【摘 要】
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现代雷达在进行目标跟踪时,都要经过雷达信号处理、雷达数据处理后才能生成对应目标的航迹。现代雷达跟踪目标数量逐渐增加,再加上杂波的不规则性和雷达组网的趋势,雷达录取器中可能出现大量的点迹数据,给雷达数据处理带来极大的处理载荷,造成雷达跟踪效率下降,跟踪的航迹质量也不高,关于如何在海量数据背景下对大型机和非合作目标的快速跟踪和发现的相关研究,不仅可以解决实际工程问题,还对国防建设有积极促进的意义。本课
【基金项目】
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军航的开发项目“基于三坐标航管一次雷达的角度（方位角、俯仰角）解析项目”；
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现代雷达在进行目标跟踪时,都要经过雷达信号处理、雷达数据处理后才能生成对应目标的航迹。现代雷达跟踪目标数量逐渐增加,再加上杂波的不规则性和雷达组网的趋势,雷达录取器中可能出现大量的点迹数据,给雷达数据处理带来极大的处理载荷,造成雷达跟踪效率下降,跟踪的航迹质量也不高,关于如何在海量数据背景下对大型机和非合作目标的快速跟踪和发现的相关研究,不仅可以解决实际工程问题,还对国防建设有积极促进的意义。本课题以“基于三坐标航管一次雷达的角度（方位角、俯仰角）解析”项目为背景,围绕雷达数据处理算法优化做了以下工作:（1）对雷达目标跟踪滤波算法进行了深入研究,并总结了雷达目标跟踪领域几种典型算法的优缺点及适用范围。（2）重点研究了DBSCAN聚类算法以及聚类参数根据数据分布动态选择的自适应DBSCAN算法。（3）从减少输入到雷达数据处理系统的候选点迹角度出发,并利用点迹量测数据为时间序列数据的特点,提出了基于自适应DBSCAN的雷达数据处理算法,即DBSCAN-KALMAN混合算法。该算法包括两个部分,分别是点迹数据精细化处理阶段和目标跟踪阶段。根据雷达目标跟踪目标飞行特性来静态确定样本阈值Min Pts,根据不同时间片数据分布来动态确定半径阈值Eps。并通过MATLAB进行实验,对实验结果分析后得出被错误标记为噪声点的真实目标点的情况占7.8%,正确被标记为噪声点的情况占92.2%,正确被标记为目标点的情况占85.7%,错误被标记为目标点的情况占14.3%。实验验证该混合算法在南充某机场录取到的真实数据集上满足有效性,即跟踪到的航迹质量明显提高,短航迹基本消失、虚假航迹数量有所减少、航迹分叉情况得到好转。（4）将DBSCAN-KALMAN混合算法应用到“三坐标航管一次雷达跟踪系统软件化”项目中,并将该系统部署在南充机场某空旷区域,进行实际的目标跟踪,观察跟踪效果,可以证明DBSCAN-KALMAN混合算法在实际场景下同样满足有效性,即离散噪声点大面积减少、虚假航迹数量减少、目标航迹质量改善、跟踪效率提高。
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