公开(公告)号：CN106501800B

公开(公告)日：2019-04-05

申请号：CN201610960285.2

申请日：2016-10-28

Applicant: 中国人民解放军信息工程大学

Inventor： 吕品品 ,  秦文利 ,  郑娜娥 ,  陈松 ,  赵远 ,  王盛 ,  高留洋

IPC: G01S13/66

Abstract: 本发明涉及一种基于代价参考粒子滤波的MIMO雷达目标检测前跟踪方法，首先初始化，产生初始粒子序列，形成初始的粒子‑代价集合；计算k时刻的所有粒子的风险和重采样权值；利用重采样权值，选取重采样粒子，形成新的粒子‑代价集合；从新的粒子‑代价集合中产生第k＝k+1时刻的粒子；跳转至计算k时刻的所有粒子的风险和重采样权值的步骤执行，循环至k＝K，得到每一时刻的代价状态。本发明通过利用目标状态估计值与真实值之间的误差计算得到粒子代价，进而得到粒子权重，实施粒子滤波，无需动态系统的统计特性，在动态特性未知的情况下仍能进行目标的检测和估计，经仿真试验验证，其检测跟踪性能明显优于传统的粒子滤波算法。

公开(公告)号：CN106501800A

公开(公告)日：2017-03-15

申请号：CN201610960285.2

申请日：2016-10-28

Applicant: 中国人民解放军信息工程大学

Inventor： 吕品品 ,  秦文利 ,  郑娜娥 ,  陈松 ,  赵远 ,  王盛 ,  高留洋

IPC: G01S13/66

CPC classification number: G01S13/66

Abstract: 本发明涉及一种基于代价参考粒子滤波的MIMO雷达目标检测前跟踪方法，首先初始化，产生初始粒子序列，形成初始的粒子-代价集合；计算k时刻的所有粒子的风险和重采样权值；利用重采样权值，选取重采样粒子，形成新的粒子-代价集合；从新的粒子-代价集合中产生第k＝k+1时刻的粒子；跳转至计算k时刻的所有粒子的风险和重采样权值的步骤执行，循环至k＝K，得到每一时刻的代价状态。本发明通过利用目标状态估计值与真实值之间的误差计算得到粒子代价，进而得到粒子权重，实施粒子滤波，无需动态系统的统计特性，在动态特性未知的情况下仍能进行目标的检测和估计，经仿真试验验证，其检测跟踪性能明显优于传统的粒子滤波算法。

公开(公告)号：CN106291541A

公开(公告)日：2017-01-04

申请号：CN201610960284.8

申请日：2016-10-28

Applicant: 中国人民解放军信息工程大学

Inventor： 郑娜娥 ,  顾帅楠 ,  任修坤 ,  陈松 ,  吕品品 ,  秦文利 ,  李玉翔

IPC: G01S13/88 ,  G06F17/50

CPC classification number: G01S13/88 ,  G06F17/50

Abstract: 本发明涉及一种基于非均匀子阵划分的MIMO雷达阵列设计方法，首先，建立MIMO雷达信号模型，包含发射阵列、接收阵列，其中，发射阵列包含M个发射阵元，接收阵列包含N个接收阵元；然后，将发射阵列按照非均匀划分规则划分为K个非均匀子阵Aj，非均匀子阵Aj包含mj个发射阵元，每个非均匀子阵孔径不相等。本发明通过非均匀子阵划分将发射阵列划分为多个不同孔径的非均匀子阵，获得更低的副瓣电平，且在最小方差无畸变响应波束形成下，零陷更深，输出SINR更高，具有更稳健的抗干扰能力更强。