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OFDM雷达及其关键技术研究进展刘晓斌;刘进;赵锋;艾小锋;张文明【摘要】正交频分复用（ Orthogonal Frequency Division Multiplexing，OFDM）雷达采用了OFDM信号，具有大时宽带宽积，且信号编码方式灵活，通过不同的波形设计准则，能够自适应调整信号子载频的系数，具备了认知雷达系统的基本特点。
通过简要回顾OFDM雷达的发展历程，讨论了OFDM雷达信号特点、信号处理及波形设计方法等关键技术，对目前的研究成果进行了分析与总结，指出了存在的问题。
讨论了OFDM雷达的未来发展方向。
%The Orthogonal Frequency Division Multiplexing ( OFDM ) radar possesses broadband and wideband with the use of OFDM signal.By better utilizing the flexibility of coding and frequency diversities of the signal,the OFDM radar can be candidate cogni⁃tive radar in the future.This paper reviews the development of OFDM radar.Then the key technologies of signal processing and waveform design are discussed.The research advances are analyzed and summarized.At last,the prospects of OFDM radar are pointed out.【期刊名称】《无线电工程》【年(卷),期】2016(000)001【总页数】5页(P25-29)【关键词】OFDM雷达;认知雷达;波形设计;信号处理【作者】刘晓斌;刘进;赵锋;艾小锋;张文明【作者单位】国防科学技术大学电子信息系统复杂电磁环境效应国家重点实验室，湖南长沙410073;国防科学技术大学电子信息系统复杂电磁环境效应国家重点实验室，湖南长沙410073;国防科学技术大学电子信息系统复杂电磁环境效应国家重点实验室，湖南长沙410073;国防科学技术大学电子信息系统复杂电磁环境效应国家重点实验室，湖南长沙410073;国防科学技术大学电子信息系统复杂电磁环境效应国家重点实验室，湖南长沙410073【正文语种】中文【中图分类】TN958Jankiraman[1,2]等人于1998年将多载频连续波信号引入到雷达系统中，设计了由8个调频连续波信号组成的发射信号，并应用于PANDORA(Parallel Array for Numerous Different Operational Research Activities)雷达，获得了高分辨能力。
基于IMM-MHT算法的杂波环境多机动目标跟踪邵俊伟;同伟;单奇【摘要】针对杂波环境下多机动目标的跟踪问题,提出将交互多模型(IMM)算法与多假设跟踪(MHT)算法结合,并运用Murty算法和假设树修剪方法进行假设生成和假设管理,提高IMM-MHT算法的实用性.仿真结果表明,IMM-MHT算法具有较高的正确关联率和较好的跟踪稳定性,且与只使用单模型的MHT算法相比,具有更好的跟踪精度.【期刊名称】《舰船电子对抗》【年(卷),期】2014(037)002【总页数】5页(P87-90,93)【关键词】数据关联;多假设跟踪;交互多模型【作者】邵俊伟;同伟;单奇【作者单位】中国电子科技集团公司第38研究所,合肥230088;陆军驻中电集团38所军事代表室,合肥230088;中国电子科技集团公司第38研究所,合肥230088【正文语种】中文【中图分类】TP957.510 引言随着战场环境的日趋复杂以及目标机动性能的日益提升，如何在杂波环境下跟踪机动目标正成为雷达数据处理系统要应对的关键问题之一。
传统数据关联算法，如最近邻［1］（NN）、概率数据关联［2］（PDA）、联合概率数据关联［3］（JPDA）等，以当前扫描周期内的量测为基础进行数据关联，若某一扫描周期内的关联结果与真实情况有较大差别，则之后的跟踪过程常会发生错误，甚至丢失目标。
多假设跟踪［4］（MHT）的关联结果不仅取决于当前扫描周期内的量测数据，而且还与历史量测信息有关。
对不能确定的关联，会形成多种逻辑假设，并用后续的量测数据来解决这种不确定性。
在理想条件下，MHT是最优的数据关联算法，可以有效地解决杂波环境下的数据关联问题。
但是，MHT算法所需的计算和存储资源会随着量测数和跟踪步数的增长呈指数增加，若要实际应用，还需要有效的假设管理技术。
对机动目标，以单一的运动模型来刻画其运动过程，往往和实际情况有偏差，最终会由于模型失配导致跟踪误差增大甚至跟踪失败。
杂波环境下雷达信号处理分析摘要：为解决杂波环境下雷达系统难以提取目标信号的问题，本文引入一种共轭相乘方法进行原目标信号提取方法的优化，通过生成目标信号的复高分辨一维像，对一维像进行慢时间差分处理，在此基础上引入共轭相乘方法提取处理结果的实部，经由积分处理即可最终提取待测目标的微振动信号，实现对目标信号的高精度提取，为非接触式测量领域提供有效方法。
关键词：雷达信号；杂波环境；回波信号；信号提取引言：雷达装置集成化发展引领装备、重工与机械制造行业的技术革新，在路桥质量监测、工程探测等多个领域收获广泛应用价值。
当前受复杂电磁环境的影响，在雷达信号处理过程中常面临杂波、噪声等干扰因素，难以保证从回波信号中快速准确提取目标信号，对于雷达信号处理与干扰屏蔽机制的研究提出现实要求。
1雷达信号处理方法建模1.1回波信号接收原理考虑到雷达探测环境中存在杂波、噪声与其他干扰因素，导致获取的回波信号质量较差，难以获得有效信息，对于雷达信号处理机制的改进提出迫切需求[1]。
雷达目标探测的基本原理是以目标回波信号作为接收对象，待发射机向自由空间发出电磁波后，与待测目标接触发生散射现象，将产生的目标回波信号S(t)经由收发转换开关反向传递至接收机端，在此过程中电磁环境中的噪声N(t)、杂波C(t)均会对目标回波信号产生干扰，影响到接收信号x(t)质量，增加延迟时间τ、多普勒频移、角闪烁以及RCS起伏σ等干扰信息J(t)[2]。
将信号传播过程中的衰减设为A，自由空间内传播常数为k，载频为fc ，多普勒频率为fd，目标与雷达的初始距离为R，则雷达接收信号与目标回波信号分别表示为：根据上述公式，可完成目标距离、速度等参数的计算。
在后续信号处理环节，需对噪声、杂波、干扰进行有效抑制，保证最终接收信号质量。
1.2雷达信号提取方法结合回波信号接收原理，将待测目标因位置移动或自身振动产生的位移变化量设为M(t)，且位移变化量小于系统工作波长，对于伴随时间推移杂波环境发生的变化可忽略不计。
基于信号处理的雷达目标检测与跟踪方法研究随着雷达技术的不断发展，雷达目标检测与跟踪方法的研究也成为了一个重要的课题。
基于信号处理的方法在雷达目标检测与跟踪中起着关键作用。
本文将深入探讨基于信号处理的雷达目标检测与跟踪方法的研究进展。
首先，雷达目标检测是指通过分析雷达信号中的信息，确定目标的存在与位置。
传统的雷达目标检测方法主要基于信道能量检测（CFAR）算法。
CFAR算法通过设定门限来判定目标是否存在，但这种方法容易受到噪声和杂波的干扰，导致误检和漏检。
因此，研究者们提出了一系列基于信号处理的方法来改善雷达目标检测的效果。
在信号处理领域，小波变换被广泛应用于雷达目标检测。
小波变换通过对雷达信号进行时频分析，将时域和频域信息融合起来，从而提高了目标检测的准确性和鲁棒性。
基于小波变换的雷达目标检测方法可以分为时域方法和频域方法。
时域方法主要包括小波包变换、小波熵判决和小波神经网络等，它们通过对雷达信号进行小波变换，并结合一定的判决准则来判定目标的存在与位置。
频域方法主要包括小波时频分析和小波脊提取等，它们通过对雷达信号在时频域上的特征提取，从而确定目标的存在和位置。
这些基于小波变换的方法在雷达目标检测中取得了一定的效果。
此外，仿生信号处理也被应用于雷达目标检测与跟踪。
仿生信号处理是指模仿生物视觉系统的原理和方法，对雷达信号进行处理和分析。
其中，神经网络处理是仿生信号处理的一种重要方法。
神经网络通过学习和训练，能够对雷达信号进行模式识别和特征提取，从而实现目标检测和跟踪。
基于神经网络的雷达目标检测方法主要包括多层感知器、径向基函数网络和自适应神经模糊推理系统等。
这些方法通过构建合适的网络结构和训练样本，能够有效地提高目标检测的准确性和鲁棒性。
另外，多目标跟踪是雷达目标检测与跟踪中的一个挑战性问题。
传统的多目标跟踪方法主要基于互相关运算或卡尔曼滤波器。
然而，这些传统方法经常受到目标间相互遮挡、杂乱背景和运动模式变化等因素的影响，导致跟踪结果不准确。
雷达信号处理中的多目标跟踪算法研究雷达信号处理是一门重要的技术，其应用范围广泛，可以用于目标识别、导航、探测和跟踪等领域。
而多目标跟踪算法则是其中的一个热点研究领域。
本文将从多目标跟踪算法的定义、算法种类、应用以及研究进展等多个方面进行论述。
一、多目标跟踪算法的定义多目标跟踪算法是指利用雷达信号处理技术对多个目标进行跟踪、定位、预测和识别的算法。
多目标跟踪算法的研究主要涉及到多个目标的特征提取、多个目标的数据关联和多个目标的运动轨迹预测等关键问题。
二、多目标跟踪算法的种类现在多目标跟踪算法的研究方向越来越多，聚类跟踪算法、批处理跟踪算法、传统滤波跟踪算法、无滤波跟踪算法、模型预测跟踪算法等多种算法已经被提出。
其中，聚类跟踪算法和批处理跟踪算法是较为常用的算法。
聚类跟踪算法是指在雷达扫描范围内针对所有目标的特征信息进行空间聚类，并确定目标数目。
这种算法将时间和空间信息相结合，能够获得非常准确的结果，但是难以实现实时性。
而批处理跟踪算法则是通过信息提取、特征关联、轨迹预测等步骤来实现目标跟踪。
该算法主要通过运用卡尔曼滤波和粒子滤波的方法，来对目标进行跟踪和预测，以期提高目标跟踪的精度和实时性。
三、多目标跟踪算法的应用多目标跟踪算法广泛应用于军事领域、航空航天、交通管制、环境监测、自动驾驶等众多领域。
例如军事领域中，雷达系统需要对附近的各类目标进行跟踪，通过多目标跟踪算法，能够快速确定目标位置、类型等重要信息，并对敌方目标进行监测。
在航空航天领域，多目标跟踪算法能够将飞行器上的雷达数据进行有效处理，实现对众多空中目标的探测和追踪。
在交通管制中，多目标跟踪算法则可以用于市场调研和广告投放等领域，以及城市交通流量的监测与分析等方面。
四、多目标跟踪算法的研究进展近年来，多目标跟踪算法的研究进展非常迅速。
基于卡尔曼滤波理论的多目标跟踪算法，以及基于数据驱动的深度学习算法已经成为该领域的研究热点。
卡尔曼滤波理论在多目标跟踪算法研究中应用广泛，同时，基于卡尔曼滤波理论的多目标跟踪算法的精度和速度也得到了精细化的提升。
非线性滤波算法在雷达信号处理中的应用雷达技术是一种基于电磁波的无线通信技术，广泛应用于民用和军用领域，例如飞机控制、车辆导航和卫星通信等多个领域。
在雷达系统中，信号处理是一个重要的环节，它可以消除噪声、增加信噪比和提高雷达系统的灵敏度。
现代雷达系统中，非线性滤波算法是一种有效的信号处理技术，得到了广泛的应用。
非线性滤波算法与线性滤波算法不同之处在于，非线性滤波算法可以处理非平稳信号、非线性信号和非高斯噪声等不符合线性统计学假设的信号模型。
以常见的经典卡尔曼滤波算法为例，其假设系统和观测噪声均为高斯分布。
此时，若系统和观测噪声不满足高斯分布假设，则卡尔曼滤波算法将无法正确估计状态量。
而非线性滤波算法克服了这一问题，可以适用于更广泛的信号模型。
在雷达信号处理中，非线性滤波算法主要应用于雷达目标探测和跟踪。
常见的非线性滤波算法包括粒子滤波、扩展卡尔曼滤波、无迹卡尔曼滤波和波束滤波等。
下面将分别介绍这些算法的原理和应用。
粒子滤波是一种随机采样技术，通过估计目标状态的概率密度函数来估计其状态。
该算法通过随机采样来生成一组粒子，每个粒子表示一种可能的目标状态，然后利用重要性采样来更新粒子权重。
最后使用加权平均方法通过所有粒子得到目标状态的估计值。
粒子滤波算法适用于非线性非高斯信号和噪声情况下的目标跟踪，并且该算法可以处理非线性非高斯状态转移模型。
扩展卡尔曼滤波是一种基于卡尔曼滤波的非线性滤波算法，它通过泰勒级数将非线性函数近似为一阶导数矩阵。
其主要思想是在非线性函数中使用线性逼近来代替非线性函数，以使得状态转移矩阵保持线性。
然而，扩展卡尔曼滤波仍具有高斯分布假设的缺陷，这使得算法在处理非高斯噪声等情况下效果较差。
无迹卡尔曼滤波是一种基于无迹变换的非线性滤波算法，其主要优点在于可以自适应地选择变换点，避免了扩展卡尔曼滤波中需要对先验和后验信噪比进行人工调整的缺点。
该算法通过变换非线性转移函数，将非线性模型转换为线性模型，并通过卡尔曼滤波来进行状态估计。
雷达目标识别算法的研究与改进摘要：目标识别是雷达技术中的一项重要任务，具有广泛的应用领域。
本文针对现有雷达目标识别算法存在的问题，进行了研究与改进。
首先介绍了目标识别在雷达技术中的意义和挑战，然后分析了传统目标识别算法的局限性，并提出了改进的方向。
接着，详细阐述了改进算法的设计原理和具体实现步骤。
最后，通过实验验证了改进算法的效果，并对未来的研究方向进行了展望。
1. 引言雷达目标识别是指利用雷达技术，对雷达信号中的目标进行识别和分类。
目标识别在军事、航空、交通等领域具有重要的应用，对于提高战场感知能力、保障航空安全和提高交通管理效率等方面具有重要意义。
然而，由于复杂的目标特征和环境干扰等因素，目标识别一直是雷达技术中的难点问题。
2. 传统目标识别算法的局限性传统的雷达目标识别算法主要通过对接收到的雷达信号进行特征提取和分类器设计来实现。
然而，该方法存在以下几个问题：（1）特征提取困难：由于雷达信号受到目标形状、尺寸、材料、速度等多个因素的影响，目标的特征表现出很强的非线性和不规则性，传统的特征提取方法难以很好地描述目标的特征。
（2）目标分类困难：传统的分类器设计方法主要依赖于人工选择和调整特征权重等参数，对于目标特征的非线性和不规则性理解较难，导致分类效果不佳。
因此，需要通过改进算法来提高雷达目标识别的准确性和鲁棒性。
3. 改进算法的设计原理为了解决传统雷达目标识别算法存在的问题，本文提出了一种基于深度学习的改进算法。
该算法通过构建深度卷积神经网络（CNN），实现对雷达信号的自动特征提取和目标分类。
首先，利用标注有目标信息的雷达数据集进行网络的训练。
通过提取雷达信号的时频图，将其作为网络的输入数据，同时将目标的类别作为网络的标签。
通过反向传播算法，调整网络的权值和偏置，使其能够准确地识别和分类目标。
其次，对于网络的优化，本文采用了多种技术手段。
首先，对于目标检测和分类任务，使用了不同的损失函数和评价指标。
雷达微弱目标检测和跟踪方法研究雷达微弱目标检测和跟踪方法研究摘要：雷达微弱目标检测和跟踪是无人系统中的重要课题，针对传统雷达存在的问题，如目标检测难度较大、对微弱目标跟踪效果不佳等，研究人员提出了一系列新的方法和算法。
本文基于目标检测和跟踪的需求，对雷达微弱目标检测和跟踪方法进行了全面的研究和总结。
1. 引言目标检测和跟踪是无人系统中的核心任务之一，其在军事、航空、航天等领域有着广泛的应用。
传统雷达在进行微弱目标检测和跟踪时存在着一些问题，例如噪声干扰、低信噪比、杂波干扰等，这些问题给目标检测和跟踪带来了很大的挑战。
因此，研究人员提出了新的方法和算法，以提高雷达微弱目标检测和跟踪的效果和性能。
2. 雷达微弱目标检测方法研究2.1 目标检测的信号处理目标检测的第一步是信号处理，对接收到的雷达信号进行预处理，以降低噪声干扰并增强微弱目标信号。
常用的信号处理方法包括滤波、频谱分析和时频分析等。
其中，滤波通过去除噪声和杂波干扰来提高信噪比，频谱分析和时频分析可以进一步分析和提取目标信号的特征。
2.2 微弱目标检测算法针对雷达微弱目标检测的困难，研究人员提出了一系列新的算法。
其中，常用的方法包括基于幅度或相位的目标检测方法、基于自适应阈值检测方法以及基于稳健估计方法等。
这些方法通过采用不同的算法思想和数学模型，提高了微弱目标的检测性能。
3. 雷达微弱目标跟踪方法研究3.1 目标跟踪的数据关联在雷达微弱目标跟踪中，目标的位置和运动信息是非常重要的。
数据关联技术可以通过将当前时刻的测量结果与上一时刻的目标状态进行匹配，从而实现目标的跟踪。
常用的数据关联方法包括最近邻匹配、卡尔曼滤波以及粒子滤波等。
3.2 微弱目标跟踪算法为了提高雷达微弱目标的跟踪效果，研究人员提出了一些新的跟踪算法。
其中，常见的方法包括多目标跟踪、全局假设检测和多传感器数据融合等。
这些方法通过融合来自不同传感器的信息，提高了微弱目标跟踪的准确性和鲁棒性。
雷达目标识别与跟踪算法研究引言雷达技术在军事、航空航天、交通、环境监测等领域具有重要的应用价值。
雷达目标识别与跟踪算法是雷达系统中的核心技术之一，它能够实时识别并跟踪雷达系统所探测到的目标，从而为决策与应用提供重要的信息支持。
本文将对雷达目标识别与跟踪算法进行研究，并探讨其在不同领域的应用。
一、雷达目标识别算法研究雷达目标识别是指通过分析雷达探测到的目标特征，判断目标种类或属性的过程。
常见的雷达目标识别算法有检测算法、特征提取算法和分类算法。
1.1 检测算法雷达探测到的目标通常被表示为点云或距离-速度图像。
检测算法就是基于这些数据，识别目标是否存在的过程。
传统的检测算法有CFAR（常规恒虚警率）法和霍夫变换法，还有基于模型的检测算法，如基于高斯分布模型和基于机器学习的检测算法。
1.2 特征提取算法特征提取算法是在检测到目标之后，提取目标的关键特征，以实现目标分类与识别。
常用的特征包括目标的形状、纹理、颜色、运动等。
特征提取算法主要包括边缘检测、纹理分析、运动估计等。
1.3 分类算法目标的分类与识别是指将识别到的目标分为不同的类别或属性。
分类算法主要基于目标的特征进行分类，如支持向量机（SVM）、决策树、人工神经网络等。
近年来，深度学习算法在目标分类与识别领域取得了巨大的成功，如卷积神经网络（CNN）等。
二、雷达目标跟踪算法研究雷达目标跟踪是指在目标识别的基础上，持续追踪目标并估计目标的运动状态。
雷达目标跟踪算法可以分为传统方法和基于深度学习的方法。
2.1 传统方法传统的雷达目标跟踪方法包括卡尔曼滤波器、粒子滤波器、扩展卡尔曼滤波器等。
这些方法既适用于单目标跟踪，也适用于多目标跟踪。
但是，由于目标的非线性运动、目标数量变化和目标间相互遮挡等问题，传统方法在复杂场景中表现较差。
2.2 基于深度学习的方法近年来，深度学习算法在目标跟踪领域取得了重要突破。
基于深度学习的目标跟踪算法利用卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）等架构，结合大规模标注的数据集进行训练。
物体跟踪算法研究与优化随着人工智能和计算机视觉领域的飞速发展，物体跟踪算法成为了研究的热点之一。
物体跟踪算法的主要目标是能够实时准确地追踪目标物体，并在复杂的环境中保持物体的识别稳定性。
本文将介绍一些常用的物体跟踪算法，并讨论其优劣之处和可能的改进方向。
一、传统物体跟踪算法1. 卡尔曼滤波算法卡尔曼滤波算法是最早用于物体跟踪的算法之一。
它基于贝叶斯滤波理论，通过状态预测和观测更新过程来估计物体的位置和速度。
然而，卡尔曼滤波算法对于非线性系统和非高斯噪声的处理效果并不理想，因此在实际应用中存在一定的局限性。
2. 粒子滤波算法粒子滤波算法是一种适用于非线性系统的跟踪算法，它基于蒙特卡洛方法，通过对目标物体的位置进行多次采样来估计物体的状态。
与卡尔曼滤波算法相比，粒子滤波算法具有更好的适应性，在处理非线性系统和非高斯噪声时表现更加出色。
3. 目标检测与跟踪算法目标检测与跟踪算法是一类综合了目标检测和物体跟踪的算法。
它通过在图像中检测目标物体并追踪其位置来完成跟踪任务。
常见的目标检测与跟踪算法包括卡尔曼滤波与边界框匹配算法、基于深度学习的目标跟踪算法等。
这类算法在目标检测精度和跟踪实时性方面取得了显著的进展。
二、优化物体跟踪算法的策略1. 特征选择物体跟踪算法通常需要选择合适的特征来描述目标物体。
传统的特征包括颜色、纹理、形状等。
然而，这些传统特征往往对于光照变化、遮挡等干扰非常敏感。
因此，优化物体跟踪算法的一个重要策略是选择更具鲁棒性和稳定性的特征，例如基于深度学习的特征。
2. 数据增强数据增强是一种通过对训练数据进行变换来扩增数据集的方法，可以有效提升物体跟踪算法的鲁棒性和泛化能力。
常见的数据增强方法包括图像旋转、缩放、平移等。
利用数据增强技术可以增加训练集的多样性，从而提高物体跟踪算法对于不同场景的适应性。
3. 深度学习网络的优化深度学习在物体跟踪领域取得了很好的效果。
然而，深度学习网络参数的优化是一个非常重要的问题。
《粒子滤波跟踪方法研究》篇一一、引言随着计算机视觉技术的不断发展，目标跟踪技术已经成为众多领域研究的热点。
粒子滤波作为一种有效的非线性非高斯贝叶斯滤波方法，在目标跟踪领域得到了广泛的应用。
本文旨在研究粒子滤波跟踪方法，分析其原理、优势及存在的问题，并探讨其未来的发展方向。
二、粒子滤波基本原理粒子滤波是一种基于蒙特卡洛方法的贝叶斯滤波方法，它通过一组带权重的随机样本（粒子）来近似表示状态空间的后验概率密度。
粒子滤波的基本原理包括状态空间建模、观测模型建立、粒子初始化、粒子权值更新、重采样和后验概率近似等步骤。
在目标跟踪中，粒子滤波通过不断地更新粒子的位置和权值，实现对目标的准确跟踪。
三、粒子滤波在目标跟踪中的应用粒子滤波在目标跟踪中的应用主要表现在以下几个方面：1. 目标状态估计：粒子滤波通过大量粒子的采样和权值更新，实现对目标状态的准确估计。
在复杂的动态环境中，粒子滤波能够有效地处理非线性、非高斯等问题。
2. 模型鲁棒性：粒子滤波的鲁棒性表现在其对模型误差和噪声的适应能力上。
在目标跟踪过程中，即使存在模型误差和噪声干扰，粒子滤波仍然能够保持较高的跟踪精度。
3. 实时性：粒子滤波在保证跟踪精度的同时，还能够实现实时跟踪。
这主要得益于其高效的采样策略和计算方法。
四、粒子滤波跟踪方法的优势与挑战（一）优势1. 适用于非线性非高斯问题：粒子滤波能够有效地处理非线性、非高斯等问题，因此在复杂的环境中具有较好的适用性。
2. 鲁棒性强：粒子滤波对模型误差和噪声具有较强的适应能力，能够在一定程度上克服这些因素的影响。
3. 实时性强：粒子滤波具有较高的计算效率，能够在保证跟踪精度的同时实现实时跟踪。
（二）挑战1. 粒子退化问题：随着迭代过程的进行，大量粒子的权值会趋向于零，导致有效的粒子数量减少，影响跟踪精度。
2. 计算复杂度：在高维空间中，粒子滤波的计算复杂度较高，需要采用高效的采样策略和计算方法。
3. 模型选择与参数设置：合适的模型和参数设置对粒子滤波的性能至关重要。
