【最新成果】昆虫目标雷达散射截面积特征辅助跟踪算法

害虫迁飞具有规模大、突发性强的特点，会导致病虫害异地大爆发，粮食产量下降，造成重大的经济损失。昆虫雷达是监测迁飞性害虫的一种有效手段，可实现对迁飞性昆虫的长期自动化监测，这对于预测病虫害的暴发，提高病虫害的防治能力，保持农业的健康发展意义重大。但是，昆虫目标的雷达截面积（RCS）较小，回波能量弱，在保证高检测率的同时会带来高虚警率问题，进而导致在目标跟踪的数据关联环节，易受虚假量测的影响出现关联错误。

针对该问题，北京理工大学胡程教授等首先基于Ku波段高分辨昆虫雷达外场实测回波数据，对昆虫目标的RCS起伏特性进行了分析，并在此基础上，推导了相应的幅度似然比，基于幅度差异来提高跟踪波门内正确量测点的识别度，提高了目标的跟踪精度。

图4 实验场景

该工作拟发表在《雷达学报》2019年第5期“昆虫目标雷达散射截面积特征辅助跟踪算法”（方琳琳，周超，王锐，胡程），现已网络优先出版。

该文首先基于Ku波段昆虫雷达夜间采集到的昆虫目标实验数据，经理论分析得出目标RCS随时间起伏变化的采样值，然后采用最小二乘拟合及Kolmogorov-Smirnov（K-S）拟合优度检验方法，得出Gamma分布可以较好地拟合昆虫目标RCS起伏的概率分布。在此基础上，推导出Gamma起伏型目标在高斯白噪声背景下的幅度似然比，并将其融合到概率数据互联滤波器中，通过在不同SNR、不同量测噪声下的仿真分析得出，RCS特征辅助的跟踪算法可以有效地提高目标跟踪精度。

图5 SNR为13dB时均方根误差比较

图6 有效航迹概率比较

了解详细内容请点击下面阅读原文。