哈尔滨工业大学工学博士研究生答辩汇报.ppt

预答辩人：赵孔瑞预答辩人：赵孔瑞导导 师：权太范教授师：权太范教授副副 导导 师：于长军教授师：于长军教授双基地高频地波雷达飞行目标双基地高频地波雷达飞行目标高度估计高度估计研究研究本本课题主要主要内容包括内容包括1. 研究目的研究目的和意和意义2. 国内外研究国内外研究现状状 3. 高度估高度估计理理论基基础4. 主要研究内主要研究内容和容和创新点新点1. 研究目的和意义研究目的和意义研究目的：研究目的：1. 1. 实现目标飞行高度属性判别实现目标飞行高度属性判别2. 2. 构建目标飞行高度估计新方法构建目标飞行高度估计新方法3. 3. 推进高度属性判别工程应用推进高度属性判别工程应用1、研究目的和意义、研究目的和意义 1. 判断目判断目标高低、空高低、空飞行属性行属性 2.有助于有助于飞行目行目标类型型识别 3.提高目提高目标威威胁度估度估计研究意义：研究意义：2. 国内外研究现状国内外研究现状1994年，Farrall. D C 提出由信号回波强度估计目标飞行高度1997年 Howland提出由EKF估计目标飞行高度国内哈尔滨工业大学提出了改进方法低空域地波传播衰减低空域地波传播衰减高空域地波传播衰减高空域地波传播衰减3. 高度估计理论基础高度估计理论基础研究内容研究内容4.1：提出了一种多模型低空飞行目标高度估计算法：提出了一种多模型低空飞行目标高度估计算法拟解决的问题：(1). 通过高度区间划分解决传统高度估计方法的多解问题(2). 通过AR模型建模解决RCS起伏影响估计精度问题4 主要研究内容和创新点主要研究内容和创新点低空域地波传播衰减低空域地波传播衰减低空飞行目标高度估计理论基础4. 1多模型低空飞行目标高度估计算法多模型低空飞行目标高度估计算法定义目标状态向量定义目标状态向量目标高度估计模型目标高度估计模型4. 1多模型低空飞行目标高度估计算法多模型低空飞行目标高度估计算法传统Howland方法的多解问题一个观测量，两个未知量，存在多解问题一个观测量，两个未知量，存在多解问题4. 1多模型低空飞行目标高度估计算法多模型低空飞行目标高度估计算法RCS的起伏问题SwerlingⅠ型RCS数据4. 1多模型低空飞行目标高度估计算法多模型低空飞行目标高度估计算法高度区间划分——解决高度上的多解问题高度子区间划分高度子区间划分在第i个高度子区间内各个高度上的衰减，用 处的传播衰减代替来代替4. 1多模型低空飞行目标高度估计算法多模型低空飞行目标高度估计算法ARAR模型建模模型建模——解决RCS起伏影响的问题为分析飞机目标RCS的起伏，将目标RCS表示成一个均值分量和一个起伏分量之和均均值分量分量起伏起伏分量分量起伏分量用P阶段AR模型来表示：4. 1多模型低空飞行目标高度估计算法多模型低空飞行目标高度估计算法AR模型建模模型建模—解决RCS起伏影响的问题定义状态向量那么4. 1多模型低空飞行目标高度估计算法多模型低空飞行目标高度估计算法ARAR模型建模模型建模——解决RCS起伏影响的问题同理，对于未知的AR模型系数随时间变化关系可以表示为：同时又可以表示为(1)(2)方程(1)和(2)可以表示成为一个滤波模型的形式：4. 1多模型低空飞行目标高度估计算法多模型低空飞行目标高度估计算法多模型高度估计模型根据前面推导，构建第i个高度区间上的状态向量：第i个高度区间上的估计模型为：4. 1多模型低空飞行目标高度估计算法多模型低空飞行目标高度估计算法仿真和实验数据处结果-Howland方法的不足目标航迹图目标航迹图目标高度估计结果目标高度估计结果4. 1多模型低空飞行目标高度估计算法多模型低空飞行目标高度估计算法仿真和实验数据处结果-Howland方法的不足高度估计结果高度估计结果4. 1多模型低空飞行目标高度估计算法多模型低空飞行目标高度估计算法仿真和实验数据处结果-多模型方法高度估计结果对比高度估计结果对比4. 1多模型低空飞行目标高度估计算法多模型低空飞行目标高度估计算法RCS起伏下的高度估计性能比较SwerlingⅠ型型 RCS起伏值起伏值4. 1多模型低空飞行目标高度估计算法多模型低空飞行目标高度估计算法RCS起伏下的高度估计性能比较高度估计结果对比高度估计结果对比研究内容研究内容4.2：基于目标距离、方位和信号回波强度融合的双：基于目标距离、方位和信号回波强度融合的双基地高频地波雷达飞行目标高度估计算法基地高频地波雷达飞行目标高度估计算法拟解决的问题：(1). 通过T/R站和R的目标距离、方位和信号回波强度信息融合，实现高空飞行目标高度估计4 主要研究内容和创新点主要研究内容和创新点基于距离、方位、信号回波强度融合的高度估计算法基于距离、方位、信号回波强度融合的高度估计算法4.2 双基地高频地波雷达高度融合估计算法双基地高频地波雷达高度融合估计算法4.2 双基地高频地波雷达高度融合估计算法双基地高频地波雷达高度融合估计算法定义目标状态向量为定义观测向量为4.2 双基地高频地波雷达高度融合估计算法双基地高频地波雷达高度融合估计算法仿真和实验数据处理仿真和实验数据处理高度估计均方误差高度估计均方误差b) 相对于相对于R站的站的RCS估计均方误差估计均方误差a) 相对于相对于T/R站的站的RCS估计均方误差估计均方误差 4.2 双基地高频地波雷达高度融合估计算法双基地高频地波雷达高度融合估计算法实测数据处理实测数据处理飞行高度估计结果研究内容研究内容4.3：高度属性判别与高度估计算法：高度属性判别与高度估计算法拟解决的问题：(1). 在高度属性未知背景下，在估计出目标飞行高度的同时， 判别出目标高度属性4 主要研究内容和创新点主要研究内容和创新点地平线地平线雷达波束辐射范围雷达波束辐射范围高频地波雷达监视范围图高频地波雷达监视范围图4.3 高度属性与高度估计算法高度属性与高度估计算法研究背景两种高度属性下的电波传播衰减两种高度属性下的电波传播衰减基本基本原理原理•高度属性与高度信息相互依赖、相互联系最终目的：最终目的：4.3 高度属性与高度估计算法高度属性与高度估计算法基本原理•高度属性划分•基于高度属性的多模型集•两层多模型方法•高度属性概率、状态概率密度•交互作用多模型近似高度高度 属性属性高度高度 属性属性基于基于 的的多模型集多模型集ᵃ1基于基于 的的多模型集多模型集目目标状状态估估计高度属性高度属性概率概率ᵄᵅᵄᵅ高度属性判别4.3 高度属性与高度估计算法高度属性与高度估计算法模型框架4.3 高度属性与高度估计算法高度属性与高度估计算法高空目标的高度和RCS估计结果 高度估计RMSE RCS估计RMSE 4.3 高度属性与高度估计算法高度属性与高度估计算法高空目标的高空状态概率 高空飞行状态概率4.3 高度属性与高度估计算法高度属性与高度估计算法高空目标的视距/超视距属性判别目标高度属性与目标飞行高度之间的关系4.3 高度属性与高度估计算法高度属性与高度估计算法低空飞行目标仿真结果高度估计RMSE RCS估计RMSE4.3 高度属性与高度估计算法高度属性与高度估计算法低空飞行状态概率低空飞行状态概率4.3 高度属性与高度估计算法高度属性与高度估计算法实测数据处理某民航飞机航行轨迹某民航飞机航行轨迹4.3 高度属性与高度估计算法高度属性与高度估计算法实测数据处理 高度估计结果高度估计结果 目标飞行状态概率目标飞行状态概率研究内容研究内容4.4：提出了目标高度属性判别算法：提出了目标高度属性判别算法解决的问题解决的问题: : (1). (1). 在工程应用中，能够直接、快速判别飞行目标是视距还是超视距属性更有实在工程应用中，能够直接、快速判别飞行目标是视距还是超视距属性更有实 际应用意义际应用意义。

2).(2).高度属性判别更容易在实际高频地波雷达系统上实现高度属性判别更容易在实际高频地波雷达系统上实现4 主要研究内容和创新点主要研究内容和创新点直达波水平视线水平视线绕射波绕射波•研究背景研究背景：•(1). 比估计具体飞行高度更有实际应用意义•(2). 更容易在实际雷达系统当中实现4.4 目标高度属性判别算法目标高度属性判别算法两种高度属性下的电波传播衰减两种高度属性下的电波传播衰减4.4 高度属性与高度估计算法高度属性与高度估计算法基本原理高度属性判高度属性判别关关键问题高度属性判高度属性判别算法算法可信度度量可信度度量准准则4.4 高度属性判别算法高度属性判别算法创新点：高空视距区域传播衰减 信号回波强度定义为与高度无关的观测量信号回波强度定义为与高度无关的观测量4.4 高度属性判别算法高度属性判别算法基本原理低空超视距区域传播衰减 第i个高度区间将低空高度区域进行划分，每个高度子空间内的传播衰减将低空高度区域进行划分，每个高度子空间内的传播衰减假定不随高度变化假定不随高度变化4.4 高度属性判别算法高度属性判别算法基本原理高/低空飞行状态判别流程图4.4 高度属性判别算法高度属性判别算法高度属性判别框架似然度量：余弦相似度似然度量：余弦相似度似然函数：欧氏距离似然函数：欧氏距离4.4 高度属性判别算法高度属性判别算法基于余弦相似度的似然函数每一组状态模型的权值似然函数：欧氏距离似然函数：欧氏距离似然度量：余弦相似度似然度量：余弦相似度4.4 高度属性判别算法高度属性判别算法基于余弦相似度的似然函数高空视距属性可信度值高空视距属性可信度值4.4 高度属性判别算法高度属性判别算法高度属性可信度计算低空属性可信度值低空属性可信度值4.4 高度属性判别算法高度属性判别算法高/低属性判别框架低空属性可信度值低空属性可信度值4.4 高度属性判别算法高度属性判别算法高/低属性判别框架4.4 高度属性判别算法高度属性判别算法视距/超视距属性判别框架时，目标为视距属性 时，目标为超视距属性4.4 高度属性判别算法高度属性判别算法目标高度属性判别准则(1) 假设且则判别目标为高空视距属性。

2) 假设且则判别目标为高空超视距属性3) 假设且则判别目标为低空视距属性4) 假设且则判别目标为低空超视距属性4.4 高度属性判别算法高度属性判别算法高度属性判别系统框架(1). 稳定性好(2). 属性判别正确率高(3). 计算量小(4). 适用性强高高/低低空属性空属性判判别视距距/超超视距属性距属性判判别目标相对于观测站航迹低空飞行状态可信度高空飞行状态可信度4.4 高度属性判别算法高度属性判别算法低空目标1目标相对于观测站航迹低空飞行状态可信度高空飞行状态可信度4.4 高度属性判别算法高度属性判别算法低空目标2目标相对于观测站航迹高空飞行状态可信度低空飞行状态可信度4.4 高度属性判别算法高度属性判别算法高空飞行目标14.4 高度属性判别算法高度属性判别算法高空飞行目标2高空飞行状态可信度低空飞行状态可信度4.4 高度属性判别算法高度属性判别算法高空飞行目标3高空飞行状态可信度低空飞行状态可信度双基地高双基地高频地波雷达高度地波雷达高度误差空差空间分布特分布特征分析征分析4.4 本课题还包括以下内容：本课题还包括以下内容：本课题创新点总结如下：本课题创新点总结如下：针对不同目标高度属性，分别提出了多模型低空目标飞行高度估计针对不同目标高度属性，分别提出了多模型低空目标飞行高度估计算法，解决了多解问题和算法，解决了多解问题和RCSRCS起伏问题；起伏问题； 在高度属性未知条件下，提出了一种同时高度属性判别在高度属性未知条件下，提出了一种同时高度属性判别和高度估计算法；和高度估计算法； 针对实际工程应用，提出了一种目标高度属性判别算法；针对实际工程应用，提出了一种目标高度属性判别算法；123发表论文情况：发表论文情况：[1] Zhao Kongrui, Yu Changjun, Zhou Gongjian, Quan Taifan. Simultaneous Altitude and RCS Estimation with Propagation Attenuation in Bistatic HFSWR[J]. International Journal of Antennas and Propagation, 2013: 1-8.（ SCI收 录 号 : 000327969100001，IF=0.685）[2] 赵孔瑞，于长军，周共健，权太范. Altitude and RCS Estimation with Echo Amplitude in Bistatic High Frequency Surface Wave Radar [C]. Proceedings of the 16th International Conference on Information Fusion，2013：1342-1347.（EI收录号：20135217141415）[3] 赵孔瑞,周共健,于长军,权太范. 双基地高频地波雷达三维曲面定位精度分析[J]. 系统工程与电子技术，2012，34(7)：1344-1349.（EI收录号：20123715431456）[4] Zhao Kongrui, Zhou Gongjian, Yu Changjun, Quan Taifan. Estimation of Flight Altitude in High Frequency Surface Wave Radar [C]. Proceedings of International Geoscience and Remote Sensing Symposium，2012：4786-4789.（EI收录号：20130615991732）[5] 赵孔瑞,周共健,于长军,权太范. 高频地波雷达飞行目标高度估计[J]. 系统工程与电子技术，2012，34（8）：1571-1575.（EI收录号：20124215572338）[6] Zhao Kongrui, Yu Changjun, Zhou Gongjian, Quan Taifan. Target Flying Mode Identification and Altitude Estimation in Bistatic T/R-R HFSWR [C]. International Conference on Information Fusion. (录用)谢谢各位老师！。