近空间双基雷达网：隐身目标航迹起始的Hough变换与模糊聚类算法

本文主要探讨了"近空间双基雷达网航迹起始算法"这一主题，针对隐身目标在低可探测性条件下的挑战以及雷达采样间隔的随机性，提出了创新的解决方案。该算法的关键在于结合概率网格Hough变换和速度特征模糊聚类技术。首先，通过概率网格Hough变换方法，研究人员有效地从海量雷达数据中提取出目标的初步航迹线索，这是一种基于空间参数搜索的非参数方法，能够有效处理复杂的回波分布。 在初步航迹的基础上，算法进一步考虑了目标的时间特性，利用点迹速度模糊聚类技术。这种方法考虑了速度作为另一个关键的动态特征，通过模糊聚类可以更好地识别并融合相似但不完全匹配的目标点迹，从而提高航迹的真实性和准确性。这种融合策略有助于减少噪声和假警报的影响，增强算法在杂波环境中的鲁棒性。 实验结果显示，该算法在处理隐身目标时表现出很高的鲁棒性，即使在雷达采样间隔不确定性的情况下也能稳定地跟踪目标。其精度也经受住了实际应用的考验，特别适合于多雷达系统，尤其是在高杂波背景下对目标进行实时的航迹初始化。因此，这项研究对于提升近空间双基雷达网络在复杂战场环境中对隐身目标的有效追踪能力具有重要的理论和实践意义。 本文的研究工作为解决隐身目标的航迹起始问题提供了一种新的、高效且鲁棒的算法，为双基雷达网在现代军事监控和防空系统中的应用提供了有力的技术支持。通过将概率网格Hough变换和模糊聚类相结合，它为解决未来复杂雷达环境中的目标跟踪挑战奠定了坚实的基础。