基于空频域信息的单站被动目标跟踪算法研究

资 源 简 介

基于空频域信息的单站被动目标跟踪算法研究

详 情 说 明

单站被动目标跟踪技术是一种仅依靠单个接收站获取的信号信息来实现目标定位与轨迹估计的方法。与传统的多站定位系统相比，这种技术具有隐蔽性强、部署灵活的特点，在军事侦察和电子对抗领域具有重要应用价值。

空频域信息指的是从信号的空间特性和频率特性中提取的复合特征。在单站被动跟踪场景中，接收站通常通过阵列天线获取目标辐射信号的到达方向（DOA）和频率变化规律。由于缺乏距离直接测量信息，算法需要综合利用多普勒频移、信号强度衰减以及角度变化率等特征来构建观测模型。

典型算法实现通常包含三个核心环节：首先通过空域波束形成或子空间分解方法估计信号入射角度，其次利用动态频移分析反推目标相对运动状态，最后结合卡尔曼滤波或粒子滤波框架处理时序观测数据。其中，频率微分技术和角度变化率约束是解决单站系统可观测性不足的关键，通过建立目标运动参数与空频特征的微分关系，能够有效提升跟踪精度。

该领域的最新进展包括：引入机器学习方法增强特征提取鲁棒性，开发联合空时频分析的复合处理架构，以及针对高速机动目标的自适应运动模型设计。这些改进使得系统在低信噪比环境下仍能保持稳定的跟踪性能。