1.6 本书的范围和概貌

无论是在现代防御还是在空中、海上交通管制系统中，多目标跟踪都是不可缺少的重要技术，例如对于空中航线交通控制中心来说，飞机空中和终端地区的管理、进场管理、防撞警告、碰撞回避等，都离不开目标跟踪系统，它要求跟踪系统探测和跟踪飞机，精确确定飞机的位置、航向及航速参数，提高空中交通安全性及其资源的利用率。近年来，随着现代信息化和网络化技术的发展、目标机动性能的提高、武器杀伤力的增强、目标平台的多样性、密集性和低可观测性的增加以及对抗措施先进性的加强，雷达数据处理技术也得到不断的发展和进步。为此，本书在对作者多年关于雷达数据处理技术研究总结的基础上进行修订、扩展和完善，并结合近十年来的最新研究成果补充了新的内容，旨在为国内同行提供一个进一步从事这一领域理论研究和实际应用的基础。本书主要内容和章节安排如下。

第2章：参数估计

本章从时常参数估计的基本概念入手，在介绍几种常用的时常参数估计方法，如最大后验估计（MAP）、最大似然估计（ML）、最小均方误差估计（MMSE）和最小二乘估计（LS）的基础上，对包括无偏性、估计的均方误差、估计的有效性和一致性等估计性质进行了讨论，最后对非时变向量的估计问题进行了分析，讨论了向量情况下的最小二乘估计、最小均方误差估计和线性最小均方误差估计（LMMSE）。

第3章：线性滤波方法

本章首先介绍了卡尔曼滤波（KF），包括系统模型的建立、相应的滤波模型、滤波器初始化方法、滤波器稳定的定义和判断方法、随机线性系统的可控制性和可观测性和稳态卡尔曼滤波等内容，并对卡尔曼滤波应用中应注意的一些问题进行了分析。为了减少卡尔曼滤波器的计算量，满足工程应用的需要，本章还对常增益滤波器进行了介绍，包括α-β与α-β-γ滤波器和自适应的α-β与α-β-γ滤波器，并对几种常用的线性滤波方法的性能进行比较。同时本章还对Sage-Husa自适应卡尔曼滤波、H_∞卡尔曼滤波、变分贝叶斯滤波和状态估计的一致性检验等内容进行了讨论，并通过一些仿真实例对这些滤波算法的性能和滤波一致性检验问题进行分析。

第4章：非线性滤波方法

本章讨论了雷达数据处理中的非线性滤波技术，包括扩展卡尔曼滤波（EKF）、不敏卡尔曼滤波（UKF）、粒子滤波（PF）、平滑变结构滤波（SVSF）等非线性滤波方法，给出了各自的滤波模型，并针对扩展卡尔曼滤波算法在弹道导弹目标跟踪中的应用进行了分析和讨论，并在系统状态的后验概率密度函数是高斯假设的前提下，在同一仿真环境下对卡尔曼滤波、去偏转换测量卡尔曼滤波这两种线性滤波算法，以及扩展卡尔曼滤波、不敏卡尔曼滤波这两种非线性滤波算法对同一目标的跟踪问题进行了仿真分析，对这几种方法的跟踪精度和计算量作了比较，得出了相关结论；同时还在同一仿真环境下对扩展卡尔曼滤波、不敏卡尔曼滤波和粒子滤波这三种非线性滤波算法对同一目标的跟踪问题做了仿真分析，对这几种方法的跟踪精度和计算量作了比较，并对各种方法的优缺点进行了综合评价。

第5章：量测数据预处理技术

本章讨论量测数据预处理问题，在利用多部传感器对目标进行跟踪的过程中，为了提高跟踪精度，通常需要对多部传感器的信息进行融合，而进行多传感器信息融合首先要解决的是不同传感器数据在时间和空间上的同步，本章首先对这两个问题进行了分析讨论，主要包括时间配准方法、坐标系的选择和转换等。由于坐标系的选择是一个与实际应用密切相关的问题，坐标系选择的好坏将直接影响到整个系统的跟踪效果，所以空间配准首先对一些常用坐标系进行讨论，其次研究了一些常用坐标转换技术，以保证将所有的数据信息格式能统一到同一坐标系中，最后对量测数据中野值的剔除、误差标校、数据压缩等问题进行了分析，有效的量测数据预处理技术对系统整体性能的提高可以起到事半功倍的效果，具有减小计算负载、改善跟踪效果等作用。

第6章：多目标跟踪中的航迹起始

本章在分析了航迹起始中初始波门和相关波门的形状、尺寸和种类的基础上，研究了多目标跟踪的航迹起始技术，包括面向目标的顺序处理技术和面向量测的批处理技术。通常，顺序处理技术适用于在相对无杂波背景中目标航迹的起始，而且目标航迹起始较快速；而批数据处理技术用于起始强杂波环境下目标的航迹具有很好的效果，但这是以增加计算量为代价换来的，因而需多次扫描才能有效起始航迹。为此，本章在逻辑法和Hough变换法的基础上，对基于速度约束的改进Hough变换航迹起始算法、基于聚类和Hough变换的编队目标航迹起始算法和被动雷达航迹起始算法做了专门介绍，本章最后在同一仿真环境下对几种常用的航迹起始算法，包括直观法、逻辑法、修正的逻辑法、基于Hough变换的方法、修正的Hough变换法和基于Hough变换及逻辑的航迹起始算法的起始效果进行了比较分析，并对航迹起始中的有关问题进行了分析，得出了相关结论。

第7章：多目标数据互联算法

本章主要讨论极大似然类互联算法中的联合极大似然算法和贝叶斯类互联算法，其中贝叶斯类互联算法概括来讲又可分为以下两类：第一类是次优贝叶斯算法，该类算法只对最新的确认量测集合进行研究，主要包括最近邻域算法、概率数据互联算法（PDA）、综合概率数据互联算法（IPDA）、联合概率数据互联算法（JPDA）、全邻模糊聚类数据互联算法（ANFC）；第二类是最优的贝叶斯算法，该类算法是对当前时刻以前的所有确认量测集合进行研究，给出每一个量测序列的概率，主要包括最优贝叶斯算法和多假设跟踪算法等。本章在联合概率数据互联算法一节中给出了一种非常简单实用、不易出错的确认矩阵拆分方法，在全邻模糊聚类数据互联算法一节则从模糊聚类的角度，建立了候选量测与跟踪目标之间的关联关系。为了减少联合概率数据互联算法的计算量，本部分还给出了几种简化的JPDA算法。最后本章通过仿真实验对不同算法的跟踪性能、耗时、误跟踪率等进行了比较和分析。

第8章：多目标智能跟踪算法

本章主要研究以深度学习为代表的人工智能技术在目标跟踪领域的交叉应用，围绕现有目标跟踪三大关键核心技术：航迹预测、点航关联、航迹滤波的人工智能技术实现和替换进行了讨论，分别提出了航迹智能预测、点航智能关联和航迹智能滤波方法，并通过仿真结果和部分实测数据对智能跟踪结果进行了验证，得出了相关结论，后续将持续深化人工智能与雷达数据处理学科交叉应用研究，争取在雷达目标跟踪领域实现突破性进展。

第9章：中断航迹接续关联方法

本章主要研究中断航迹接续关联问题。考虑到现代探测环境下，由于平台运动、目标机动、雷达长采样间隔、目标低探测概率以及地物杂波遮蔽等原因，很容易造成目标量测丢失，导致出现航迹中断、重新起批等问题，为了有效解决该问题，本章主要从传统关联和神经网络智能关联两个方面对中断航迹接续关联算法进行讨论，既包括交互式多模型、多假设运动模型、模糊航迹相似性度量等中断航迹接续关联算法中的传统内容，又包括判别式、生成式和图表示等智能中断航迹接续关联算法，目的是解决由于航迹频繁中断所导致的短小航迹多、航迹零碎度大等问题。

第10章：机动目标跟踪算法

本章在对目标典型机动形式进行讨论的基础上，研究了机动目标的跟踪方法。机动目标跟踪方法概括来讲大致可分为两大类，第一类为具有机动检测的跟踪算法，包括可调白噪声模型、变维滤波算法、输入估计法等；第二类为自适应跟踪算法，包括修正的输入估计算法、Singer模型算法、当前模型及其修正算法、Jerk模型算法、多模型算法和交互式多模型算法等。具有机动检测的跟踪算法计算量小，算法实时性强，但这类算法在目标出现机动时会产生较大的误差，同时由于机动检测的存在这些算法不可避免地会产生一定的估计时间延迟，影响滤波器的跟踪性能；自适应跟踪算法的普遍优点是可自适应跟踪机动目标，跟踪效果比较平稳，本章就这两大类典型的机动目标跟踪算法进行了讨论，最后通过仿真实例对以上两类方法进行了仿真分析与比较并得出了结论。

第11章：群目标跟踪算法

本章主要讨论群目标跟踪问题，在对群定义和群分割进行讨论的基础上研究了中心类群航迹起始，包括群互联和群速度估计，然后针对杂波环境下群内目标的精细航迹起始问题进行研究，提出了一种基于灰色理论的群目标精细航迹起始算法，并进行仿真验证分析；另外，本章还针对中心类群目标跟踪问题进行了讨论，并分别从群的航迹更新、群的合并、群的分裂等多个方面进行了分析；为了进一步解决群内目标的跟踪问题，本章还研究了编队群目标跟踪算法；最后从总体上对群目标跟踪算法进行了仿真分析和总结。

第12章：空间多目标跟踪与轨迹预报

本章首先针对动力学方程约束的系统模型、空间多目标数据关联、动力学方程约束的空间目标跟踪进行了讨论，以提高空间目标数据精度。考虑到空间目标运动速度快、飞行距离远，轨迹预报初值点数据精度的微小误差都可能带来“失之毫厘，谬以千里”的预报结果，为此，空间目标轨迹预报首先对轨迹预报初值点获取问题进行讨论，在此基础上对ECI坐标系下基于欧拉方程外推预报和龙格库塔积分预报法进行分析，最后本章对空间目标跟踪和轨迹预报进行了仿真分析和讨论。

第13章：多目标跟踪终结理论与航迹管理

本章首先对多目标跟踪终结技术进行研究，具体而言包括序列概率比检验算法、跟踪波门方法、代价函数法、Bayes算法和全邻Bayes算法，最后在同一仿真环境下对上述算法的终结时间和错误终结率进行了比较分析，得出了相关结论。本章另一部分内容是讨论了航迹管理技术中的航迹号管理和航迹质量管理，包括利用航迹质量选择航迹起始准则和进行航迹撤销，同时还对航迹质量管理优化和信息融合系统中的航迹文件管理进行了讨论。

第14章：无源雷达数据处理

本章主要是对无源雷达中的数据处理问题进行研究，在对无源雷达的特点和优势进行分析的基础上，首先讨论了单站无源定位与跟踪问题，包括利用相位变化率法，多普勒变化率和方位联合定位，多普勒变化率和方位，俯仰联合定位，基于修正极坐标的被动跟踪，基于多模型的被动跟踪等问题，并对上述几种定位方法的优缺点进行了比较分析；然后对多站的纯方位/时差无源定位、扫描辐射源的时差无源定位与跟踪、无源雷达的最优布站和属性数据关联等问题进行了讨论，得出了相关结论。

第15章：脉冲多普勒雷达数据处理

本章在对脉冲多普勒（PD）雷达特点、跟踪系统进行概述的基础上，讨论了PD雷达最佳距离-速度互耦跟踪、高重频微弱目标跟踪、带Doppler量测的目标跟踪等数据处理方法，并对后两种算法性能进行了仿真分析，得出了相关结论，最后对PD雷达的应用进行了举例分析，包括气象PD雷达、机载火控雷达、机载预警雷达、陆/舰基防空雷达。

第16章：相控阵雷达数据处理

本章首先对相控阵雷达的特点、系统结构及工作过程进行讨论，给出了相应的系统结构框图和相控阵雷达工作流程图，在此基础上针对相控阵雷达多目标变采样间隔滤波、资源调度策略等内容进行研究，包括常增益滤波器的自适应采样、基于交互多模型的自适应采样、基于预测误差协方差门限的自适应采样等内容，最后对相控阵雷达跟踪算法的性能进行了仿真分析和比较。

第17章：雷达组网误差配准算法

本章首先对系统误差的构成和系统误差所造成的影响进行了讨论，并重点分析了大测距系统误差对航迹的影响。在此基础上研究了固定雷达误差配准算法，包括已知目标位置误差配准、实时质量控制（RTQC）误差配准算法、最小二乘（LS）误差配准算法、广义最小二乘（GLS）误差配准算法、扩展广义最小二乘（ECEF-GLS）算法；然后对机动雷达误差配准算法进行了研究，并分别分析了机动雷达系统建模方法、目标位置已知的机动雷达配准算法、机动雷达最大似然配准（MLRM）算法、联合扩维误差配准（ASR）算法等，最后对目标状态抗差估计方法进行了研究，包括系统描述、抗差估计等内容，并对上述几类算法的性能进行了仿真验证和讨论。

第18章：雷达组网数据处理

本章结合雷达组网数据处理技术的特点，从雷达网的设计和分析角度讨论了雷达网的性能评价指标等内容，并从雷达网优化部署、雷达网无缝覆盖、探测隐身目标、抗干扰、对顶空补盲和抗低空突防等原则出发讨论了雷达网的优化布站问题，给出了空管雷达监视系统、高级辅助驾驶系统、双/多基地气象雷达、“协同作战能力”系统、海军综合防空火控系统、预警机与其他平台雷达组网等典型的雷达组网系统，并在此基础上研究了单基地雷达、双基地雷达和多基地雷达组网数据处理等相关内容；最后对雷达网数据处理中的经典航迹关联和航迹抗差关联方法进行了讨论。

第19章：雷达数据处理性能评估

随着科学技术的发展，新的雷达数据处理算法不断涌现，这些算法性能的合理、准确评估是非常值得关注的问题。为此，本章系统性地对雷达数据处理性能评估有关的名词术语进行定义，在此基础上，主要从平均航迹起始时间、航迹累计中断次数、航迹相关概率、航迹模糊度、航迹精度、跟踪机动目标能力、虚假航迹比例、发散度、有效度、雷达覆盖范围重叠度、航迹容量、雷达网发现概率、响应时间等几个方面讨论了雷达数据处理性能评估指标，最后研究了专家打分评估法、Monte Carlo仿真法、解析法、半实物仿真评估法、试验法等雷达数据处理性能评估方法。雷达数据处理性能依赖于诸多因素，这就造成了雷达数据处理性能评估指标体系所涉及的内容有很多。雷达数据处理算法性能在考虑各个指标进行综合评估时，工程技术人员可针对不同的应用环境优先考虑其中某几种性能指标。

第20章：雷达数据处理的实际应用

本章研究了雷达数据处理技术在实际中的一些典型应用，包括在船用导航雷达、AIS和ADS-B系统、海上信息中心、对空监视系统中的应用等，并结合典型实例对上述系统的数据处理效果进行了分析，得出了相关结论，以使读者能够更进一步了解雷达数据处理技术与实际工程的结合应用。

第21章：回顾、建议与展望

本章回顾了本书的主要理论研究成果，并对雷达数据处理技术中的几个关键问题提出了一些研究建议，最后对雷达数据处理技术的研究动向、发展趋势进行了展望。