基于OTHR与纯角度传感器群数据关联的模式辨识与定位精度提升

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天波超视距雷达(OTHR)目标跟踪面临着“三低”(低检测概率、低数据率和低测量精度)和“多径”(多条传播路径)的挑战,因此传播模式的准确辨识与目标定位精度提升是改善跟踪能力的关键。首先利用纯角度传感器群获得目标地理位置的初步估计,然后采用极大似然估计建立了OTHR的传播模式和杂波模式的辨识规则,进而利用最小方差估计准则实现OTHR和纯角度传感器群的量测融合。仿真结果表明,此算法的模式辨识正确率很高,能明显提升方位角的测量精度,但是不能明显提升径向距的精度。 OTHR target tracking faces the challenges of “three low” (low detection probability, low data rate and low measurement accuracy) and “multipath ” (multiple propagation paths), so propagation modes Accurate identification and target positioning accuracy improvement is to improve the tracking ability of the key. Firstly, a pure angle sensor group is used to obtain a preliminary estimate of the target location. Then maximum likelihood estimation is used to establish OTHR propagation mode and clutter pattern identification rules, and then the minimum variance estimation criterion is used to achieve the OTHR and pure angle sensor groups Measurement fusion. Simulation results show that this algorithm has a high pattern recognition accuracy, which can significantly improve the azimuth measurement accuracy, but can not significantly improve the accuracy of the radial distance.
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