【XH】 机载雷达多目标跟踪技术 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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朱自谦，胡士强 著

图书标签:

• 机载雷达
• 多目标跟踪
• 雷达信号处理
• 目标检测
• 滤波算法
• 数据融合
• 跟踪算法
• 航空电子设备
• 雷达系统
• 目标识别

店铺： 爱尚美润图书专营店

出版社： 国防工业出版社

ISBN：9787118088311

商品编码：29488010715

包装：平装

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

作者：朱自谦,胡士强

出版社：国防工业出版社

出版日期：2013-06-01

ISBN：9787118088311

字数：

页码：204

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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内容提要

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《机载雷达多目标跟踪技术》一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。

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

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。2002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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【XH】 机载雷达多目标跟踪技术 内容概述 本书深入探讨机载雷达系统中多目标跟踪（Multiple Target Tracking, MTT）的核心理论、关键技术与工程实践。机载雷达作为现代化军事侦察、预警和指挥控制体系中的关键装备，其在复杂战场环境下对多个移动目标进行精确、可靠的跟踪能力至关重要。本书旨在为读者提供一个全面、系统的知识框架，涵盖多目标跟踪的数学基础、典型算法、系统实现以及前沿研究方向。 第一章 绪论 本章首先介绍机载雷达在现代国防领域的重要地位及其在多目标跟踪任务中所扮演的角色。接着，阐述多目标跟踪的定义、基本概念和面临的主要挑战，例如杂波干扰、目标漏警、虚警、目标间相似性、运动模型不确定性等。重点分析机载雷达在特定应用场景下的特有挑战，如平台运动、姿态变化、探测空域限制、电子对抗等。最后，概述本书的章节结构和学习路线，为读者后续深入学习奠定基础。 第二章 多目标跟踪的数学基础 本章详细介绍多目标跟踪所需的数学工具。内容包括： 概率论与数理统计基础： 随机变量、概率密度函数、条件概率、贝叶斯定理、最大似然估计、最小均方误差估计等。 状态估计理论： 卡尔曼滤波器（Kalman Filter, KF）、扩展卡尔曼滤波器（Extended Kalman Filter, EKF）、无迹卡尔曼滤波器（Unscented Kalman Filter, UKF）等线性及非线性状态估计方法。介绍其基本原理、递推算法以及在目标运动状态估计中的应用。 数据关联理论： 介绍多目标跟踪中的核心问题——如何将传感器量测正确地归属到对应的目标上。内容包括最近邻（Nearest Neighbor, NN）、概率数据关联（Probabilistic Data Association, PDA）、联合概率数据关联（Joint Probabilistic Data Association, JPDA）以及多假设跟踪（Multiple Hypothesis Tracking, MHT）等经典数据关联方法。分析其优缺点及适用场景。 目标状态表示： 介绍常用目标运动模型，如匀速直线运动（Constant Velocity, CV）、匀加速直线运动（Constant Acceleration, CA）等。讨论更复杂的模型，如交互模型、机动模型等，以及它们在实际应用中的必要性。 第三章 经典多目标跟踪算法 本章将系统介绍几种在工程实践中广泛应用的经典多目标跟踪算法，并结合机载雷达的特点进行分析： 最近邻（NN）数据关联算法： 详细讲解NN算法的原理、实现步骤以及其在目标数量少、杂波稀疏情况下的优势。分析其在目标数量增多或杂波密度增大时容易出现的关联错误问题。 概率数据关联（PDA）算法： 阐述PDA算法如何通过概率加权的方式处理单一航迹的量测关联不确定性。分析其相比NN算法在目标数量和杂波密度适中情况下的性能提升。 联合概率数据关联（JPDA）算法： 深入讲解JPDA算法如何考虑所有可能的量测与航迹的组合，计算联合概率以实现最优的量测分配。分析其计算复杂度较高，但理论上性能最优的特点，及其在中小规模多目标跟踪场景下的应用。 多假设跟踪（MHT）算法： 详细介绍MHT算法如何维护多个假设（即对量测分配的可能解释），并通过航迹的生成、扩展、剪枝来跟踪目标。重点讲解其在目标数量多、运动复杂、杂波密集等严峻场景下的强大跟踪能力，以及其高计算量带来的挑战。 交互多模型（IMM）跟踪算法： 介绍IMM算法如何结合多个不同的运动模型，通过模型概率的更新来适应目标复杂多变的运动模式。分析其在跟踪具有突变机动能力的目标时的有效性。 第四章 新型多目标跟踪算法与技术 本章着眼于当前多目标跟踪领域的前沿研究进展，重点介绍一些新型算法和技术，及其在机载雷达多目标跟踪中的潜力： 基于粒子滤波的多目标跟踪： 介绍粒子滤波（Particle Filter）的基本原理，特别是其在处理高维非线性系统和非高斯噪声方面的优势。探讨粒子滤波在多目标跟踪中的应用，如多目标粒子滤波（Multi-Target Particle Filter, MTPF）和排序粒子滤波（Labeled Particle Filter, LPF）等。 基于深度学习的多目标跟踪： 探讨深度学习在多目标跟踪中的应用，包括使用卷积神经网络（CNN）进行目标检测和特征提取，以及使用循环神经网络（RNN）或Transformer模型进行目标运动预测和数据关联。分析深度学习在处理复杂场景、提高跟踪鲁棒性方面的潜力。 基于图的模型的多目标跟踪： 介绍如何将多目标跟踪问题建模为图搜索问题，例如使用图割（Graph Cut）或最大流（Max-Flow）算法进行数据关联。分析图模型在全局优化量测分配方面的优势。 稀疏表示与稀疏滤波在多目标跟踪中的应用： 探讨稀疏表示理论如何用于目标检测和识别，以及稀疏滤波（Sparse Filtering）在目标状态估计中的应用。 面向机载雷达的多目标跟踪优化： 结合机载雷达的特点，如多波束跟踪、扫描策略优化、多站组网等，讨论如何优化多目标跟踪的性能。例如，如何根据目标分布和雷达资源动态调整扫描模式，以最大化跟踪效率和精度。 第五章 机载雷达多目标跟踪系统实现 本章将从工程实现的视角，深入探讨机载雷达多目标跟踪系统的设计与实现要点： 雷达数据预处理： 介绍雷达信号处理过程中的关键环节，如目标检测、回波幅度门、杂波抑制、目标参数提取（距离、角度、速度、幅度）等，以及这些环节对后续多目标跟踪的影响。 航迹管理： 详细阐述航迹的生成、更新、维护和删除机制。包括航迹的初始化（如使用DBA或JPDA方法），航迹的更新（如何利用量测更新航迹状态和协方差），以及航迹的删除（如由于长时间没有关联到量测而被视为失效）。 目标状态与运动模型选择： 讨论针对不同类型目标（如飞机、导弹、无人机等）和不同运动阶段（巡航、机动、突变）选择合适的运动模型。介绍如何根据目标行为动态切换运动模型。 数据关联与航迹关联的工程实践： 结合实际应用，讲解如何在工程中权衡不同数据关联算法的计算复杂度与性能。讨论如何通过门控、似然比等方法优化量测与航迹的关联过程。 杂波与干扰的处理： 介绍机载雷达在复杂电磁环境下，如何有效抑制杂波（地杂波、海杂波、云杂波等）和对抗电子干扰，以保证量测的质量和跟踪的可靠性。 系统集成与测试： 探讨多目标跟踪子系统与雷达前端、信息融合系统、显示系统等其他子系统的集成问题。介绍系统级测试和验证的流程与方法，包括仿真测试、半实物仿真测试和实际飞行试验。 第六章 性能评估与仿真分析 本章侧重于多目标跟踪算法的性能评估方法和仿真分析技术： 性能指标： 介绍用于评估多目标跟踪性能的常用指标，如正确关联率（Correct Association Rate）、错误关联率（False Association Rate）、漏警率（Missed Detection Rate）、虚警率（False Alarm Rate）、目标丢失率（Track Loss Rate）、跟踪精度（如均方根误差 RMSE）、跟踪连续性等。 仿真平台与工具： 介绍常用的多目标跟踪仿真平台和工具，以及如何构建仿真场景来模拟不同的目标行为、杂波环境和传感器特性。 仿真实验设计： 讲解如何设计合理的仿真实验，以系统地评估不同算法在不同条件下的性能表现。包括参数选择、场景设置、重复实验等。 实际数据分析： 介绍如何利用实际雷达采集的数据对多目标跟踪算法进行后处理和性能分析，以及如何将仿真结果与实际数据进行对比验证。 第七章 展望与未来发展方向 本章对机载雷达多目标跟踪技术未来的发展趋势进行展望： 面向低可探测性目标的跟踪： 探讨如何改进跟踪算法，以应对低可探测性（Stealth）目标的挑战，例如目标信号微弱、雷达截面积（RCS）变化大等。 多传感器信息融合跟踪： 结合多部雷达、光学传感器、红外传感器等多种探测手段，实现更鲁棒、更全面的多目标跟踪。 分布式与协同跟踪： 研究多架机载雷达之间以及与地面站之间的信息共享与协同，提升整体跟踪能力。 人工智能在机载雷达多目标跟踪中的深度应用： 进一步探索深度学习、强化学习等人工智能技术在目标运动预测、杂波分类、自适应数据关联等方面的潜力。 实时性与智能化： 追求更高水平的实时性，实现更智能的决策支持，例如自动识别威胁等级、规划拦截策略等。 结论 本书力求为读者提供一个扎实、全面的机载雷达多目标跟踪技术知识体系，从基础理论到前沿技术，从算法原理到工程实践，都进行了详尽的阐述。希望本书能够成为相关领域研究人员、工程技术人员以及高等院校师生的重要参考书籍。

评分☆☆☆☆☆

这本书的实用案例分析部分，是我认为相对薄弱的环节。虽然作者在理论推导上不遗余力地展现了其深厚功底，但当真正进入到“应用落地”的阶段时，感觉笔锋一转，变得非常抽象和理论化。很多章节结束后，读者可能会感到知识点掌握了，但却不确定如何将这些复杂的数学模型映射到实际的雷达信号处理流程中去。例如，关于杂波抑制和目标关联的章节，虽然讨论了多种理论上的最优解，但对于实际工程中常见的内存限制、实时计算延迟、以及硬件平台特定的约束条件，着墨甚少。这导致我感觉自己学到了一套完美的理论体系，却缺乏一个“从零到一”的工程实现路线图。我希望能看到更多关于参数调优的经验分享，或者至少是针对特定应用场景（如高动态目标跟踪、低信噪比环境等）的详细仿真结果对比，而不是仅仅停留在公式的演绎层面。

评分☆☆☆☆☆

我花了大量时间去研究书中关于“环境不确定性建模”的那几个章节，发现作者在这方面的论述显得有些过于保守和传统。书中着重讲解了经典的卡尔曼滤波及其各种变体，对非高斯噪声和多普勒效应处理的讨论虽然全面，但明显偏向于上世纪末成熟的数学框架。对于近年来在实际复杂场景中越来越重要的机器学习方法，特别是深度学习在特征提取和关联判断上的应用，这本书几乎没有涉及，或者说提及也只是寥寥数语，点到为止。这让这本书的“前沿性”大打折扣。在如今雷达系统集成度越来越高，数据量呈爆炸式增长的背景下，读者更期待看到如何利用更先进的统计工具和计算范式来解决实际的跟踪难题。它更像是一本扎实可靠的“经典回顾”，而非激发未来创新思路的“前瞻指南”。对于希望站在技术最前沿的工程师来说，这本书提供的工具箱可能略显陈旧了。

评分☆☆☆☆☆

这本书的写作风格，用一个词来形容就是“学术化到极致”。作者的表达极其精确，用词严谨，几乎找不到任何口语化的表达或比喻性的语言来辅助理解。这对于那些已经拥有深厚专业背景的读者来说，无疑是一种享受，因为信息传递的效率极高，无需费力去辨别冗余的文字。然而，对于需要通过类比或情景化描述来构建认知模型的学习者来说，这本书的门槛陡然升高。它更像是给同行之间交流的备忘录，而不是面向广泛读者的普及读物。比如，在解释一个关键假设的局限性时，作者通常是直接引用一个定理或结论来支撑，而鲜少通过一个生动的例子来展示这个假设在何种情况下会失效。因此，这本书更适合作为研究工作的参考手册或进阶深化阅读材料，而不是作为入门学习的第一本教材。它要求读者带着问题来寻找答案，而不是被动地接受知识的灌输。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和插图质量，说实话，有一点点令人失望。虽然内容本身看起来是前沿且具有深度的，但在视觉呈现上，似乎缺乏现代科技书籍应有的精致感。图表的分辨率时常不够清晰，尤其是一些涉及到复杂数据流或系统架构的示意图，边缘模糊，让人很难一眼看清其中的细节和层级关系。这在处理像跟踪这种需要清晰空间几何和时间序列展示的学科时，无疑是一个巨大的障碍。我常常需要对照文字反复琢磨才能理解某张图表到底想表达什么，这极大地拖慢了我的阅读进度。而且，索引和目录的设计也显得有些陈旧，查找特定概念时不如一些现代出版物那样直观便捷。这就像你得到了一个顶级的引擎设计图纸，但印刷质量却像是上个世纪的复印件。这本书的内容价值毋庸置疑，但如果能配合上更加现代、清晰、高精度的可视化支持，其学习效率和用户体验绝对会提升一个档次。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计，坦率地说，给我一种非常“专业”和“严肃”的感觉，厚重的质感和那种略显复古的排版，让人一下就知道这不是一本轻松的消遣读物。我原本是冲着它的技术深度去的，但翻开前几页，我发现它在理论基础的构建上投入了极大的精力。那种对信号处理和随机过程的追溯，简直像是在重修一门高阶的数学课程。对于初入此领域的读者来说，这部分内容可能会显得有些晦涩和劝退，需要极大的耐心去消化那些密集的公式和严谨的逻辑推导。我尤其注意到作者在阐述某些核心算法的起源时，会引用大量的早期文献，这表明了作者对该领域历史脉络的深刻理解，但同时也意味着，如果读者只是想快速掌握“如何做”而不是“为什么是这样”，可能会在这些详尽的背景介绍中迷失方向。它更像是一份为未来研究人员准备的“硬核”教科书，而非面向应用工程师的“速查手册”。整体来看，它为建立坚实的理论基石打下了夯实的基础，但阅读体验上，确实需要读者做好“啃硬骨头”的心理准备。