350 руб
Журнал «Радиотехника» №8 за 2016 г.
Статья в номере:
Синтез последовательного алгоритма сопровождения траекторий с адаптивным порогом при первичном обнаружении сигнала
Ключевые слова: алгоритм сопровождения траекторий первичный адаптивный порог обнаружения критерий Вальда
Авторы:
П.А. Бакулев - д.т.н., профессор, Засл. деятель науки и техники РФ, Московский авиационный институт (национальный исследовательский университет). E-mail: PABAKULEV@mail.ru В.А. Белокуров - к.т.н., доцент, Рязанский государственный радиотехнический университет. E-mail: Belokurov.v.a@rsreu.ru В.И. Кошелев - д.т.н., профессор, зав. кафедрой, Рязанский государственный радиотехнический университет. E-mail: Koshelev.v.i@rsreu.ru
Аннотация:
Рассмотрен синтез последовательного алгоритма обнаружения траекторий с адаптивным изменением первичного порога обнаружения на основе максимума информационного понижающего фактора с использованием двухпорогового критерия Вальда. Для обнаружения использовано отношение правдоподобия, учитывающее различные гипотезы происхождения отметок в стробе сопровождения, а также отметки, не превысившие порог обнаружения. Путем имитационного моделирования показано, что предлагаемый алгоритм обеспечивает выигрыш в пороговом отношении сигнал/шум около 4 дБ по сравнению со случаем обнаружения цели по одной пачке импульсов.
Страницы: 67-73
Список источников

 

  1. Бакулев П.А. Радиолокационные системы: Учебник для вузов. М.: Радиотехника. 2015. 440 с.
  2. Кошелев В.И., Белокуров В.А. Выбор числа каналов обнаружителя маневрирующих целей // Вестник Рязанского государственного радиотехнического университета. 2006. № 18. С. 26−29.
  3. Кошелев В.И., Белокуров В.А. Вычисление порога при межпериодном обнаружении малоразмерной цели // Вестник Рязанского государственного радиотехнического университета. 2011. № 38. С. 31−34.
  4. Blackman S. Blackman S., Papoli R. Design and Analysis of Modem Tracking System. Boston: Artech House. 1999. 1020 p.
  5. Фёдоров И.Б. Информационные технологии в радиотехнических системах. М.: Изд-во им. Н.Э. Баумана. 2004. 768 с.
  6. Ширман Я.Д. Теоретические основы радиолокации. М.: Сов. радио. 1970. 560 с.
  7. Merrill I. Skolnik Introduction to RADAR. Boston: McGraw - Hill Education. 2002. 785 p.
  8. Bar-Salom J., X.R. Li Multitarget-mustisensor tracking: principles and techniques. New-York: YBS Publishing. 1995. 631 p.
  9. Blackman S. Multiple Hypothesis Tracking For Multiple Target Tracking // IEEE A&E system magazine. 2004. V. 19(1). P. 5−18.
  10. Bar-Shalom Y., Daum F. and Huang J. The probabilistic data association filter // IEEE Control Systems. Dec 2009. P. 82−100.
  11. D. Musicki R., Evans J. Integrated Probabilistic Data Association // IEEE Trans. Auto. Control. 1994. V. 39(6). P. 1237−1241.
  12. Ristic B., Arulampalam S., Gordon N. Beyond the Kalman Filter. Particle Filters for Tracking Applications. Boston: Artech House. 2004. 302 p.
  13. Johnston L.A., Krishnamurthy V. Performance analysis of a dynamic programming track before detect algorithm // IEEE Trans. Aerosp. Electron. Syst. 2002. V. 38(1). P. 228−242.
  14. Salmond D.J., Birch H. A particle filter for track-before-detect // Proceedings of the American Control Conference. Arlington: VA. 2001. P. 3755−3760.
  15. Vo N., Singh S.R. Sequential monte-carlo implementation of the PHD filter for multi-target tracking // Proc. of Intern. Conf. of Information Fusion. Cairns: AU. 2008. P. 792−799.
  16. Rong L. Integrated real-time estimation of clutter density for tracking // IEEE Transactions on signal processing. 2000. V. 48(10). P. 2797−2805.
  17. Hill R. Efficient calculation of information reduction factor for tracking in clutter // Electronics letters. 2014. V. 50(23). P. 1738−1740.