雷达跟踪算法

⑴ 环境感知与目标检测的区别

环境感知与冲伍目标检测的区别主要是操作方式不同。
1、环境监测：
通过对反映环境质量的指标进行监视和测定，以确定环境污染状况和环境质量的高低。环境监测的内容主要包括物理指标的监测、化学指标的监测和生态系统的监测。
2、环境检测：
利用GIS技术对环境监测网络进行设计,环境锋判段监测收集的信息又能通过GIS适时储存和显示，并对所选评价区域进行银誉详细的场地监测和分析。

⑵ 崔乃刚的4论着成果

1. 空地反辐射导弹抗雷达关机制导方案研究。航天部科技进步二等奖，1996
2. 雷达对大过载再入机动目标搜索跟踪算法研究。航天部科技进步三等奖，1997
3. 反舰导弹主动规避技术研究。国防科技进步三等奖，2000
4. 对提高统计线性化精度及高阶矩阵传播法的研究。航空学报，1997，Vol.18（2）：234－237
5. 弹性机翼对机载导弹子惯导系统导航精度的影响分析。宇航学报，1998，Vol.19（4）：21－27
6. 定常推力登月飞行器最优软着陆轨道研究。高技术通讯，2003，Vol.13（4）：39－42
7. 小推力登月飞行器轨道初步稿裤研究。飞行力学，2000，Vol.18（2）：46－49
8. 定常幅值小推力登月飞行器轨道研究。航空学报，2001，Vol.22（键锋简1）：281－285
9. 基于高动态GPS接收机输出数据的卫星自主导航。中国空间科学技术，2000，Vol.20（6）：23－29
10. 考虑对接装置惯性及接触变形的对接动力学仿真研究。空间科学基坦学报，2001，Vol.21（3）：280－286

⑶ 关于雷达追踪问题

雷达不仅能追踪导弹的 还能跟踪飞机、航天器等等目标发射机通过天线把电磁波能量射向空间某一方向，处在此方向上的物体反射碰到的电磁波；雷达天线接收此反射波，送至接收设备进行处理，提取有关该物体的某些信息（目标物体至雷达的距离，距离变化率或径向速度、方位、高度等）。雷达分为连续波雷达和脉冲雷达两大类。脉冲雷达因容易实现精确测距，且接收回波是在发射脉冲休止期内，所以接收天线和发射天线可用同一副天线，因而在雷达发展中居主要地位。测量距离实际是测量发射脉冲与回波脉冲之间的时间差，因电磁波以光速传播，据此就能换算成目标的精确距离。目标方位是利用天线的尖锐方位波束测量。仰角靠窄的仰角波束测量。根据仰角和距离就能计算出目标高度。当雷达和目标之间有相对运动时，雷达接收到的目标回波频率与雷达发射频率不同，两者的差值称为多普勒频率。从多普勒频率中可提取的主要信息之一是雷达与目标之间的距离变化率。当目标与干扰杂波同时存在于雷达的同一空间分辨单元内时，雷达利用它们之间多普勒频率的不同能从干扰杂波中检测和跟踪目标。雷达的优点是白天黑夜均能探测远距离的目标，且不受雾、云和雨的阻挡，具有全天候、全天时的特点，并有一定的穿透能力。因此，它不仅成为军事上必不可少的电子装备，而且广泛应用于社会经济发展（如气象预报、资源探测、环境监测等）和科学研究（天体研究、大气物理、电离层结构研究等）。星载和机载合成孔径雷达已经成为当今遥感中十分重要的传感器。其空间分辨力可达几米到几十米，且与距离无关。雷达在洪水监测、海冰监测、土壤湿度调查、森林资源清查、地质调查等方面显示了很好的应用潜力

⑷ 佳明和迈金的雷达区别

检测方式。佳明Garmin推出的Varia智能运槐骑行雷达，正是一种化被动为主动的安全装备。是一种通过旁物友雷达发射信号，来进行检测的，而迈金雷达所采用的是波雷达跟踪算法检测的，这是两者之间最大的区蚂友别。

⑸ 弹道导弹跟踪雷达有怎样的发展历史及发展趋势

弹道导悉搜磨弹跟踪雷达在20世纪40年代后期开始使用，最初，采用圆锥扫描体制。50年代中期漏芹，研制出单脉冲精密跟踪测量雷达。60年代中期，在靶场使用了反导弹试验性相控阵雷达，60年代后期，出现了宽带波形的目标特性测量雷达。70年代以后，加强了导弹阵地雷达识别技术的研究。

发展趋势是：采用自适应环境变化的信号波形，提高对小目标检测睁斗和在杂波干扰中检测目标的能力；采用宽带波形获得距离、速度的高分辨力，进行目标物理特性分析；采用多站雷达体制，以提高测定目标坐标的精度；进一步改进信号处理系统；加强识别技术和识别算法的研究等。

⑹ 雷达测角方法相关报告（上）

学号：20000300055

姓名：王铎澎

嵌牛导读：该篇穗滑文章主要介绍了当下较为流行的单脉冲测角技术

嵌牛正文：

研究背景：

跟踪雷达系统用来测量目标相对于雷达的距离、方位角、俯仰角和速度。通过利用这些参数并保持对这些测量参数的跟踪,跟踪雷达能够预测未来时刻的目标参数值。目标跟踪对于军用雷达和大多数的民用雷达都是很重要的。在军用雷达中,目标跟踪决定着武器的火力控制及导弹的制导;实际上,没有正确的目标跟踪,导弹制导是不可能的。商用雷达系统,如民用航空管制雷达,可利用跟踪作为控制航班起飞和降落的一种手段。

研究目的：

现代精密跟踪测量雷达系统中，单脉冲雷达因其具有获得误差信息时间短、测角精度高和抗干扰能力强等优点而得到广泛应用．相位和差单脉冲雷达属于单脉冲雷达的一种，在众多测角方法中，比幅单脉冲测角方法以其测角精度高，角数据率高及算法简单易用得到了广泛的应用。

多波束形成方法：

抛物面天线：多馈源

阵列天线：子阵划分

本次报告中仅以抛物面天线多馈源产生的多波束作为讨论对象。

一维比幅单脉冲测角:

假定有两个相同且彼此部分重闷族樱叠的波束，其示意图如图1所示，两个波束交叠于OA轴，当目标位于θs方向时，两个波束收到的信号强度相当，故称此轴为等信号轴；当目标偏向OB方向时，指向θl的左波束的回波要强一些；

当目标偏向OC方向时，指向θr的右波束的回波要强一些。因此，通过比较左、

右波束中目标回波信号的强弱可以判定目标偏离和波束指向θs的方向。这就是和差比幅单脉冲测角法的基本原理。

设天线电压方向性函数为F(),等信号OA的指向为0，则波束1，2的方向性函数为

为与波束最大值方向的倾角，用等信号法测量时，波束1和波束2收到的回波信号为：

为目标偏离等信号轴的角度。

对信号进行和差处理可获蚂丛得目标信号的差值和和值，即

在等信号轴附近差信号及和信号可近似表示为归一化和差值为

由于正比于目标偏离的角度，故可用它来判断偏离的大小和方向，具体实物实现可参考下图：

仿真波形：

利用仿真中用到的数据，通过计算得到拟合表达式：

由下图，利用二次回归曲线拟合得到的圆点直线和原始数据绘制出来的直线基本上重合，可以看出，结果的误差是很小的。

二维（三通道）比幅单脉冲测角：

单脉冲雷达只需要一个回波脉冲，就可以给出目标角位置的全部信息。与传统的圆锥扫描法相比具有获得误差信息的时间短、较高的测角精度和较强抗干扰能力的优点。在单脉冲体制中，主要有振幅和差单脉冲雷达与相位和差单脉冲雷达两种。分析振幅和差单脉冲雷达的相关文献较多．而分析相位和差单脉冲雷达较少．且一般只分析一个平面的情况。相对于一维情况的基本原理性分析，二维情况的分析不是简单的两个天线的分析，而要考虑多天线的位置关系，其信号发射、接收、处理过程也较一维情况复杂。

下图展示了一个典型的单脉冲天线方向图。四个波束A、B、C和D分别代表四个圆锥扫描波束方向。四个馈源，主要是喇叭,用来产生单脉冲天线方向图。幅度单脉冲处理要求四个信号的相位相同,但具有不同的幅度

常规三通道单脉冲雷达如图1所示，天线接收信号经过混合器后得到和通道、方位差通道、俯仰差通道3个通道，只能得到一个目标的方位角和俯仰角。

根据常规的单脉冲雷达处理过程，当只存在一个目标时

式中：,为雷达经过和差处理得到的已知量；Tx和Ty是未知量，分别为目标的方位误差信号和俯仰误差信号。通过求解方程可以得到Tx和Ty，进而查表得到目标的角度信息。

当存在2个目标时，

式中：为第1个目标的信号幅度、方位误差信号、俯仰误差信号；为另一个目标的信号幅度、方位误差信号、俯仰误差信号，均为未知数。3个方程的通过分解实部和虚部得到6个方程，然而却存在8个未知数(信号幅度包含绝对值和相位2个参数)，显然是无法求解的，导致常规的单脉冲雷达无法分辨波束内的2个目标。为了求解未知量，需要增加方程的数量。

信号分析：

首先考虑方位误差信号，定义信号S1和S2为：

S1=A+D；

S2=B+C；

绘制当=0.15rad，=0.75rad不同角度下相应的S1，S2，，差比和曲线：

当=0.15rad时：

S1，S2                           S1+S2

S1-S2（S1-S2）/（S1+S2）

当=0.75rad时：

S1，S2                           S1+S2

⑺ 目标跟踪检测算法（四）——多目标扩展

姓名：刘帆；学号：20021210609；学院：电子工程学院

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

【嵌牛导读】基于深度学习的算法在图像和视频识别任务中取得了广泛的应用和突破性的进展。从图像分类问题到行人重识别问题，深度学习方法相比传统方法表现出极大的优势。与行人重识别问题紧密相关的是行人的多目标跟踪问题。

【嵌牛鼻子】深度多目标跟踪算法

【嵌牛提问】深度多目标跟踪算法有哪些？

【嵌牛正文】

第一阶段（概率统计最大化的追踪）

1）多假设多目标追踪算法（MHT，基于kalman在多目标上的拓展）

多假设跟踪算法(MHT)是非常经典的多目标跟踪算法，由Reid在对雷达信号的自动跟踪研究中提出，本质上是基于Kalman滤波跟踪算法在多目标跟踪问题中的扩展。

卡尔曼滤波实际上是一种贝叶斯推理的应用，通过历史关联的预测量和k时刻的预测量来计算后验概率：

关联假设的后验分布是历史累计概率密度的连乘，转化为对数形式，可以看出总体后验概率的对数是每一步观察似然和关联假设似然的求和。但是若同时出现多个轨迹的时候，则需要考虑可能存在的多个假设关联。

左图为k-3时刻三个检测观察和两条轨迹的可能匹配。对于这种匹配关系，可以继续向前预测两帧，如图右。得到一种三层的假设树结构，对于假设树根枝干的剪枝，得到k-3时刻的最终关联结果。随着可能性增加，假设组合会爆炸性增多，为此，只为了保留最大关联性，我们需要对其他的节点进行裁剪。下式为选择方程

实际上MHT不会单独使用，一般作为单目标追踪的扩展添加。

2）基于检测可信度的粒子滤波算法

这个算法分为两个步骤：

1、对每一帧的检测结果，利用贪心匹配算法与已有的对象轨迹进行关联。

其中tr表示一个轨迹，d是某一个检测，他们的匹配亲和度计算包含三个部分：在线更新的分类学习模型(d)，用来判断检测结果是不是属于轨迹tr; 轨迹的每个粒子与检测的匹配度，采用中心距离的高斯密度函数求和(d-p)表示；与检测尺寸大小相关的阈值函数g(tr,d)，表示检测与轨迹尺度的符合程度, 而α是预设的一个超参数。

计算出匹配亲和度矩阵之后，可以采用二部图匹配的Hungarian算法计算匹配结果。不过作者采用了近似的贪心匹配算法，即首先找到亲和度最大的那个匹配，然后删除这个亲和度，寻找下一个匹配，依次类推。贪心匹配算法复杂度是线性，大部分情况下，也能得到最优匹配结果。

2、利用关联结果，计算每个对象的粒子群权重，作为粒子滤波框架中的观察似然概率。

其中tr表示需要跟踪的对象轨迹，p是某个粒子。指示函数I(tr)表示第一步关联中，轨迹tr是不是关联到某个检测结果，当存在关联时，计算与关联的检测d 的高斯密度P{n}(p-d )；C{tr}§是对这个粒子的分类概率；§是粒子通过检测算法得到的检测可信度，(tr)是一个加权函数，计算如下：

3）基于马尔科夫决策的多目标跟踪算法

作者把目标跟踪看作为状态转移的过程，转移的过程用马尔科夫决策过程(MDP)建模。一个马尔科夫决策过程包括下面四个元素：(S, A, T(.),R(.))。其中S表示状态集合，A表示动作集合，T表示状态转移集合，R表示奖励函数集合。一个决策是指根据状态s确定动作a, 即 π: SA。一个对象的跟踪过程包括如下决策过程：

从Active状态转移到Tracked或者Inactive状态：即判断新出现的对象是否是真。

从Tracked状态转移到Tracked或者Lost状态：即判断对象是否是持续跟踪或者暂时处于丢失状态。

从Lost状态转移到Lost或者Tracked或者Inactive状态：即判断丢失对象是否重新被跟踪，被终止，或者继续处于丢失状态。

作者设计了三个奖励函数来描述上述决策过程：

第一个是：

即判断新出现的对象是否为真，y(a)=1时表示转移到跟踪状态，反之转移到终止状态。这是一个二分类问题，采用2类SVM模型学习得到。这里用了5维特征向量：包括x-y坐标、宽、高和检测的分数。

第二个是：

这个函数用来判断跟踪对象下一时刻状态是否是出于继续跟踪，还是处于丢失，即跟踪失败。这里作者用了5个历史模板，每个模板和当前图像块做光流匹配，emedFB表示光流中心偏差， 表示平均重合率。 和 是阈值。

第三个是：

这个函数用来判断丢失对象是否重新跟踪，或者终止，或者保持丢失状态不变。这里当丢失状态连续保持超过 (=50)时，则转向终止，其他情况下通过计算M个检测匹配，来判断是否存在最优的匹配使上式(3-14)奖励最大，并大于0。这里涉及两个问题如何设计特征以及如何学习参数。这里作者构造了12维与模板匹配相关的统计值。而参数的学习采用强化学习过程，主要思想是在犯错时候更新二类分类器值。

第二阶段 深度学习应用

1）基于对称网络的多目标跟踪算法

关于Siamese网络在单目标跟踪深度学习中有了介绍，在这里不再介绍，可以向前参考。

2）基于最小多割图模型的多目标跟踪算法

上述算法中为了匹配两个检测采用LUV图像格式以及光流图像。Tang等人在文献中发现采用深度学习计算的类光流特征(DeepMatching)，结合表示能力更强的模型也可以得到效果很好的多目标跟踪结果。

基于DeepMatching特征，可以构造下列5维特征：

其中MI,MU表示检测矩形框中匹配的点的交集大小以及并集大小，ξv和ξw表示检测信任度。利用这5维特征可以学习一个逻辑回归分类器。

同样，为了计算边的匹配代价，需要设计匹配特征。这里，作者采用结合姿态对齐的叠加Siamese网络计算匹配相似度，如图9，采用的网络模型StackNetPose具有最好的重识别性能。

综合StackNetPose网络匹配信任度、深度光流特征(deepMatching)和时空相关度，作者设计了新的匹配特征向量。类似于[2], 计算逻辑回归匹配概率。最终的跟踪结果取得了非常突出的进步。在MOT2016测试数据上的结果如下表：

3）通过时空域关注模型学习多目标跟踪算法

除了采用解决目标重识别问题的深度网络架构学习检测匹配特征，还可以根据多目标跟踪场景的特点，设计合适的深度网络模型来学习检测匹配特征。Chu等人对行人多目标跟踪问题中跟踪算法发生漂移进行统计分析，发现不同行人发生交互时，互相遮挡是跟踪算法产生漂移的重要原因[4]。如图10。

在这里插入图片描述

针对这个问题，文献[4]提出了基于空间时间关注模型(STAM)用于学习遮挡情况，并判别可能出现的干扰目标。如图11，空间关注模型用于生成遮挡发生时的特征权重，当候选检测特征加权之后，通过分类器进行选择得到估计的目标跟踪结果，时间关注模型加权历史样本和当前样本，从而得到加权的损失函数，用于在线更新目标模型。

该过程分三步，第一步是学习特征可见图：

第二步是根据特征可见图，计算空间关注图(Spatial Attention):

其中fatt是一个局部连接的卷积和打分操作。wtji是学习到的参数。

第三步根据空间注意图加权原特征图：

对生成的加权特征图进行卷积和全连接网络操作，生成二元分类器判别是否是目标自身。最后用得到分类打分选择最优的跟踪结果。

4）基于循环网络判别融合表观运动交互的多目标跟踪算法

上面介绍的算法采用的深度网络模型都是基于卷积网络结构，由于目标跟踪是通过历史轨迹信息来判断新的目标状态，因此，设计能够记忆历史信息并根据历史信息来学习匹配相似性度量的网络结构来增强多目标跟踪的性能也是比较可行的算法框架。

考虑从三个方面特征计算轨迹历史信息与检测的匹配：表观特征，运动特征，以及交互模式特征。这三个方面的特征融合以分层方式计算。

在底层的特征匹配计算中，三个特征都采用了长短期记忆模型(LSTM)。对于表观特征，首先采用VGG-16卷积网络生成500维的特征ϕtA，以这个特征作为LSTM的输入计算循环。

对于运动特征，取相对位移vit为基本输入特征，直接输入LSTM模型计算没时刻的输出ϕi，对于下一时刻的检测同样计算相对位移vjt+1,通过全连接网络计算特征ϕj，类似于表观特征计算500维特征ϕm，并利用二元匹配分类器进行网络的预训练。

对于交互特征，取以目标中心位置周围矩形领域内其他目标所占的相对位置映射图作为LSTM模型的输入特征，计算输出特征ϕi，对于t+1时刻的检测计算类似的相对位置映射图为特征，通过全连接网络计算特征ϕj，类似于运动模型，通过全连接网络计算500维特征ϕI，进行同样的分类训练。

当三个特征ϕA，ϕM，ϕI都计算之后拼接为完整的特征，输入到上层的LSTM网络，对输出的向量进行全连接计算，然后用于匹配分类，匹配正确为1，否则为0。对于最后的网络结构，还需要进行微调，以优化整体网络性能。最后的分类打分看作为相似度用于检测与轨迹目标的匹配计算。最终的跟踪框架采用在线的检测与轨迹匹配方法进行计算。

5）基于双线性长短期循环网络模型的多目标跟踪算法

在对LSTM中各个门函数的设计进行分析之后，Kim等人认为仅仅用基本的LSTM模型对于表观特征并不是最佳的方案，在文献[10]中，Kim等人设计了基于双线性LSTM的表观特征学习网络模型。

除了利用传统的LSTM进行匹配学习，或者类似[5]中的算法，拼接LSTM输出与输入特征，作者设计了基于乘法的双线性LSTM模型，利用LSTM的隐含层特征(记忆)信息与输入的乘积作为特征，进行匹配分类器的学习。

这里对于隐含层特征ht-1,必须先进行重新排列(reshape)操作，然后才能乘以输入的特征向量xt。

其中f表示非线性激活函数，mt是新的特征输入。而原始的检测图像采用ResNet50提取2048维的特征，并通过全连接降为256维。下表中对于不同网络结构、网络特征维度、以及不同LSTM历史长度时，表观特征的学习对跟踪性能的影响做了验证。

可以看出采用双线性LSTM(bilinear LSTM)的表观特征性能最好，此时的历史相关长度最佳为40，这个值远远超过文献[5]中的2-4帧历史长度。相对来说40帧历史信息影响更接近人类的直觉。

⑻ 请问导弹是如何精确的打击空中的移动目标呢

导弹是如何精确的打击空中的移动目标对于不同类型的导弹其原理方法不同。

1、指挥制导，仅依靠发射载具上的跟踪雷达对目标进行锁定，雷达信号再经计算机处理后得出导弹飞行轨迹修正数据并发送给导弹，直至击中目标。

2、乘波制导，雷达向目标发出一道雷达波追踪目标，并随目标移动而移动，导弹发射后始终保持在波束中间，并根据波束的移动而修正轨迹，直至击毁目标。

3、主动制导，导弹本身具有追踪雷达，并且自我修正轨迹，真正意义上的“发射后不用管”。

(8)雷达跟踪算法扩展阅读

按照导弹的作用分类可以简单地分为战略导弹和战术导弹。导弹的分类原则是由两个部分所构成：发射的载具的败盯特性与攻击的目标性质。发射的载具的特性包括：空射，面射，潜射等。攻击的目标性质包括：对空，对面，对潜。把这两项原则合并在一起就是目前最常见的各类导弹的分类系统。

虽然发射载具是导弹分类的一项原则，不过同一种导弹往往可以在简单的改装下自不同的载具上发射，因此许多导弹往往会在不同的类别当燃中中重复出现。譬如说鱼叉反舰导弹可以自潜艇、水面舰艇与飞机上发射，因此她会分别出现在潜射反舰导弹、舰射反舰导弹以及空射反舰导弹当中。

⑼ 雷达跟踪算法 为什么要2维fft

不在同一距离门，一般情况下都不是同一个目标，你还进行FFT干嘛？
fft主春手要是用于对处于同一距前姿离、同一速度的目标进行积累；同时抑制掉处于同一距离、不同速度的杂波或其他目标的干扰。
当然有时候速度太快，出现跨距离门情况扒悔嫌，需要运动补偿

⑽ ACC自适应巡航系统是什么

acc它的全称叫AdaptiveCruiseControl自适应巡航控制系统。
它是一种智能化的自动控制系统,它是在早已存在的巡航控制技术的基础上发展而来的。 acc它的全称叫AdaptiveCruiseControl自适应此袜巡航控制系统,它是一种姿扒码智能化的自动控制系统,它是在早已存在的巡航控制技术的基础上发迹哪展而来的。