BF:机载雷达多目标跟踪技术 朱自谦 国防工业出版社 9787118088311 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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朱自谦 著

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出版社： 国防工业出版社

ISBN：9787118088311

商品编码：29406685831

包装：精装

出版时间：2013-06-01

基本信息

书名:机载雷达多目标跟踪技术

定价：65.00元

售价：52.0元

作者:朱自谦

出版社：国防工业出版社

出版日期：2013-06-01

ISBN：9787118088311

字数：

版次：1

装帧：精装

开本：大16开

编辑推荐

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朱自谦、胡士强编著的《机载雷达多目标跟踪技术》**章首先回顾了现代机载雷达多目标跟踪技术的发展历史。第二章对MTT系统在工程中经常采用的几种坐标系进行了介绍和讨论。第三章在研究现有大量航迹起始方法的基础上，在机载脉冲多普勒雷达环境下，从工程实现背景出发，针对空空、空面(包括：空海和空地)目标的特点。第四章在“当前”模型的概念下，从工程实现背景出发，提出了一种用于机动目标跟踪的新自适应卡尔曼滤波算法——加权“当前”模型自适应卡尔曼滤波算法。第五章在分析“当前”统计模型的不足基础上，提出了另一种适用于大范围机动目标跟踪的新算法——基于模糊系统的UKF机动目标跟踪方法。第六章在MTT系统中提出了瞬时动态误差和瞬态特性的概念。第七章较为系统地介绍了目前*常见的几种数据关联方法。第八章将现有的几种概率数据关联方法等效成相应的网络。第九章介绍了一种*有限集多目标跟踪方法。第十章针对多目标贝叶斯滤波器不能起始未知位置新目标的问题，提出了一种带有新生目标检测的贝叶斯多目标跟踪方法。第十一章在分析现有国内外资料的基础上，针对MTF技术特点提出了一套完整的性能评估方法。

内容提要

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目录

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章概论 1．1 多目标跟踪技术的发展 1．2 多目标跟踪技术的应用 1．2．1 军用领域 1．2．2 民用领域 1．3 MTT技术的主要问题和关键技术 1．3．1 坐标系的选择 1．3．2 点迹录取与预处理 1．3．3 航迹起始、确定和消除 1．3．4 数据关联 1．3．5 经典跟踪算法 1．3．6 基于有限集的多目标跟踪算法 1．3．7 性能评估 1．4 本书主要章节安排 参考文献第二章 多目标跟踪中经常使用的几种坐标系第三章 一种通用航迹起始模型和并行联合概率航迹起始逻辑第四章 一种用于机动目标跟踪的加权自适应卡尔曼滤波算法第五章 基于模糊系统的UKF机动目标跟踪方法第六章 用于机动目标跟踪的复合机动模型及其应用 第七章 几种典型多目标数据关联方法 第八章 自组织特征映射神经网络概率数据关联 第九章 应用椭球门限的有限集GM—CPHD多目标跟踪滤波器第十章 基于目标检测的贝叶斯多目标跟踪方法 第十一 章多目标跟踪性能评估系统 结束语 注释表

作者介绍

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朱自谦，北京市人，生于1956年，于1982年和1989年获得西北工业大学飞行器自动控制专业学士和硕士学位，2010年获南京航空航天大学信息获取与处理博士学位。长期从事机载雷达总体技术研究工作．先后承担和主持了多项重要基础科研、预先研究、工程型号等重大科研任务。在机载雷达多目标探测、跟踪、非合作目标识别、多传感器数据融合和电子对抗等领域研究中获得多项部级、国防和全军科技成果，并发表数十篇学术论文。胡士强1969年3月生，河北定州人，现为上海交通大学航空航天学院信息与控制系主任，空天科学技术研究院信息与控制研究所所长，控制科学与工程学科教授、博士生导师。20()2年毕业于北京理工大学飞行器设计专业博士，2004年上海交通大学控制科学与工程流动站出站，同年破格晋升为教授。长期从事信息处理与应用研究，在多源信息融合与控制、图像理解与分析、非线性系统状态估计等方面取得多项科研成果，并在国家有关重点项目和型号设计中得到成功应用。先后主持了国家自然科学基金、国家863计划、中国博士后科学基金、航空科学基金、航天支撑技术基金等多项科研任务，出版学术专著1部，先后发表SCI论文30多篇，授权和公开国家发明10项。曾先后荣获省部级二等奖3项。

文摘

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序言

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《BF:机载雷达多目标跟踪技术》 一、 机载雷达系统与多目标跟踪概述 本书深入探讨机载雷达系统在复杂电磁环境下的多目标跟踪技术。机载雷达作为空中平台的核心传感器，其信息处理能力直接关系到任务的成功与否。尤其在现代战场中，面对数量众多、机动性强、且可能具备隐身特性的目标，如何高效、准确地实现对多个目标的持续跟踪，是机载雷达技术发展的关键挑战。 1.1 机载雷达系统组成与工作原理 机载雷达系统通常由天线、发射机、接收机、信号处理器和数据处理器等核心部件构成。天线负责电磁波的发射和接收，其波束指向和扫描方式对探测范围和目标探测率至关重要。发射机产生高功率的电磁脉冲，经天线辐射出去。接收机负责捕获从目标反射回来的微弱回波信号。信号处理器对接收到的回波信号进行初步处理，如滤波、脉冲压缩、多普勒处理等，以提取目标的原始雷达量（距离、方位、俯仰、速度等）。数据处理器则在此基础上，进一步完成目标检测、航迹关联、航迹滤波、航迹管理等一系列复杂任务，最终形成目标航迹信息，供上层指挥和武器系统使用。 1.2 多目标跟踪的挑战与要求 与单目标跟踪不同，多目标跟踪需要在同一时间段内处理来自多个目标的测量信息，并为每个目标建立和维护独立的航迹。其核心挑战在于： 杂波和干扰： 地面杂波、海面杂波、天气杂波以及敌方电子干扰，都会在雷达回波中产生大量虚假信号，干扰目标检测和跟踪。 目标交错与遮挡： 多个目标在空间中可能相互靠近，甚至发生遮挡，导致雷达回波信号的混叠，增加航迹关联的难度。 目标机动性： 目标的快速机动可能导致其运动状态难以预测，使得滤波器的跟踪性能下降。 传感器性能限制： 雷达的探测距离、角分辨率、多普勒分辨率以及采样率等因素，都会影响对目标的探测和跟踪能力。 计算资源限制： 机载平台通常对计算能力有严格限制，要求多目标跟踪算法具有较高的计算效率。 因此，机载雷达的多目标跟踪技术必须具备高鲁棒性、高精度、高实时性以及良好的扩展性，能够适应各种复杂战场环境，并满足日益增长的任务需求。 二、 目标检测与参数估计 高效准确的目标检测是多目标跟踪的基础。机载雷达需要从海量的回波数据中区分出真正的目标信号，并提取其精确的测量参数。 2.1 雷达目标检测技术 恒虚警率（CFAR）检测： CFAR检测是一种自适应的目标检测方法，它能够根据周围环境的杂波强度动态调整检测阈值，从而在保持虚警概率恒定的前提下，提高目标探测率。书中将详细介绍不同类型的CFAR算法，如单元平均CFAR（CA-CFAR）、顺序统计CFAR（OS-CFAR）及其在机载雷达环境下的适用性分析。 多普勒域检测： 利用目标与雷达之间的相对运动产生的多普勒频移，可以有效地抑制固定或缓慢运动的杂波，提高动目标探测能力。书中将阐述基于FFT（快速傅里叶变换）的多普勒处理以及MTD（动目标显示）等技术。 相干积累与非相干积累： 通过对多个脉冲的回波进行相干或非相干积累，可以提高信噪比，降低探测门槛。不同积累方式在不同目标特性和环境下的优劣将得到分析。 先进检测技术： 可能会提及一些前沿的检测技术，如基于机器学习的检测方法，以及利用高分辨率雷达（如脉冲多普勒雷达、合成孔径雷达）的特性进行目标增强和检测。 2.2 雷达测量参数估计 一旦检测到目标，就需要对其雷达测量参数进行精确估计，包括距离、方位、俯仰和径向速度。 距离估计： 通常基于脉冲压缩技术，通过匹配滤波等方法实现。 角度估计： 依靠天线波束宽度进行粗略定位，并结合波束形成技术、电子扫描阵列（如相控阵雷达）的精确指向来提高角度测量精度。 速度估计： 主要通过多普勒频移来测量目标的径向速度。 参数估计的精度直接影响后续的航迹跟踪精度。书中将讨论影响参数估计精度的因素，以及如何通过优化算法来提高估计的准确性。 三、 航迹关联与航迹滤波 在多目标环境下，如何将检测到的测量值正确地关联到已有的目标航迹，或者生成新的目标航迹，是多目标跟踪的核心问题。 3.1 航迹关联技术 航迹关联是根据测量值与现有航迹之间的相似度，将测量值分配给相应的航迹。 最近邻法（NN）： 最简单的关联方法，将测量值分配给距离最近的航迹。 联合概率数据关联（JPDA）： 考虑了所有可能的关联假设，并在每一步迭代中计算各假设的联合概率，从而实现更优的关联。 多假设跟踪（MHT）： 维护一组潜在的航迹假设，并随着新的测量值的到来不断更新和修剪这些假设，直至收敛到最有可能的航迹。MHT在处理目标遮挡和强杂波环境时表现优异，但计算复杂度较高。 门控技术： 为了提高关联效率并减少不必要的计算，通常会对每个航迹设置一个“关联门”，只考虑落入门内的测量值。门的大小与目标预测位置和测量噪声有关。 新目标的识别： 需要有相应的机制来识别那些无法关联到现有航迹的测量值，并生成新的航迹，以跟踪新出现的目标。 3.2 航迹滤波技术 航迹滤波的任务是利用一系列历史测量值，对目标的状态（如位置、速度、加速度）进行最优估计，并预测其未来的运动轨迹。 卡尔曼滤波（KF）： 适用于线性系统和高斯噪声的经典滤波算法。 扩展卡尔曼滤波（EKF）： 将KF的思想应用于非线性系统，通过线性化处理实现。 无迹卡尔曼滤波（UKF）： 相比EKF，UKF采用无迹变换来近似非线性系统中的概率分布，通常能获得更精确的估计，尤其在非线性程度较高的场合。 粒子滤波（PF）： 适用于任意非线性、非高斯系统，通过粒子集来近似后验概率分布，具有强大的处理能力，但计算复杂度也相对较高。 目标运动模型： 不同滤波器的性能很大程度上取决于所使用的目标运动模型。书中将介绍多种常用的目标运动模型，如恒定速度模型（CV）、恒定加速度模型（CA）、联合概率数据关联模型（JPDA）等，并分析其在不同机动场景下的适用性。 航迹平滑： 在获取了最新的测量值后，通过回溯历史数据来更精确地估计过去某个时刻的目标状态，提高航迹的平滑度和精度。 四、 多目标跟踪系统设计与性能评估 本书将系统地介绍机载雷达多目标跟踪系统的设计流程，以及评估其性能的关键指标和方法。 4.1 系统设计考量 传感器性能对跟踪的影响： 如何根据雷达的探测性能、分辨力、更新率等参数，设计合适的跟踪算法参数。 计算资源优化： 在机载平台上，计算资源是稀缺的。书中将探讨如何通过算法并行化、优化数据结构、选用高效算法等方式，来降低算法的计算复杂度，满足实时性要求。 体系化融合： 在实际应用中，机载雷达可能与其他传感器（如红外、 ESM等）协同工作，进行数据融合以提高跟踪的整体性能。本书将简要介绍多传感器数据融合的基本原理及其对多目标跟踪的意义。 鲁棒性与容错性： 如何设计能够抵抗传感器故障、数据丢失、强干扰等不利因素的鲁棒跟踪系统。 4.2 性能评估方法 跟踪准确性指标： 位置精度： 衡量跟踪目标位置与真实目标位置的偏差，常用的指标包括均方根误差（RMSE）、平均位置误差等。 速度精度： 衡量跟踪目标速度与真实目标速度的偏差。 航迹连续性： 衡量跟踪航迹的完整性，例如航迹丢失率。 航迹分错率（track confusion rate）： 衡量有多少目标被错误地关联到另一条航迹。 跟踪效率指标： 目标漏检率（missed detection rate）： 真实目标未被跟踪的概率。 虚假航迹率（false track rate）： 跟踪出的航迹并不对应真实目标的概率。 关联准确率： 正确将测量值关联到真实目标航迹的比例。 计算复杂度： 衡量算法在单位时间内所需的计算量，通常以每帧处理的浮点运算次数（FLOPs）来表示。 仿真与实测： 书中将介绍如何通过仿真平台来生成大量不同场景下的数据，进行算法的初步验证和优化。同时，也会讨论实测数据在性能评估中的重要性，以及如何进行数据采集和处理。 五、 前沿技术与未来发展趋势 机载雷达多目标跟踪技术正朝着更高智能化、更强适应性、更优性能的方向发展。 机器学习与深度学习在目标检测与跟踪中的应用： 利用深度学习模型（如CNN, RNN, Transformer）来提升目标检测的准确性和鲁棒性，以及改进航迹关联和滤波的性能。 自适应跟踪算法： 能够根据环境变化和目标特性动态调整自身参数的跟踪算法，以获得更优的跟踪效果。 低截获概率（LPI）雷达与跟踪： 在复杂电磁环境下，如何设计低截获概率的雷达信号，并在此基础上实现有效的跟踪。 网络化与分布式跟踪： 多个机载平台之间共享雷达信息，协同进行多目标跟踪，以扩展探测范围和提高跟踪精度。 智能体与自主决策： 将跟踪结果与作战意图相结合，实现更高级别的自主决策和任务规划。 本书力求全面、深入地介绍机载雷达多目标跟踪的关键技术，为相关领域的科研人员、工程技术人员以及研究生提供一本宝贵的参考书籍。通过对本书的学习，读者将能够深刻理解机载雷达多目标跟踪的原理、方法与挑战，并为今后的研究和实践奠定坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

我一直对那些能够深入剖析某一特定技术领域、并能够触及核心原理的书籍抱有极大的兴趣。这本书《BF:机载雷达多目标跟踪技术》的题目就足够吸引人，它直接点出了“机载雷达”这一关键平台和“多目标跟踪”这一核心功能。在我看来，能够有效地在复杂的空域环境中，同时处理和跟踪多个移动的目标，是衡量一款先进雷达系统性能的重要指标。这本书的作者是朱自谦，这让我对书中内容的专业性和严谨性充满了信心，尤其再加上“国防工业出版社”的背景，通常这类出版社出版的书籍都具有较高的学术价值和技术深度。我渴望了解书中是如何将雷达系统的工作原理、信号处理技术、目标识别算法以及数据融合策略等有机地结合起来，从而实现高效、精准的多目标跟踪。我希望这本书能给我带来系统性的知识，让我能够更深入地理解机载雷达在现代军事和民用领域所扮演的关键角色。

评分☆☆☆☆☆

我一直对那些能够解决实际问题的硬技术类书籍情有独钟，尤其是当它能揭示现代科技背后的一些核心原理和算法时，更是让我爱不释手。这本书的题目就直接点明了主题：“机载雷达多目标跟踪技术”，这让我立刻联想到在复杂电磁环境下，如何有效地从海量的雷达回波数据中，区分并持续跟踪多个运动目标。这不仅仅是理论上的挑战，更是工程实践中的难题。想象一下，一架飞机在战场上，面对着敌方和友方的众多目标，如何在干扰和杂波中准确地识别并全程锁定每一个目标，这其中的技术含量可想而知。这本书的作者是朱自谦，来自国防工业出版社，这本身就赋予了这本书很高的权威性和可靠性，通常这类出版社出版的书籍，在内容上都经过了严格的审校，能够保证其学术性和实用性。我个人在工程项目中有接触过类似的技术难题，对于其中的复杂性深有体会，因此对这本书的内容充满了好奇，希望能从中获得启发，解决实际工作中遇到的瓶颈。

评分☆☆☆☆☆

我一直以来都对军事科技，特别是雷达技术的发展趋势保持着高度的关注。这次偶然间看到了这本书《BF:机载雷达多目标跟踪技术》，首先映入眼帘的就是它所涵盖的专业性极强的技术领域——机载雷达多目标跟踪。这不仅仅是一个理论上的概念，更是现代空战、空中预警、侦察监视等诸多军事行动的核心技术支撑。我经常会思考，在日益复杂的电磁干扰和对抗环境下，如何才能够让雷达系统从海量的信息中精准地识别、分离并持续跟踪多个运动的目标。这其中的挑战，我想不仅仅是数学模型和算法的优化，更涉及到雷达硬件的性能、信号处理的能力以及信息融合的策略。这本书的作者朱自谦，以及其背后强大的“国防工业出版社”的招牌，都让我对这本书的内容质量充满了期待。我希望这本书能够为我揭示这一关键技术背后的奥秘，无论是原理性的讲解，还是实际应用的探讨，都能给我带来深刻的启发和知识的增益。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计相当朴实，一看就属于那种非常学术、内容硬核的科技类书籍。封面上“BF:机载雷达多目标跟踪技术”几个字，加上作者“朱自谦”和出版社“国防工业出版社”，都散发着一种专业且严谨的气息。我拿到这本书的时候，就感觉它不是那种随便翻翻就能理解的读物，而是需要沉下心来，仔细钻研的。它所涉及的“机载雷达”和“多目标跟踪”这两个概念，本身就指向了相当复杂的技术领域，这让我对接下来的阅读充满了期待，也预感到需要投入不少时间和精力去消化。我平时对雷达技术、航空航天以及相关的算法理论都比较感兴趣，这本书的出现，无疑为我提供了一个深入了解该领域前沿知识的绝佳机会。我个人尤其关注现代军事技术的发展，而机载雷达在现代战争中的作用至关重要，能够实现复杂环境下多目标的精准识别与跟踪，更是这项技术的核心挑战。这本书的出现，正好满足了我对这一块知识的渴求。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对科技前沿充满好奇的读者，我总是在寻找能够拓展我视野、深化我理解的书籍。这本书的出现，正好契合了我的这种需求。它所聚焦的“机载雷达多目标跟踪技术”，这是一个非常专业且极具挑战性的领域。在当今信息化战争的大背景下，雷达技术的发展日新月异，而多目标跟踪更是雷达系统效能的关键所在。我一直对各种先进的传感技术和数据处理算法很感兴趣，而这本书无疑为我提供了一个深入了解这一细分领域的绝佳窗口。它不仅涵盖了机载雷达的基本原理，更深入地探讨了在复杂环境下如何实现精准的多目标跟踪。我期待着书中能够详细阐述相关的数学模型、滤波算法、数据关联技术以及系统集成等内容。作者朱自谦的名字，以及来自国防工业出版社的背景，都让我对其内容的专业性和深度充满了信心。我希望能通过阅读这本书，对这一领域的技术现状、发展趋势以及潜在的应用有更全面的认识。