高測定目標坐標的精度；進一步改進信號處理系統；加強識別技術和識別演算法的研究等。

⑹ 雷達測角方法相關報告（上）

學號：20000300055

姓名：王鐸澎

嵌牛導讀：該篇穗滑文章主要介紹了當下較為流行的單脈沖測角技術

嵌牛正文：

研究背景：

跟蹤雷達系統用來測量目標相對於雷達的距離、方位角、俯仰角和速度。通過利用這些參數並保持對這些測量參數的跟蹤,跟蹤雷達能夠預測未來時刻的目標參數值。目標跟蹤對於軍用雷達和大多數的民用雷達都是很重要的。在軍用雷達中,目標跟蹤決定著武器的火力控制及導彈的制導;實際上,沒有正確的目標跟蹤,導彈制導是不可能的。商用雷達系統,如民用航空管制雷達,可利用跟蹤作為控制航班起飛和降落的一種手段。

研究目的：

現代精密跟蹤測量雷達系統中，單脈沖雷達因其具有獲得誤差信息時間短、測角精度高和抗干擾能力強等優點而得到廣泛應用．相位和差單脈沖雷達屬於單脈沖雷達的一種，在眾多測角方法中，比幅單脈沖測角方法以其測角精度高，角數據率高及演算法簡單易用得到了廣泛的應用。

多波束形成方法：

拋物面天線：多饋源

陣列天線：子陣劃分

本次報告中僅以拋物面天線多饋源產生的多波束作為討論對象。

一維比幅單脈沖測角:

假定有兩個相同且彼此部分重悶族櫻疊的波束，其示意圖如圖1所示，兩個波束交疊於OA軸，當目標位於θs方向時，兩個波束收到的信號強度相當，故稱此軸為等信號軸；當目標偏向OB方向時，指向θl的左波束的回波要強一些；

當目標偏向OC方向時，指向θr的右波束的回波要強一些。因此，通過比較左、

右波束中目標回波信號的強弱可以判定目標偏離和波束指向θs的方向。這就是和差比幅單脈沖測角法的基本原理。

設天線電壓方向性函數為F(),等信號OA的指向為0，則波束1，2的方向性函數為

為與波束最大值方向的傾角，用等信號法測量時，波束1和波束2收到的回波信號為：

為目標偏離等信號軸的角度。

對信號進行和差處理可獲螞叢得目標信號的差值和和值，即

在等信號軸附近差信號及和信號可近似表示為歸一化和差值為

由於正比於目標偏離的角度，故可用它來判斷偏離的大小和方向，具體實物實現可參考下圖：

模擬波形：

利用模擬中用到的數據，通過計算得到擬合表達式：

由下圖，利用二次回歸曲線擬合得到的圓點直線和原始數據繪制出來的直線基本上重合，可以看出，結果的誤差是很小的。

二維（三通道）比幅單脈沖測角：

單脈沖雷達只需要一個回波脈沖，就可以給出目標角位置的全部信息。與傳統的圓錐掃描法相比具有獲得誤差信息的時間短、較高的測角精度和較強抗干擾能力的優點。在單脈沖體制中，主要有振幅和差單脈沖雷達與相位和差單脈沖雷達兩種。分析振幅和差單脈沖雷達的相關文獻較多．而分析相位和差單脈沖雷達較少．且一般只分析一個平面的情況。相對於一維情況的基本原理性分析，二維情況的分析不是簡單的兩個天線的分析，而要考慮多天線的位置關系，其信號發射、接收、處理過程也較一維情況復雜。

下圖展示了一個典型的單脈沖天線方向圖。四個波束A、B、C和D分別代表四個圓錐掃描波束方向。四個饋源，主要是喇叭,用來產生單脈沖天線方向圖。幅度單脈沖處理要求四個信號的相位相同,但具有不同的幅度

常規三通道單脈沖雷達如圖1所示，天線接收信號經過混合器後得到和通道、方位差通道、俯仰差通道3個通道，只能得到一個目標的方位角和俯仰角。

根據常規的單脈沖雷達處理過程，當只存在一個目標時

式中：,為雷達經過和差處理得到的已知量；Tx和Ty是未知量，分別為目標的方位誤差信號和俯仰誤差信號。通過求解方程可以得到Tx和Ty，進而查表得到目標的角度信息。

當存在2個目標時，

式中：為第1個目標的信號幅度、方位誤差信號、俯仰誤差信號；為另一個目標的信號幅度、方位誤差信號、俯仰誤差信號，均為未知數。3個方程的通過分解實部和虛部得到6個方程，然而卻存在8個未知數(信號幅度包含絕對值和相位2個參數)，顯然是無法求解的，導致常規的單脈沖雷達無法分辨波束內的2個目標。為了求解未知量，需要增加方程的數量。

信號分析：

首先考慮方位誤差信號，定義信號S1和S2為：

S1=A+D；

S2=B+C；

繪制當=0.15rad，=0.75rad不同角度下相應的S1，S2，，差比和曲線：

當=0.15rad時：

S1，S2                           S1+S2

S1-S2（S1-S2）/（S1+S2）

當=0.75rad時：

S1，S2                           S1+S2

⑺ 目標跟蹤檢測演算法（四）——多目標擴展

姓名：劉帆；學號：20021210609；學院：電子工程學院

https://blog.csdn.net/qq_34919792/article/details/89893665

【嵌牛導讀】基於深度學習的演算法在圖像和視頻識別任務中取得了廣泛的應用和突破性的進展。從圖像分類問題到行人重識別問題，深度學習方法相比傳統方法表現出極大的優勢。與行人重識別問題緊密相關的是行人的多目標跟蹤問題。

【嵌牛鼻子】深度多目標跟蹤演算法

【嵌牛提問】深度多目標跟蹤演算法有哪些？

【嵌牛正文】

第一階段（概率統計最大化的追蹤）

1）多假設多目標追蹤演算法（MHT，基於kalman在多目標上的拓展）

多假設跟蹤演算法(MHT)是非常經典的多目標跟蹤演算法，由Reid在對雷達信號的自動跟蹤研究中提出，本質上是基於Kalman濾波跟蹤演算法在多目標跟蹤問題中的擴展。

卡爾曼濾波實際上是一種貝葉斯推理的應用，通過歷史關聯的預測量和k時刻的預測量來計算後驗概率：

關聯假設的後驗分布是歷史累計概率密度的連乘，轉化為對數形式，可以看出總體後驗概率的對數是每一步觀察似然和關聯假設似然的求和。但是若同時出現多個軌跡的時候，則需要考慮可能存在的多個假設關聯。

左圖為k-3時刻三個檢測觀察和兩條軌跡的可能匹配。對於這種匹配關系，可以繼續向前預測兩幀，如圖右。得到一種三層的假設樹結構，對於假設樹根枝乾的剪枝，得到k-3時刻的最終關聯結果。隨著可能性增加，假設組合會爆炸性增多，為此，只為了保留最大關聯性，我們需要對其他的節點進行裁剪。下式為選擇方程

實際上MHT不會單獨使用，一般作為單目標追蹤的擴展添加。

2）基於檢測可信度的粒子濾波演算法

這個演算法分為兩個步驟：

1、對每一幀的檢測結果，利用貪心匹配演算法與已有的對象軌跡進行關聯。

其中tr表示一個軌跡，d是某一個檢測，他們的匹配親和度計算包含三個部分：在線更新的分類學習模型(d)，用來判斷檢測結果是不是屬於軌跡tr; 軌跡的每個粒子與檢測的匹配度，採用中心距離的高斯密度函數求和(d-p)表示；與檢測尺寸大小相關的閾值函數g(tr,d)，表示檢測與軌跡尺度的符合程度, 而α是預設的一個超參數。

計算出匹配親和度矩陣之後，可以採用二部圖匹配的Hungarian演算法計算匹配結果。不過作者採用了近似的貪心匹配演算法，即首先找到親和度最大的那個匹配，然後刪除這個親和度，尋找下一個匹配，依次類推。貪心匹配演算法復雜度是線性，大部分情況下，也能得到最優匹配結果。

2、利用關聯結果，計算每個對象的粒子群權重，作為粒子濾波框架中的觀察似然概率。

其中tr表示需要跟蹤的對象軌跡，p是某個粒子。指示函數I(tr)表示第一步關聯中，軌跡tr是不是關聯到某個檢測結果，當存在關聯時，計算與關聯的檢測d 的高斯密度P{n}(p-d )；C{tr}§是對這個粒子的分類概率；§是粒子通過檢測演算法得到的檢測可信度，(tr)是一個加權函數，計算如下：

3）基於馬爾科夫決策的多目標跟蹤演算法

作者把目標跟蹤看作為狀態轉移的過程，轉移的過程用馬爾科夫決策過程(MDP)建模。一個馬爾科夫決策過程包括下面四個元素：(S, A, T(.),R(.))。其中S表示狀態集合，A表示動作集合，T表示狀態轉移集合，R表示獎勵函數集合。一個決策是指根據狀態s確定動作a, 即 π: SA。一個對象的跟蹤過程包括如下決策過程：

從Active狀態轉移到Tracked或者Inactive狀態：即判斷新出現的對象是否是真。

從Tracked狀態轉移到Tracked或者Lost狀態：即判斷對象是否是持續跟蹤或者暫時處於丟失狀態。

從Lost狀態轉移到Lost或者Tracked或者Inactive狀態：即判斷丟失對象是否重新被跟蹤，被終止，或者繼續處於丟失狀態。

作者設計了三個獎勵函數來描述上述決策過程：

第一個是：

即判斷新出現的對象是否為真，y(a)=1時表示轉移到跟蹤狀態，反之轉移到終止狀態。這是一個二分類問題，採用2類SVM模型學習得到。這里用了5維特徵向量：包括x-y坐標、寬、高和檢測的分數。

第二個是：

這個函數用來判斷跟蹤對象下一時刻狀態是否是出於繼續跟蹤，還是處於丟失，即跟蹤失敗。這里作者用了5個歷史模板，每個模板和當前圖像塊做光流匹配，emedFB表示光流中心偏差， 表示平均重合率。 和 是閾值。

第三個是：

這個函數用來判斷丟失對象是否重新跟蹤，或者終止，或者保持丟失狀態不變。這里當丟失狀態連續保持超過 (=50)時，則轉向終止，其他情況下通過計算M個檢測匹配，來判斷是否存在最優的匹配使上式(3-14)獎勵最大，並大於0。這里涉及兩個問題如何設計特徵以及如何學習參數。這里作者構造了12維與模板匹配相關的統計值。而參數的學習採用強化學習過程，主要思想是在犯錯時候更新二類分類器值。

第二階段 深度學習應用

1）基於對稱網路的多目標跟蹤演算法

關於Siamese網路在單目標跟蹤深度學習中有了介紹，在這里不再介紹，可以向前參考。

2）基於最小多割圖模型的多目標跟蹤演算法

上述演算法中為了匹配兩個檢測採用LUV圖像格式以及光流圖像。Tang等人在文獻中發現採用深度學習計算的類光流特徵(DeepMatching)，結合表示能力更強的模型也可以得到效果很好的多目標跟蹤結果。

基於DeepMatching特徵，可以構造下列5維特徵：

其中MI,MU表示檢測矩形框中匹配的點的交集大小以及並集大小，ξv和ξw表示檢測信任度。利用這5維特徵可以學習一個邏輯回歸分類器。

同樣，為了計算邊的匹配代價，需要設計匹配特徵。這里，作者採用結合姿態對齊的疊加Siamese網路計算匹配相似度，如圖9，採用的網路模型StackNetPose具有最好的重識別性能。

綜合StackNetPose網路匹配信任度、深度光流特徵(deepMatching)和時空相關度，作者設計了新的匹配特徵向量。類似於[2], 計算邏輯回歸匹配概率。最終的跟蹤結果取得了非常突出的進步。在MOT2016測試數據上的結果如下表：

3）通過時空域關注模型學習多目標跟蹤演算法

除了採用解決目標重識別問題的深度網路架構學習檢測匹配特徵，還可以根據多目標跟蹤場景的特點，設計合適的深度網路模型來學習檢測匹配特徵。Chu等人對行人多目標跟蹤問題中跟蹤演算法發生漂移進行統計分析，發現不同行人發生交互時，互相遮擋是跟蹤演算法產生漂移的重要原因[4]。如圖10。

在這里插入圖片描述

針對這個問題，文獻[4]提出了基於空間時間關注模型(STAM)用於學習遮擋情況，並判別可能出現的干擾目標。如圖11，空間關注模型用於生成遮擋發生時的特徵權重，當候選檢測特徵加權之後，通過分類器進行選擇得到估計的目標跟蹤結果，時間關注模型加權歷史樣本和當前樣本，從而得到加權的損失函數，用於在線更新目標模型。

該過程分三步，第一步是學習特徵可見圖：

第二步是根據特徵可見圖，計算空間關注圖(Spatial Attention):

其中fatt是一個局部連接的卷積和打分操作。wtji是學習到的參數。

第三步根據空間注意圖加權原特徵圖：

對生成的加權特徵圖進行卷積和全連接網路操作，生成二元分類器判別是否是目標自身。最後用得到分類打分選擇最優的跟蹤結果。

4）基於循環網路判別融合表觀運動交互的多目標跟蹤演算法

上面介紹的演算法採用的深度網路模型都是基於卷積網路結構，由於目標跟蹤是通過歷史軌跡信息來判斷新的目標狀態，因此，設計能夠記憶歷史信息並根據歷史信息來學習匹配相似性度量的網路結構來增強多目標跟蹤的性能也是比較可行的演算法框架。

考慮從三個方面特徵計算軌跡歷史信息與檢測的匹配：表觀特徵，運動特徵，以及交互模式特徵。這三個方面的特徵融合以分層方式計算。

在底層的特徵匹配計算中，三個特徵都採用了長短期記憶模型(LSTM)。對於表觀特徵，首先採用VGG-16卷積網路生成500維的特徵ϕtA，以這個特徵作為LSTM的輸入計算循環。

對於運動特徵，取相對位移vit為基本輸入特徵，直接輸入LSTM模型計算沒時刻的輸出ϕi，對於下一時刻的檢測同樣計算相對位移vjt+1,通過全連接網路計算特徵ϕj，類似於表觀特徵計算500維特徵ϕm，並利用二元匹配分類器進行網路的預訓練。

對於交互特徵，取以目標中心位置周圍矩形領域內其他目標所佔的相對位置映射圖作為LSTM模型的輸入特徵，計算輸出特徵ϕi，對於t+1時刻的檢測計算類似的相對位置映射圖為特徵，通過全連接網路計算特徵ϕj，類似於運動模型，通過全連接網路計算500維特徵ϕI，進行同樣的分類訓練。

當三個特徵ϕA，ϕM，ϕI都計算之後拼接為完整的特徵，輸入到上層的LSTM網路，對輸出的向量進行全連接計算，然後用於匹配分類，匹配正確為1，否則為0。對於最後的網路結構，還需要進行微調，以優化整體網路性能。最後的分類打分看作為相似度用於檢測與軌跡目標的匹配計算。最終的跟蹤框架採用在線的檢測與軌跡匹配方法進行計算。

5）基於雙線性長短期循環網路模型的多目標跟蹤演算法

在對LSTM中各個門函數的設計進行分析之後，Kim等人認為僅僅用基本的LSTM模型對於表觀特徵並不是最佳的方案，在文獻[10]中，Kim等人設計了基於雙線性LSTM的表觀特徵學習網路模型。

除了利用傳統的LSTM進行匹配學習，或者類似[5]中的演算法，拼接LSTM輸出與輸入特徵，作者設計了基於乘法的雙線性LSTM模型，利用LSTM的隱含層特徵(記憶)信息與輸入的乘積作為特徵，進行匹配分類器的學習。

這里對於隱含層特徵ht-1,必須先進行重新排列(reshape)操作，然後才能乘以輸入的特徵向量xt。

其中f表示非線性激活函數，mt是新的特徵輸入。而原始的檢測圖像採用ResNet50提取2048維的特徵，並通過全連接降為256維。下表中對於不同網路結構、網路特徵維度、以及不同LSTM歷史長度時，表觀特徵的學習對跟蹤性能的影響做了驗證。

可以看出採用雙線性LSTM(bilinear LSTM)的表觀特徵性能最好，此時的歷史相關長度最佳為40，這個值遠遠超過文獻[5]中的2-4幀歷史長度。相對來說40幀歷史信息影響更接近人類的直覺。

⑻ 請問導彈是如何精確的打擊空中的移動目標呢

導彈是如何精確的打擊空中的移動目標對於不同類型的導彈其原理方法不同。

1、指揮制導，僅依靠發射載具上的跟蹤雷達對目標進行鎖定，雷達信號再經計算機處理後得出導彈飛行軌跡修正數據並發送給導彈，直至擊中目標。

2、乘波制導，雷達向目標發出一道雷達波追蹤目標，並隨目標移動而移動，導彈發射後始終保持在波束中間，並根據波束的移動而修正軌跡，直至擊毀目標。

3、主動制導，導彈本身具有追蹤雷達，並且自我修正軌跡，真正意義上的「發射後不用管」。

(8)雷達跟蹤演算法擴展閱讀

按照導彈的作用分類可以簡單地分為戰略導彈和戰術導彈。導彈的分類原則是由兩個部分所構成：發射的載具的敗盯特性與攻擊的目標性質。發射的載具的特性包括：空射，面射，潛射等。攻擊的目標性質包括：對空，對面，對潛。把這兩項原則合並在一起就是目前最常見的各類導彈的分類系統。

雖然發射載具是導彈分類的一項原則，不過同一種導彈往往可以在簡單的改裝下自不同的載具上發射，因此許多導彈往往會在不同的類別當燃中中重復出現。譬如說魚叉反艦導彈可以自潛艇、水面艦艇與飛機上發射，因此她會分別出現在潛射反艦導彈、艦射反艦導彈以及空射反艦導彈當中。

⑼ 雷達跟蹤演算法 為什麼要2維fft

不在同一距離門，一般情況下都不是同一個目標，你還進行FFT幹嘛？
fft主春手要是用於對處於同一距前姿離、同一速度的目標進行積累；同時抑制掉處於同一距離、不同速度的雜波或其他目標的干擾。
當然有時候速度太快，出現跨距離門情況扒悔嫌，需要運動補償

⑽ ACC自適應巡航系統是什麼

acc它的全稱叫AdaptiveCruiseControl自適應巡航控制系統。
它是一種智能化的自動控制系統,它是在早已存在的巡航控制技術的基礎上發展而來的。 acc它的全稱叫AdaptiveCruiseControl自適應此襪巡航控制系統,它是一種姿扒碼智能化的自動控制系統,它是在早已存在的巡航控制技術的基礎上發跡哪展而來的。