基于EM算法的高分辨雷达多目标关联方法研究

窄带雷达跟踪以点目标为模型，宽带高分辨雷达跟踪是对距离扩展目标的跟踪，理论上可获得高精度跟踪信息，多扩展目标关联是其成功实现的基础。宽带雷达跟踪下，目标呈现为距离上扩展的多散射点，存在散射点－目标、目标－航迹的双重隶属关系缺失。由于目标能量被分散，散射点存在严重漏检，加之复杂场景中虚警及多目标多散射点干扰，雷达观测呈混合分布，偏离混合高斯分布模型，增加了关联难度。本项目以EM（期望最大）算法为核心，构建多帧－多元观测联合迭代框架，利用多帧上扩展目标运动、特征信息，完成散射点－目标－航迹双重关联。针对多元信息连续或离散及独立或非独立的统计特性，研究使用滤波及隐马尔可夫建模完成连续或离散信息估计与匹配，研究分别或联合概率密度函数的构建进行独立或非独立信息迭代；针对EM算法混合分布观测下异常收敛问题，建立其正确收敛边界条件，依此研究分布修正和多初值迭代方法对算法改进，提高复杂场景下算法性能。

本课题研究宽带高分辨雷达体制下的多扩展目标关联，在散射点-目标、目标-航迹的双重隶属关系缺失以及混合分布观测等关键问题上取得了突破性进展。完成情况如下：（1）以EM（期望最大）算法为核心，构建多帧-多元观测联合迭代框架，利用多帧上扩展目标运动、特征信息，完成了散射点-目标-航迹双重关联；（2）针对多元信息连续或离散及独立或非独立的统计特性，使用滤波及隐马尔科夫建模完成了连续或离散信息估计与匹配，研究了分别或联合概率密度函数的构建进行独立或非独立信息迭代；（3）针对EM算法混合分布观测下异常收敛问题，建立了其正确收敛边界条件，依次研究分布修正和多初值迭代方法对算法改进，提高复杂场景下算法性能。在青年自然科学基金的资助下，课题组共发表了9篇论文，其中可被SCI检索论文4篇，可被EI检索论文6篇；申报了3项国家发明专利；培养了2名博士生和3名研究生，获得了预期的研究成果。