博士研究生畢業(yè)答辯課件

預(yù)答辯人：趙孔瑞導(dǎo)師：權(quán)太范教授副導(dǎo)師：于長軍教授雙基地高頻地波雷達(dá)飛行目標(biāo)高度估計(jì)研究預(yù)答辯人：趙孔瑞雙基地高頻地波雷達(dá)飛行目標(biāo)高度估計(jì)研究1本課題主要內(nèi)容包括1.研究目的和意義2.國內(nèi)外研究現(xiàn)狀

3.高度估計(jì)理論基礎(chǔ)4.主要研究內(nèi)容和創(chuàng)新點(diǎn)本課題主要內(nèi)容包括1.研究目的2.國內(nèi)外研究3.高度估21.研究目的和意義研究目的：1.實(shí)現(xiàn)目標(biāo)飛行高度屬性判別2.構(gòu)建目標(biāo)飛行高度估計(jì)新方法3.推進(jìn)高度屬性判別工程應(yīng)用1.研究目的和意義研究目的：1.實(shí)現(xiàn)目標(biāo)飛行高度屬性判別31、研究目的和意義1.判斷目標(biāo)高低、空飛行屬性2.有助于飛行目標(biāo)類型識別3.提高目標(biāo)威脅度估計(jì)研究意義：1、研究目的和意義1.判斷目標(biāo)高低、空飛行屬性42.國內(nèi)外研究現(xiàn)狀1994年，F(xiàn)arrall.DC

提出由信號回波強(qiáng)度估計(jì)目標(biāo)飛行高度1997年Howland提出由EKF估計(jì)目標(biāo)飛行高度國內(nèi)哈爾濱工業(yè)大學(xué)提出了改進(jìn)方法2.國內(nèi)外研究現(xiàn)狀1994年，F(xiàn)arrall.DC195低空域地波傳播衰減高空域地波傳播衰減3.高度估計(jì)理論基礎(chǔ)低空域地波傳播衰減高空域地波傳播衰減3.高度估計(jì)理論基礎(chǔ)6研究內(nèi)容4.1：提出了一種多模型低空飛行目標(biāo)高度估計(jì)算法擬解決的問題：(1).通過高度區(qū)間劃分解決傳統(tǒng)高度估計(jì)方法的多解問題(2).通過AR模型建模解決RCS起伏影響估計(jì)精度問題4主要研究內(nèi)容和創(chuàng)新點(diǎn)研究內(nèi)容4.1：提出了一種多模型低空飛行目標(biāo)高度估計(jì)算法擬解7低空域地波傳播衰減低空飛行目標(biāo)高度估計(jì)理論基礎(chǔ)4.1多模型低空飛行目標(biāo)高度估計(jì)算法低空域地波傳播衰減低空飛行目標(biāo)高度估計(jì)理論基礎(chǔ)4.1多模型8定義目標(biāo)狀態(tài)向量目標(biāo)高度估計(jì)模型4.1多模型低空飛行目標(biāo)高度估計(jì)算法傳統(tǒng)Howland方法的多解問題一個(gè)觀測量，兩個(gè)未知量，存在多解問題定義目標(biāo)狀態(tài)向量目標(biāo)高度估計(jì)模型4.1多模型低空飛行目標(biāo)高94.1多模型低空飛行目標(biāo)高度估計(jì)算法RCS的起伏問題SwerlingⅠ型RCS數(shù)據(jù)4.1多模型低空飛行目標(biāo)高度估計(jì)算法RCS的起伏問題Swe104.1多模型低空飛行目標(biāo)高度估計(jì)算法高度區(qū)間劃分—解決高度上的多解問題高度子區(qū)間劃分在第i個(gè)高度子區(qū)間內(nèi)各個(gè)高度上的衰減，用處的傳播衰減代替來代替4.1多模型低空飛行目標(biāo)高度估計(jì)算法高度區(qū)間劃分—解決高度114.1多模型低空飛行目標(biāo)高度估計(jì)算法AR模型建?！鉀QRCS起伏影響的問題為分析飛機(jī)目標(biāo)RCS的起伏，將目標(biāo)RCS表示成一個(gè)均值分量和一個(gè)起伏分量之和均值分量起伏分量起伏分量用P階段AR模型來表示：4.1多模型低空飛行目標(biāo)高度估計(jì)算法AR模型建?！鉀QRC124.1多模型低空飛行目標(biāo)高度估計(jì)算法AR模型建模—解決RCS起伏影響的問題定義狀態(tài)向量那么4.1多模型低空飛行目標(biāo)高度估計(jì)算法AR模型建?！鉀QRC134.1多模型低空飛行目標(biāo)高度估計(jì)算法AR模型建?！鉀QRCS起伏影響的問題同理，對于未知的AR模型系數(shù)隨時(shí)間變化關(guān)系可以表示為：同時(shí)又可以表示為(1)(2)方程(1)和(2)可以表示成為一個(gè)濾波模型的形式：4.1多模型低空飛行目標(biāo)高度估計(jì)算法AR模型建?！鉀QRC144.1多模型低空飛行目標(biāo)高度估計(jì)算法多模型高度估計(jì)模型根據(jù)前面推導(dǎo)，構(gòu)建第i個(gè)高度區(qū)間上的狀態(tài)向量：第i個(gè)高度區(qū)間上的估計(jì)模型為：4.1多模型低空飛行目標(biāo)高度估計(jì)算法多模型高度估計(jì)模型根據(jù)154.1多模型低空飛行目標(biāo)高度估計(jì)算法仿真和實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)處結(jié)果-Howland方法的不足目標(biāo)航跡圖目標(biāo)高度估計(jì)結(jié)果4.1多模型低空飛行目標(biāo)高度估計(jì)算法仿真和實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)處結(jié)果-164.1多模型低空飛行目標(biāo)高度估計(jì)算法仿真和實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)處結(jié)果-Howland方法的不足高度估計(jì)結(jié)果4.1多模型低空飛行目標(biāo)高度估計(jì)算法仿真和實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)處結(jié)果-174.1多模型低空飛行目標(biāo)高度估計(jì)算法仿真和實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)處結(jié)果-多模型方法高度估計(jì)結(jié)果對比4.1多模型低空飛行目標(biāo)高度估計(jì)算法仿真和實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)處結(jié)果-184.1多模型低空飛行目標(biāo)高度估計(jì)算法RCS起伏下的高度估計(jì)性能比較SwerlingⅠ型RCS起伏值4.1多模型低空飛行目標(biāo)高度估計(jì)算法RCS起伏下的高度估計(jì)194.1多模型低空飛行目標(biāo)高度估計(jì)算法RCS起伏下的高度估計(jì)性能比較高度估計(jì)結(jié)果對比4.1多模型低空飛行目標(biāo)高度估計(jì)算法RCS起伏下的高度估計(jì)20研究內(nèi)容4.2：基于目標(biāo)距離、方位和信號回波強(qiáng)度融合的雙基地高頻地波雷達(dá)飛行目標(biāo)高度估計(jì)算法擬解決的問題：(1).通過T/R站和R的目標(biāo)距離、方位和信號回波強(qiáng)度信息融合，實(shí)現(xiàn)高空飛行目標(biāo)高度估計(jì)4主要研究內(nèi)容和創(chuàng)新點(diǎn)研究內(nèi)容4.2：基于目標(biāo)距離、方位和信號回波強(qiáng)度融合的雙基地21基于距離、方位、信號回波強(qiáng)度融合的高度估計(jì)算法4.2雙基地高頻地波雷達(dá)高度融合估計(jì)算法基于距離、方位、信號回波強(qiáng)度融合的高度估計(jì)算法4.2雙基地224.2雙基地高頻地波雷達(dá)高度融合估計(jì)算法定義目標(biāo)狀態(tài)向量為定義觀測向量為4.2雙基地高頻地波雷達(dá)高度融合估計(jì)算法定義目標(biāo)狀態(tài)向量為234.2雙基地高頻地波雷達(dá)高度融合估計(jì)算法仿真和實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)處理高度估計(jì)均方誤差b)相對于R站的RCS估計(jì)均方誤差a)相對于T/R站的RCS估計(jì)均方誤差4.2雙基地高頻地波雷達(dá)高度融合估計(jì)算法仿真和實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)處理244.2雙基地高頻地波雷達(dá)高度融合估計(jì)算法實(shí)測數(shù)據(jù)處理飛行高度估計(jì)結(jié)果4.2雙基地高頻地波雷達(dá)高度融合估計(jì)算法實(shí)測數(shù)據(jù)處理飛行高25研究內(nèi)容4.3：高度屬性判別與高度估計(jì)算法擬解決的問題：(1).在高度屬性未知背景下，在估計(jì)出目標(biāo)飛行高度的同時(shí)，判別出目標(biāo)高度屬性4主要研究內(nèi)容和創(chuàng)新點(diǎn)研究內(nèi)容4.3：高度屬性判別與高度估計(jì)算法擬解決的問題：426地平線雷達(dá)波束輻射范圍高頻地波雷達(dá)監(jiān)視范圍圖4.3高度屬性與高度估計(jì)算法研究背景地平線雷達(dá)波束輻射范圍高頻地波雷達(dá)監(jiān)視范圍圖4.3高度屬性27兩種高度屬性下的電波傳播衰減基本原理高度屬性與高度信息相互依賴、相互聯(lián)系最終目的：4.3高度屬性與高度估計(jì)算法基本原理兩種高度屬性下的電波傳播衰減基本高度屬性與高度信息相互依賴、28高度屬性劃分基于高度屬性的多模型集兩層多模型方法高度屬性概率、狀態(tài)概率密度交互作用多模型近似高度屬性高度屬性基于

的多模型集

基于

的多模型集

目標(biāo)狀態(tài)估計(jì)高度屬性概率

高度屬性判別4.3高度屬性與高度估計(jì)算法模型框架高度屬性劃分基于高度屬性的多模型集兩層多模型方法高度屬性概率294.3高度屬性與高度估計(jì)算法高空目標(biāo)的高度和RCS估計(jì)結(jié)果

高度估計(jì)RMSERCS估計(jì)RMSE4.3高度屬性與高度估計(jì)算法高空目標(biāo)的高度和RCS估計(jì)結(jié)果304.3高度屬性與高度估計(jì)算法高空目標(biāo)的高空狀態(tài)概率

高空飛行狀態(tài)概率4.3高度屬性與高度估計(jì)算法高空目標(biāo)的高空狀態(tài)概率高空飛314.3高度屬性與高度估計(jì)算法高空目標(biāo)的視距/超視距屬性判別目標(biāo)高度屬性與目標(biāo)飛行高度之間的關(guān)系4.3高度屬性與高度估計(jì)算法高空目標(biāo)的視距/超視距屬性判別324.3高度屬性與高度估計(jì)算法低空飛行目標(biāo)仿真結(jié)果高度估計(jì)RMSERCS估計(jì)RMSE4.3高度屬性與高度估計(jì)算法低空飛行目標(biāo)仿真結(jié)果高度估計(jì)R334.3高度屬性與高度估計(jì)算法低空飛行狀態(tài)概率低空飛行狀態(tài)概率4.3高度屬性與高度估計(jì)算法低空飛行狀態(tài)概率低空飛行狀態(tài)概344.3高度屬性與高度估計(jì)算法實(shí)測數(shù)據(jù)處理某民航飛機(jī)航行軌跡4.3高度屬性與高度估計(jì)算法實(shí)測數(shù)據(jù)處理某民航飛機(jī)航行軌跡354.3高度屬性與高度估計(jì)算法實(shí)測數(shù)據(jù)處理

高度估計(jì)結(jié)果目標(biāo)飛行狀態(tài)概率4.3高度屬性與高度估計(jì)算法實(shí)測數(shù)據(jù)處理高度估計(jì)結(jié)果36研究內(nèi)容4.4：提出了目標(biāo)高度屬性判別算法解決的問題:(1).在工程應(yīng)用中，能夠直接、快速判別飛行目標(biāo)是視距還是超視距屬性更有實(shí)

際應(yīng)用意義。(2).高度屬性判別更容易在實(shí)際高頻地波雷達(dá)系統(tǒng)上實(shí)現(xiàn)。4主要研究內(nèi)容和創(chuàng)新點(diǎn)研究內(nèi)容4.4：提出了目標(biāo)高度屬性判別算法解決的問題:437直達(dá)波水平視線繞射波研究背景：(1).比估計(jì)具體飛行高度更有實(shí)際應(yīng)用意義。(2).更容易在實(shí)際雷達(dá)系統(tǒng)當(dāng)中實(shí)現(xiàn)。4.4目標(biāo)高度屬性判別算法直達(dá)波水平視線繞射波研究背景：4.4目標(biāo)高度屬性判別算法38兩種高度屬性下的電波傳播衰減4.4高度屬性與高度估計(jì)算法基本原理兩種高度屬性下的電波傳播衰減4.4高度屬性與高度估計(jì)算法基39高度屬性判別關(guān)鍵問題高度屬性判別算法可信度度量準(zhǔn)則4.4高度屬性判別算法創(chuàng)新點(diǎn)：高度屬性判別關(guān)鍵問題高度屬性判別算法可信度度量4.4高度屬40高空視距區(qū)域傳播衰減信號回波強(qiáng)度定義為與高度無關(guān)的觀測量4.4高度屬性判別算法基本原理高空視距區(qū)域傳播衰減信號回波強(qiáng)度定義為與高度無關(guān)的觀測量441低空超視距區(qū)域傳播衰減第i個(gè)高度區(qū)間將低空高度區(qū)域進(jìn)行劃分，每個(gè)高度子空間內(nèi)的傳播衰減假定不隨高度變化4.4高度屬性判別算法基本原理低空超視距區(qū)域傳播衰減第i個(gè)高度區(qū)間將低空高度區(qū)域進(jìn)行劃分42高/低空飛行狀態(tài)判別流程圖4.4高度屬性判別算法高度屬性判別框架高/低空飛行狀態(tài)判別流程圖4.4高度屬性判別算法高度屬性判43似然度量：余弦相似度似然函數(shù)：歐氏距離4.4高度屬性判別算法基于余弦相似度的似然函數(shù)似然度量：余弦相似度似然函數(shù)：歐氏距離4.4高度屬性判別算44每一組狀態(tài)模型的權(quán)值似然函數(shù)：歐氏距離似然度量：余弦相似度4.4高度屬性判別算法基于余弦相似度的似然函數(shù)每一組狀態(tài)模型的權(quán)值似然函數(shù)：歐氏距離似然度量：余弦相似度445高空視距屬性可信度值4.4高度屬性判別算法高度屬性可信度計(jì)算高空視距屬性可信度值4.4高度屬性判別算法高度屬性可信度計(jì)46低空屬性可信度值4.4高度屬性判別算法高/低屬性判別框架低空屬性可信度值4.4高度屬性判別算法高/低屬性判別框架47低空屬性可信度值4.4高度屬性判別算法高/低屬性判別框架低空屬性可信度值4.4高度屬性判別算法高/低屬性判別框架484.4高度屬性判別算法視距/超視距屬性判別框架時(shí)，目標(biāo)為視距屬性

時(shí)，目標(biāo)為超視距屬性

4.4高度屬性判別算法視距/超視距屬性判別框架時(shí)，目標(biāo)為視494.4高度屬性判別算法目標(biāo)高度屬性判別準(zhǔn)則(1)假設(shè)且則判別目標(biāo)為高空視距屬性。(2)假設(shè)且則判別目標(biāo)為高空超視距屬性。(3)假設(shè)且則判別目標(biāo)為低空視距屬性。(4)假設(shè)且則判別目標(biāo)為低空超視距屬性。4.4高度屬性判別算法目標(biāo)高度屬性判別準(zhǔn)則(1)假設(shè)且則504.4高度屬性判別算法高度屬性判別系統(tǒng)框架(1).穩(wěn)定性好(2).屬性判別正確率高(3).計(jì)算量小(4).適用性強(qiáng)高/低空屬性判別視距/超視距屬性判別4.4高度屬性判別算法高度屬性判別系統(tǒng)框架(1).穩(wěn)定性51目標(biāo)相對于觀測站航跡低空飛行狀態(tài)可信度高空飛行狀態(tài)可信度4.4高度屬性判別算法低空目標(biāo)1目標(biāo)相對于觀測站航跡低空飛行狀態(tài)可信度高空飛行狀態(tài)可信度4.52目標(biāo)相對于觀測站航跡低空飛行狀態(tài)可信度高空飛行狀態(tài)可信度4.4高度屬性判別算法低空目標(biāo)2目標(biāo)相對于觀測站航跡低空飛行狀態(tài)可信度高空飛行狀態(tài)可信度4.53目標(biāo)相對于觀測站航跡高空飛行狀態(tài)可信度低空飛行狀態(tài)可信度4.4高度屬性判別算法高空飛行目標(biāo)1目標(biāo)相對于觀測站航跡高空飛行狀態(tài)可信度低空飛行狀態(tài)可信度4.544.4高度屬性判別算法高空飛行目標(biāo)2高空飛行狀態(tài)可信度低空飛行狀態(tài)可信度4.4高度屬性判別算法高空飛行目標(biāo)2高空飛行狀態(tài)可信度低空554.4高度屬性判別算法高空飛行目標(biāo)3高空飛行狀態(tài)可信度低空飛行狀態(tài)可信度4.4高度屬性判別算法高空飛行目標(biāo)3高空飛行狀態(tài)可信度低空56雙基地高頻地波雷達(dá)高度誤差空間分布特征分析4.4本課題還包括以下內(nèi)容：雙基地高頻地波雷達(dá)高度誤差空間分布特征分析4.4本課題還包57本課題創(chuàng)新點(diǎn)總結(jié)如下：針對不同目標(biāo)高度屬性，分別提出了多模型低空目標(biāo)飛行高度估計(jì)算法，解決了多解問題和RCS起伏問題；

在高度屬性未知條件下，提出了一種同時(shí)高度屬性判別和高度估計(jì)算法；

針對實(shí)際工程應(yīng)用，提出了一種目標(biāo)高度屬性判別算法；123本課題創(chuàng)新點(diǎn)總結(jié)如下：針對不同目標(biāo)高度屬性，分別提出了多模型58發(fā)表論文情況：[1]ZhaoKongrui,YuChangjun,ZhouGongjian,QuanTaifan.SimultaneousAltitudeandRCSEstimationwithPropagationAttenuationinBistaticHFSWR[J].InternationalJournalofAntennasandPropagation,2013:1-8.（SCI收錄號:000327969100001，IF=0.685）[2]趙孔瑞，于長軍，周共健，權(quán)太范.AltitudeandRCSEstimationwithEchoAmplitudeinBistaticHighFrequencySurfaceWaveRadar[C].Proceedingsofthe16thInternationalConferenceonInformationFusion，2013：1342-1347.（EI收錄號：20135217141415）[3]趙孔瑞,周共健,于長軍,權(quán)太范.雙基地高頻地波雷達(dá)三維曲面定位精度分析[J].系統(tǒng)工程與電子技術(shù)，2012，34(7)：1344-1349.（EI收錄號：20123715431456）[4]ZhaoKongrui,ZhouGongjian,YuChangjun,QuanTaifan.EstimationofFlightAltitudeinHighFrequencySurfaceWaveRadar[C].ProceedingsofInternationalGeoscienceandRemoteSensingSymposium，2012：4786-4789.（EI收錄號：20130615991732）[5]趙孔瑞,周共健,于長軍,權(quán)太范.高頻地波雷達(dá)飛行目標(biāo)高度估計(jì)[J].系統(tǒng)工程與電子技術(shù)，2012，34（8）：1571-1575.（EI收錄號：20124215572338）[6]ZhaoKongrui,YuChangjun,ZhouGongjian,QuanTaifan.TargetFlyingModeIdentificationandAltitudeEstimationinBistaticT/R-RHFSWR[C].InternationalConferenceonInformationFusion.(錄用)發(fā)表論文情況：[1]ZhaoKongrui,YuC59謝謝各位老師！謝謝各位老師！60預(yù)答辯人：趙孔瑞導(dǎo)師：權(quán)太范教授副導(dǎo)師：于長軍教授雙基地高頻地波雷達(dá)飛行目標(biāo)高度估計(jì)研究預(yù)答辯人：趙孔瑞雙基地高頻地波雷達(dá)飛行目標(biāo)高度估計(jì)研究61本課題主要內(nèi)容包括1.研究目的和意義2.國內(nèi)外研究現(xiàn)狀

3.高度估計(jì)理論基礎(chǔ)4.主要研究內(nèi)容和創(chuàng)新點(diǎn)本課題主要內(nèi)容包括1.研究目的2.國內(nèi)外研究3.高度估621.研究目的和意義研究目的：1.實(shí)現(xiàn)目標(biāo)飛行高度屬性判別2.構(gòu)建目標(biāo)飛行高度估計(jì)新方法3.推進(jìn)高度屬性判別工程應(yīng)用1.研究目的和意義研究目的：1.實(shí)現(xiàn)目標(biāo)飛行高度屬性判別631、研究目的和意義1.判斷目標(biāo)高低、空飛行屬性2.有助于飛行目標(biāo)類型識別3.提高目標(biāo)威脅度估計(jì)研究意義：1、研究目的和意義1.判斷目標(biāo)高低、空飛行屬性642.國內(nèi)外研究現(xiàn)狀1994年，F(xiàn)arrall.DC

提出由信號回波強(qiáng)度估計(jì)目標(biāo)飛行高度1997年Howland提出由EKF估計(jì)目標(biāo)飛行高度國內(nèi)哈爾濱工業(yè)大學(xué)提出了改進(jìn)方法2.國內(nèi)外研究現(xiàn)狀1994年，F(xiàn)arrall.DC1965低空域地波傳播衰減高空域地波傳播衰減3.高度估計(jì)理論基礎(chǔ)低空域地波傳播衰減高空域地波傳播衰減3.高度估計(jì)理論基礎(chǔ)66研究內(nèi)容4.1：提出了一種多模型低空飛行目標(biāo)高度估計(jì)算法擬解決的問題：(1).通過高度區(qū)間劃分解決傳統(tǒng)高度估計(jì)方法的多解問題(2).通過AR模型建模解決RCS起伏影響估計(jì)精度問題4主要研究內(nèi)容和創(chuàng)新點(diǎn)研究內(nèi)容4.1：提出了一種多模型低空飛行目標(biāo)高度估計(jì)算法擬解67低空域地波傳播衰減低空飛行目標(biāo)高度估計(jì)理論基礎(chǔ)4.1多模型低空飛行目標(biāo)高度估計(jì)算法低空域地波傳播衰減低空飛行目標(biāo)高度估計(jì)理論基礎(chǔ)4.1多模型68定義目標(biāo)狀態(tài)向量目標(biāo)高度估計(jì)模型4.1多模型低空飛行目標(biāo)高度估計(jì)算法傳統(tǒng)Howland方法的多解問題一個(gè)觀測量，兩個(gè)未知量，存在多解問題定義目標(biāo)狀態(tài)向量目標(biāo)高度估計(jì)模型4.1多模型低空飛行目標(biāo)高694.1多模型低空飛行目標(biāo)高度估計(jì)算法RCS的起伏問題SwerlingⅠ型RCS數(shù)據(jù)4.1多模型低空飛行目標(biāo)高度估計(jì)算法RCS的起伏問題Swe704.1多模型低空飛行目標(biāo)高度估計(jì)算法高度區(qū)間劃分—解決高度上的多解問題高度子區(qū)間劃分在第i個(gè)高度子區(qū)間內(nèi)各個(gè)高度上的衰減，用處的傳播衰減代替來代替4.1多模型低空飛行目標(biāo)高度估計(jì)算法高度區(qū)間劃分—解決高度714.1多模型低空飛行目標(biāo)高度估計(jì)算法AR模型建?！鉀QRCS起伏影響的問題為分析飛機(jī)目標(biāo)RCS的起伏，將目標(biāo)RCS表示成一個(gè)均值分量和一個(gè)起伏分量之和均值分量起伏分量起伏分量用P階段AR模型來表示：4.1多模型低空飛行目標(biāo)高度估計(jì)算法AR模型建模—解決RC724.1多模型低空飛行目標(biāo)高度估計(jì)算法AR模型建?！鉀QRCS起伏影響的問題定義狀態(tài)向量那么4.1多模型低空飛行目標(biāo)高度估計(jì)算法AR模型建?！鉀QRC734.1多模型低空飛行目標(biāo)高度估計(jì)算法AR模型建?！鉀QRCS起伏影響的問題同理，對于未知的AR模型系數(shù)隨時(shí)間變化關(guān)系可以表示為：同時(shí)又可以表示為(1)(2)方程(1)和(2)可以表示成為一個(gè)濾波模型的形式：4.1多模型低空飛行目標(biāo)高度估計(jì)算法AR模型建?！鉀QRC744.1多模型低空飛行目標(biāo)高度估計(jì)算法多模型高度估計(jì)模型根據(jù)前面推導(dǎo)，構(gòu)建第i個(gè)高度區(qū)間上的狀態(tài)向量：第i個(gè)高度區(qū)間上的估計(jì)模型為：4.1多模型低空飛行目標(biāo)高度估計(jì)算法多模型高度估計(jì)模型根據(jù)754.1多模型低空飛行目標(biāo)高度估計(jì)算法仿真和實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)處結(jié)果-Howland方法的不足目標(biāo)航跡圖目標(biāo)高度估計(jì)結(jié)果4.1多模型低空飛行目標(biāo)高度估計(jì)算法仿真和實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)處結(jié)果-764.1多模型低空飛行目標(biāo)高度估計(jì)算法仿真和實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)處結(jié)果-Howland方法的不足高度估計(jì)結(jié)果4.1多模型低空飛行目標(biāo)高度估計(jì)算法仿真和實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)處結(jié)果-774.1多模型低空飛行目標(biāo)高度估計(jì)算法仿真和實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)處結(jié)果-多模型方法高度估計(jì)結(jié)果對比4.1多模型低空飛行目標(biāo)高度估計(jì)算法仿真和實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)處結(jié)果-784.1多模型低空飛行目標(biāo)高度估計(jì)算法RCS起伏下的高度估計(jì)性能比較SwerlingⅠ型RCS起伏值4.1多模型低空飛行目標(biāo)高度估計(jì)算法RCS起伏下的高度估計(jì)794.1多模型低空飛行目標(biāo)高度估計(jì)算法RCS起伏下的高度估計(jì)性能比較高度估計(jì)結(jié)果對比4.1多模型低空飛行目標(biāo)高度估計(jì)算法RCS起伏下的高度估計(jì)80研究內(nèi)容4.2：基于目標(biāo)距離、方位和信號回波強(qiáng)度融合的雙基地高頻地波雷達(dá)飛行目標(biāo)高度估計(jì)算法擬解決的問題：(1).通過T/R站和R的目標(biāo)距離、方位和信號回波強(qiáng)度信息融合，實(shí)現(xiàn)高空飛行目標(biāo)高度估計(jì)4主要研究內(nèi)容和創(chuàng)新點(diǎn)研究內(nèi)容4.2：基于目標(biāo)距離、方位和信號回波強(qiáng)度融合的雙基地81基于距離、方位、信號回波強(qiáng)度融合的高度估計(jì)算法4.2雙基地高頻地波雷達(dá)高度融合估計(jì)算法基于距離、方位、信號回波強(qiáng)度融合的高度估計(jì)算法4.2雙基地824.2雙基地高頻地波雷達(dá)高度融合估計(jì)算法定義目標(biāo)狀態(tài)向量為定義觀測向量為4.2雙基地高頻地波雷達(dá)高度融合估計(jì)算法定義目標(biāo)狀態(tài)向量為834.2雙基地高頻地波雷達(dá)高度融合估計(jì)算法仿真和實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)處理高度估計(jì)均方誤差b)相對于R站的RCS估計(jì)均方誤差a)相對于T/R站的RCS估計(jì)均方誤差4.2雙基地高頻地波雷達(dá)高度融合估計(jì)算法仿真和實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)處理844.2雙基地高頻地波雷達(dá)高度融合估計(jì)算法實(shí)測數(shù)據(jù)處理飛行高度估計(jì)結(jié)果4.2雙基地高頻地波雷達(dá)高度融合估計(jì)算法實(shí)測數(shù)據(jù)處理飛行高85研究內(nèi)容4.3：高度屬性判別與高度估計(jì)算法擬解決的問題：(1).在高度屬性未知背景下，在估計(jì)出目標(biāo)飛行高度的同時(shí)，判別出目標(biāo)高度屬性4主要研究內(nèi)容和創(chuàng)新點(diǎn)研究內(nèi)容4.3：高度屬性判別與高度估計(jì)算法擬解決的問題：486地平線雷達(dá)波束輻射范圍高頻地波雷達(dá)監(jiān)視范圍圖4.3高度屬性與高度估計(jì)算法研究背景地平線雷達(dá)波束輻射范圍高頻地波雷達(dá)監(jiān)視范圍圖4.3高度屬性87兩種高度屬性下的電波傳播衰減基本原理高度屬性與高度信息相互依賴、相互聯(lián)系最終目的：4.3高度屬性與高度估計(jì)算法基本原理兩種高度屬性下的電波傳播衰減基本高度屬性與高度信息相互依賴、88高度屬性劃分基于高度屬性的多模型集兩層多模型方法高度屬性概率、狀態(tài)概率密度交互作用多模型近似高度屬性高度屬性基于

的多模型集

基于

的多模型集

目標(biāo)狀態(tài)估計(jì)高度屬性概率

高度屬性判別4.3高度屬性與高度估計(jì)算法模型框架高度屬性劃分基于高度屬性的多模型集兩層多模型方法高度屬性概率894.3高度屬性與高度估計(jì)算法高空目標(biāo)的高度和RCS估計(jì)結(jié)果

高度估計(jì)RMSERCS估計(jì)RMSE4.3高度屬性與高度估計(jì)算法高空目標(biāo)的高度和RCS估計(jì)結(jié)果904.3高度屬性與高度估計(jì)算法高空目標(biāo)的高空狀態(tài)概率

高空飛行狀態(tài)概率4.3高度屬性與高度估計(jì)算法高空目標(biāo)的高空狀態(tài)概率高空飛914.3高度屬性與高度估計(jì)算法高空目標(biāo)的視距/超視距屬性判別目標(biāo)高度屬性與目標(biāo)飛行高度之間的關(guān)系4.3高度屬性與高度估計(jì)算法高空目標(biāo)的視距/超視距屬性判別924.3高度屬性與高度估計(jì)算法低空飛行目標(biāo)仿真結(jié)果高度估計(jì)RMSERCS估計(jì)RMSE4.3高度屬性與高度估計(jì)算法低空飛行目標(biāo)仿真結(jié)果高度估計(jì)R934.3高度屬性與高度估計(jì)算法低空飛行狀態(tài)概率低空飛行狀態(tài)概率4.3高度屬性與高度估計(jì)算法低空飛行狀態(tài)概率低空飛行狀態(tài)概944.3高度屬性與高度估計(jì)算法實(shí)測數(shù)據(jù)處理某民航飛機(jī)航行軌跡4.3高度屬性與高度估計(jì)算法實(shí)測數(shù)據(jù)處理某民航飛機(jī)航行軌跡954.3高度屬性與高度估計(jì)算法實(shí)測數(shù)據(jù)處理

高度估計(jì)結(jié)果目標(biāo)飛行狀態(tài)概率4.3高度屬性與高度估計(jì)算法實(shí)測數(shù)據(jù)處理高度估計(jì)結(jié)果96研究內(nèi)容4.4：提出了目標(biāo)高度屬性判別算法解決的問題:(1).在工程應(yīng)用中，能夠直接、快速判別飛行目標(biāo)是視距還是超視距屬性更有實(shí)

際應(yīng)用意義。(2).高度屬性判別更容易在實(shí)際高頻地波雷達(dá)系統(tǒng)上實(shí)現(xiàn)。4主要研究內(nèi)容和創(chuàng)新點(diǎn)研究內(nèi)容4.4：提出了目標(biāo)高度屬性判別算法解決的問題:497直達(dá)波水平視線繞射波研究背景：(1).比估計(jì)具體飛行高度更有實(shí)際應(yīng)用意義。(2).更容易在實(shí)際雷達(dá)系統(tǒng)當(dāng)中實(shí)現(xiàn)。4.4目標(biāo)高度屬性判別算法直達(dá)波水平視線繞射波研究背景：4.4目標(biāo)高度屬性判別算法98兩種高度屬性下的電波傳播衰減4.4高度屬性與高度估計(jì)算法基本原理兩種高度屬性下的電波傳播衰減4.4高度屬性與高度估計(jì)算法基99高度屬性判別關(guān)鍵問題高度屬性判別算法可信度度量準(zhǔn)則4.4高度屬性判別算法創(chuàng)新點(diǎn)：高度屬性判別關(guān)鍵問題高度屬性判別算法可信度度量4.4高度屬100高空視距區(qū)域傳播衰減信號回波強(qiáng)度定義為與高度無關(guān)的觀測量4.4高度屬性判別算法基本原理高空視距區(qū)域傳播衰減信號回波強(qiáng)度定義為與高度無關(guān)的觀測量4101低空超視距區(qū)域傳播衰減第i個(gè)高度區(qū)間將低空高度區(qū)域進(jìn)行劃分，每個(gè)高度子空間內(nèi)的傳播衰減假定不隨高度變化4.4高度屬性判別算法基本原理低空超視距區(qū)域傳播衰減第i個(gè)高度區(qū)間將低空高度區(qū)域進(jìn)行劃分102高/低空飛行狀態(tài)判別流程圖4.4高度屬性判別算法高度屬性判別框架高/低空飛行狀態(tài)判別流程圖4.4高度屬性判別算法高度屬性判103似然度量：余弦相似度似然函數(shù)：歐氏距離4.4高度屬性判別算法基于余弦相似度的似然函數(shù)似然度量：余弦相似度似然函數(shù)：歐氏距離4.4高度屬性判別算104每一組狀態(tài)模型的權(quán)值似然函數(shù)：歐氏距離似然度量：余弦相似度4.4高度屬性判別算法基于余弦相似度的似然函數(shù)每一組狀態(tài)模型的權(quán)值似然函數(shù)：歐氏距離似然度量：余弦相似度4105高空視距屬性可信度值4.4高度屬性判別算法高度屬性可信度計(jì)算高空視距屬性可信度值4.4高度屬性判別算法高度屬性可信度計(jì)106低空屬性可信度值4.4高度屬性判別算法高/低屬性判別框架低空屬性可信度值4.4高度屬性判別算法高/低屬性判別框架107低空屬性可信度值4.4高度屬性判別算法高/低屬性判別框架低空屬性可信度值4.4高度屬性判別算法高/低屬性判別框架1084.4高度屬性判別算法視距/超視距屬性判別框架時(shí)，目標(biāo)為視距屬性

時(shí)，目標(biāo)為超視距屬性

4.4高度屬性判別算法視距/超視距屬性判別框架時(shí)，目標(biāo)為視1094.4高度屬性判別算法目標(biāo)高度屬性判別準(zhǔn)則(1)假設(shè)且則判別目標(biāo)為高空視距屬性。(2)假設(shè)且則判別目標(biāo)為高空超視距屬性。(3)假設(shè)且則判別目標(biāo)為低空視距屬性。(4)假設(shè)且則判別目標(biāo)為低空超視距屬性。4.4高度屬性判別算法目標(biāo)高度屬性判別準(zhǔn)則(1)假設(shè)且則1104.4高度屬性判別算法高度屬性判別系統(tǒng)框架(1).穩(wěn)定性好(2).屬性判別正確率高(3).計(jì)算量小(4).適用性強(qiáng)高/低空屬性判別視距/超視距屬性判別4.4高度屬性判別算法高度屬性判別系統(tǒng)框架(1).穩(wěn)定性111目標(biāo)相對于觀測站航跡低空飛行狀態(tài)可信度高空飛行狀態(tài)可信度4.4高度屬性判別算法低空目標(biāo)1目標(biāo)相對于觀測站航跡低空飛行狀態(tài)可信度高空飛行狀態(tài)可信度4.112目標(biāo)相對于觀測站航跡低空飛行狀態(tài)可信度高空飛行狀態(tài)可信度4.4高度屬性判別算法低空目標(biāo)2目標(biāo)相對于觀測站航跡低空飛行狀態(tài)可信度高空飛行狀態(tài)可信度4.113目標(biāo)相對于觀測站航跡高空飛行狀態(tài)可信度低空飛行狀態(tài)可信度4.4高度屬性判別算法高空飛行目標(biāo)1目標(biāo)相對于觀測站航跡高空飛行狀態(tài)可信度低空飛行狀態(tài)可信度4.1144.4高度屬性判別算法高空飛行目標(biāo)2高空飛行狀態(tài)可信度低空飛行狀態(tài)可信度4.4高度屬性判別算法高空飛行目標(biāo)2高空飛行狀態(tài)可信度低空1154.4高度屬性判別算法高空飛行目標(biāo)3高空飛行狀態(tài)可信度低空飛行狀態(tài)可信度4.4高度屬性判別算法高空飛行目標(biāo)3高空飛行狀態(tài)可信度低空116雙基地高頻地波雷達(dá)高度誤差空間分布特征分析4.4本課題還包括以下內(nèi)容：雙