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基于信息熵准则的认知雷达机动目标跟踪算法
Cognitive Radar Maneuvering Target Tracking Algorithm Based on Information Entropy Criterion

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文摘 针对复杂战场环境下机动目标跟踪难题,提出一种认知雷达目标跟踪算法.基于人类“感知-行动”循环思想,首先把目标径向距离、径向速度和方位等量测的克拉美罗下限近似为量测误差协方差,用信息熵描述目标跟踪的不确定性,然后以最小熵为准则建立了雷达接收端数据和发射端信号处理之间联系;为避免传统交互式多模型( Interacting Multiple Model, IMM)算法由于模型转移概率设置不合理所带来的跟踪精度下降问题,受人脑三阶段记忆机制启发,将“记忆”嵌入IMM算法,通过自适应调整模型转移概率,增强了优势模型的交互主导性,弱化了不匹配模型的不良竞争.仿真实验验证了算法的有效性.
其他语种文摘 A cognitive radar target tracking algorithm is proposed for the tracking problem in complex battlefield environment. Based on the theory of human“perception-action”cycle,f irst, the Cramer-Rao lower bound ( CRLB) of target radial distance, radial velocity and azimuth is approximated to the measurement error covariance. Then, the information entropy is used to describe the uncertainty of target tracking, and the connection between data processing in radar receiver and signal processing in radar transmitter is established with the criterion of minimum entropy. Furthermore, inspired by the three stage memory mechanism of human brain,“memory”is nested in Interacting Multiple Model ( IMM) algorithm to overcome the tracking precision degradation problem when the model transition probability is set improperly. Thus, the transition probability can be adaptively adjusted to enhance the dominant model and weaken the bad competition of the mismatched model. The simulation results verify the effectiveness of the proposed algorithm.
来源 电子学报 ,2019,47(6):1277-1284 【核心库】
DOI 10.3969/j.issn.0372-2112.2019.06.014
关键词 认知雷达 ; 信息熵 ; 机动目标跟踪 ; 波形选择
地址

国防科技大学电子对抗学院, 安徽, 合肥, 230037

语种 中文
文献类型 研究性论文
ISSN 0372-2112
学科 电子技术、通信技术
基金 国家自然科学基金 ;  安徽省自然科学基金
文献收藏号 CSCD:6668555

参考文献 共 22 共2页

1.  潘泉. 现代目标跟踪与信息融合,2009:1-6 CSCD被引 2    
2.  Li X R. Survey of maneuvering target tracking-Part I: Dynamic models. IEEE Transactions on Aerospace and Electronic System,2004,39(4):1333-1364 CSCD被引 28    
3.  Li X R. Survey of maneuvering target tracking-Part V: Multiple-model method. IEEE Transactions on Aerospace and Electronic System,2005,41(4):1255-1321 CSCD被引 192    
4.  Zhou H. A current statistical model and adaptive algorithm for estimating maneuvering targets. AIAA Journal,Guidance,Control Dynamics,1984,7(5):596-602 CSCD被引 96    
5.  Yang Y J. A new parameters adaptively adjusting method of current statistical model. 2015 IEEE International Conference on Information and Automation,2015:1738-1742 CSCD被引 3    
6.  Sun W. Adaptive Maneuvering Frequency Method of Current Statistical Model. CAA Journal of Automatic Sinica,2017,4(1):154-160 CSCD被引 14    
7.  Haykin S. Cognitive radar: a way of the future. IEEE Signal Processing Magazine,2006,23(1):30-40 CSCD被引 150    
8.  Haykin S. Cognitive tracking radar. IEEE Radar Conference,2010:1467-1470 CSCD被引 2    
9.  Kershaw D J. Optimal waveform selection for tracking systems. IEEE Transactions on Information Theory,1994,40(5):1536-1550 CSCD被引 25    
10.  黎湘. 认知雷达及其关键技术研究进展. 电子学报,2012,40(9):1863-1870 CSCD被引 41    
11.  Zhang X. Optimal waveform design for target tracking and estimation in cognitive radar. IEEE Radar Conference,2017:175-179 CSCD被引 1    
12.  Kristine L B. Cognitive radar framework for target detection and tracking. IEEE Journals & Magazines,2015,9(8):1427-1439 CSCD被引 1    
13.  U'beda-medina L. Multiple target tracking in the fully adaptive radar framework. 2016 IEEE Statistical Signal Processing Workshop ( SSP),2016:1-5 CSCD被引 1    
14.  Rossetti G. Waveform design and receiver filter optimization for multistatic cognitive radar. IEEE Radar Conference,2016:1-5 CSCD被引 2    
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16.  Xue Y B. Cognitive radar: theory and simulations,2010:9 CSCD被引 1    
17.  盛丹. 基于波形捷变的多传感器机动目标跟踪. 系统工程与电子技术,2015,37(3):485-491 CSCD被引 6    
18.  陈伯孝. 现代雷达系统分析与设计,2012:382-389 CSCD被引 2    
19.  Fatemi M. Cognitive control: Theory and application. IEEE Access,2014,2:698-710 CSCD被引 6    
20.  张明(译). 认知心理学(三版),2015:103-144 CSCD被引 1    
引证文献 9

1 李恒璐 基于信息熵权的最近邻域数据关联算法 系统工程与电子技术,2020,42(4):806-812
CSCD被引 4

2 周非 基于概率模型的实时修正IMM目标跟踪算法 计算机工程与应用,2020,56(21):85-92
CSCD被引 1

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