【摘 要】
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以旋翼无人机为代表的低空小目标常采用低速“走-停”策略或利用障碍物遮挡，躲避雷达追踪，对重要信息装备和战略要地进行点穴式打击或干扰。这类目标可多次消失-重返于雷达视域，称之“走-停-走”目标。若采用传统目标跟踪模型和算法处理这类目标，易导致目标身份不连续、航迹碎片化。该文在随机集理论框架下，基于标签多伯努利（LMB）滤波器，研究低空监视雷达“走-停-走”目标连续跟踪问题。为描述“走-停-走”目标多
【基金项目】
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国家自然科学基金（61901094）； 中央高校基金（2021CDJJMRH-009）； 重庆大学科研启动基金（02140011044134）～～；
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以旋翼无人机为代表的低空小目标常采用低速“走-停”策略或利用障碍物遮挡，躲避雷达追踪，对重要信息装备和战略要地进行点穴式打击或干扰。这类目标可多次消失-重返于雷达视域，称之“走-停-走”目标。若采用传统目标跟踪模型和算法处理这类目标，易导致目标身份不连续、航迹碎片化。该文在随机集理论框架下，基于标签多伯努利（LMB）滤波器，研究低空监视雷达“走-停-走”目标连续跟踪问题。为描述“走-停-走”目标多次往返于雷达视域的演化特性，首次引入第3类出生目标模型，即重生（RB）过程模型。首先，利用目标重返雷达视域前-后目标状态的空间位置和动力学参数关系，提出一种基于空域相关（SC）的RB过程；然后，基于SC-RB过程，在贝叶斯滤波框架下，设计了SC-RB-LMB滤波器算法，可实现多“走-停-走”目标连续稳健跟踪，维持航迹标签的连续性；最后，在典型低空监视场景下，通过仿真和实测数据验证了提出模型和算法的有效性和性能优势。
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