博士研究生毕业答辩课件

预答辩人：赵孔瑞导师：权太范教授副导师：于长军教授双基地高频地波雷达飞行目标高度估计研究预答辩人：赵孔瑞双基地高频地波雷达飞行目标高度估计研究1本课题主要内容包括1.研究目的和意义2.国内外研究现状

3.高度估计理论基础4.主要研究内容和创新点本课题主要内容包括1.研究目的2.国内外研究3.高度估21.研究目的和意义研究目的：1.实现目标飞行高度属性判别2.构建目标飞行高度估计新方法3.推进高度属性判别工程应用1.研究目的和意义研究目的：1.实现目标飞行高度属性判别31、研究目的和意义1.判断目标高低、空飞行属性2.有助于飞行目标类型识别3.提高目标威胁度估计研究意义：1、研究目的和意义1.判断目标高低、空飞行属性42.国内外研究现状1994年，Farrall.DC

提出由信号回波强度估计目标飞行高度1997年Howland提出由EKF估计目标飞行高度国内哈尔滨工业大学提出了改进方法2.国内外研究现状1994年，Farrall.DC195低空域地波传播衰减高空域地波传播衰减3.高度估计理论基础低空域地波传播衰减高空域地波传播衰减3.高度估计理论基础6研究内容4.1：提出了一种多模型低空飞行目标高度估计算法拟解决的问题：(1).通过高度区间划分解决传统高度估计方法的多解问题(2).通过AR模型建模解决RCS起伏影响估计精度问题4主要研究内容和创新点研究内容4.1：提出了一种多模型低空飞行目标高度估计算法拟解7低空域地波传播衰减低空飞行目标高度估计理论基础4.1多模型低空飞行目标高度估计算法低空域地波传播衰减低空飞行目标高度估计理论基础4.1多模型8定义目标状态向量目标高度估计模型4.1多模型低空飞行目标高度估计算法传统Howland方法的多解问题一个观测量，两个未知量，存在多解问题定义目标状态向量目标高度估计模型4.1多模型低空飞行目标高94.1多模型低空飞行目标高度估计算法RCS的起伏问题SwerlingⅠ型RCS数据4.1多模型低空飞行目标高度估计算法RCS的起伏问题Swe104.1多模型低空飞行目标高度估计算法高度区间划分—解决高度上的多解问题高度子区间划分在第i个高度子区间内各个高度上的衰减，用处的传播衰减代替来代替4.1多模型低空飞行目标高度估计算法高度区间划分—解决高度114.1多模型低空飞行目标高度估计算法AR模型建模—解决RCS起伏影响的问题为分析飞机目标RCS的起伏，将目标RCS表示成一个均值分量和一个起伏分量之和均值分量起伏分量起伏分量用P阶段AR模型来表示：4.1多模型低空飞行目标高度估计算法AR模型建模—解决RC124.1多模型低空飞行目标高度估计算法AR模型建模—解决RCS起伏影响的问题定义状态向量那么4.1多模型低空飞行目标高度估计算法AR模型建模—解决RC134.1多模型低空飞行目标高度估计算法AR模型建模—解决RCS起伏影响的问题同理，对于未知的AR模型系数随时间变化关系可以表示为：同时又可以表示为(1)(2)方程(1)和(2)可以表示成为一个滤波模型的形式：4.1多模型低空飞行目标高度估计算法AR模型建模—解决RC144.1多模型低空飞行目标高度估计算法多模型高度估计模型根据前面推导，构建第i个高度区间上的状态向量：第i个高度区间上的估计模型为：4.1多模型低空飞行目标高度估计算法多模型高度估计模型根据154.1多模型低空飞行目标高度估计算法仿真和实验数据处结果-Howland方法的不足目标航迹图目标高度估计结果4.1多模型低空飞行目标高度估计算法仿真和实验数据处结果-164.1多模型低空飞行目标高度估计算法仿真和实验数据处结果-Howland方法的不足高度估计结果4.1多模型低空飞行目标高度估计算法仿真和实验数据处结果-174.1多模型低空飞行目标高度估计算法仿真和实验数据处结果-多模型方法高度估计结果对比4.1多模型低空飞行目标高度估计算法仿真和实验数据处结果-184.1多模型低空飞行目标高度估计算法RCS起伏下的高度估计性能比较SwerlingⅠ型RCS起伏值4.1多模型低空飞行目标高度估计算法RCS起伏下的高度估计194.1多模型低空飞行目标高度估计算法RCS起伏下的高度估计性能比较高度估计结果对比4.1多模型低空飞行目标高度估计算法RCS起伏下的高度估计20研究内容4.2：基于目标距离、方位和信号回波强度融合的双基地高频地波雷达飞行目标高度估计算法拟解决的问题：(1).通过T/R站和R的目标距离、方位和信号回波强度信息融合，实现高空飞行目标高度估计4主要研究内容和创新点研究内容4.2：基于目标距离、方位和信号回波强度融合的双基地21基于距离、方位、信号回波强度融合的高度估计算法4.2双基地高频地波雷达高度融合估计算法基于距离、方位、信号回波强度融合的高度估计算法4.2双基地224.2双基地高频地波雷达高度融合估计算法定义目标状态向量为定义观测向量为4.2双基地高频地波雷达高度融合估计算法定义目标状态向量为234.2双基地高频地波雷达高度融合估计算法仿真和实验数据处理高度估计均方误差b)相对于R站的RCS估计均方误差a)相对于T/R站的RCS估计均方误差4.2双基地高频地波雷达高度融合估计算法仿真和实验数据处理244.2双基地高频地波雷达高度融合估计算法实测数据处理飞行高度估计结果4.2双基地高频地波雷达高度融合估计算法实测数据处理飞行高25研究内容4.3：高度属性判别与高度估计算法拟解决的问题：(1).在高度属性未知背景下，在估计出目标飞行高度的同时，判别出目标高度属性4主要研究内容和创新点研究内容4.3：高度属性判别与高度估计算法拟解决的问题：426地平线雷达波束辐射范围高频地波雷达监视范围图4.3高度属性与高度估计算法研究背景地平线雷达波束辐射范围高频地波雷达监视范围图4.3高度属性27两种高度属性下的电波传播衰减基本原理高度属性与高度信息相互依赖、相互联系最终目的：4.3高度属性与高度估计算法基本原理两种高度属性下的电波传播衰减基本高度属性与高度信息相互依赖、28高度属性划分基于高度属性的多模型集两层多模型方法高度属性概率、状态概率密度交互作用多模型近似高度属性高度属性基于

的多模型集

基于

的多模型集

目标状态估计高度属性概率

高度属性判别4.3高度属性与高度估计算法模型框架高度属性划分基于高度属性的多模型集两层多模型方法高度属性概率294.3高度属性与高度估计算法高空目标的高度和RCS估计结果

高度估计RMSERCS估计RMSE4.3高度属性与高度估计算法高空目标的高度和RCS估计结果304.3高度属性与高度估计算法高空目标的高空状态概率

高空飞行状态概率4.3高度属性与高度估计算法高空目标的高空状态概率高空飞314.3高度属性与高度估计算法高空目标的视距/超视距属性判别目标高度属性与目标飞行高度之间的关系4.3高度属性与高度估计算法高空目标的视距/超视距属性判别324.3高度属性与高度估计算法低空飞行目标仿真结果高度估计RMSERCS估计RMSE4.3高度属性与高度估计算法低空飞行目标仿真结果高度估计R334.3高度属性与高度估计算法低空飞行状态概率低空飞行状态概率4.3高度属性与高度估计算法低空飞行状态概率低空飞行状态概344.3高度属性与高度估计算法实测数据处理某民航飞机航行轨迹4.3高度属性与高度估计算法实测数据处理某民航飞机航行轨迹354.3高度属性与高度估计算法实测数据处理

高度估计结果目标飞行状态概率4.3高度属性与高度估计算法实测数据处理高度估计结果36研究内容4.4：提出了目标高度属性判别算法解决的问题:(1).在工程应用中，能够直接、快速判别飞行目标是视距还是超视距属性更有实

际应用意义。(2).高度属性判别更容易在实际高频地波雷达系统上实现。4主要研究内容和创新点研究内容4.4：提出了目标高度属性判别算法解决的问题:437直达波水平视线绕射波研究背景：(1).比估计具体飞行高度更有实际应用意义。(2).更容易在实际雷达系统当中实现。4.4目标高度属性判别算法直达波水平视线绕射波研究背景：4.4目标高度属性判别算法38两种高度属性下的电波传播衰减4.4高度属性与高度估计算法基本原理两种高度属性下的电波传播衰减4.4高度属性与高度估计算法基39高度属性判别关键问题高度属性判别算法可信度度量准则4.4高度属性判别算法创新点：高度属性判别关键问题高度属性判别算法可信度度量4.4高度属40高空视距区域传播衰减信号回波强度定义为与高度无关的观测量4.4高度属性判别算法基本原理高空视距区域传播衰减信号回波强度定义为与高度无关的观测量441低空超视距区域传播衰减第i个高度区间将低空高度区域进行划分，每个高度子空间内的传播衰减假定不随高度变化4.4高度属性判别算法基本原理低空超视距区域传播衰减第i个高度区间将低空高度区域进行划分42高/低空飞行状态判别流程图4.4高度属性判别算法高度属性判别框架高/低空飞行状态判别流程图4.4高度属性判别算法高度属性判43似然度量：余弦相似度似然函数：欧氏距离4.4高度属性判别算法基于余弦相似度的似然函数似然度量：余弦相似度似然函数：欧氏距离4.4高度属性判别算44每一组状态模型的权值似然函数：欧氏距离似然度量：余弦相似度4.4高度属性判别算法基于余弦相似度的似然函数每一组状态模型的权值似然函数：欧氏距离似然度量：余弦相似度445高空视距属性可信度值4.4高度属性判别算法高度属性可信度计算高空视距属性可信度值4.4高度属性判别算法高度属性可信度计46低空属性可信度值4.4高度属性判别算法高/低属性判别框架低空属性可信度值4.4高度属性判别算法高/低属性判别框架47低空属性可信度值4.4高度属性判别算法高/低属性判别框架低空属性可信度值4.4高度属性判别算法高/低属性判别框架484.4高度属性判别算法视距/超视距属性判别框架时，目标为视距属性

时，目标为超视距属性

4.4高度属性判别算法视距/超视距属性判别框架时，目标为视494.4高度属性判别算法目标高度属性判别准则(1)假设且则判别目标为高空视距属性。(2)假设且则判别目标为高空超视距属性。(3)假设且则判别目标为低空视距属性。(4)假设且则判别目标为低空超视距属性。4.4高度属性判别算法目标高度属性判别准则(1)假设且则504.4高度属性判别算法高度属性判别系统框架(1).稳定性好(2).属性判别正确率高(3).计算量小(4).适用性强高/低空属性判别视距/超视距属性判别4.4高度属性判别算法高度属性判别系统框架(1).稳定性51目标相对于观测站航迹低空飞行状态可信度高空飞行状态可信度4.4高度属性判别算法低空目标1目标相对于观测站航迹低空飞行状态可信度高空飞行状态可信度4.52目标相对于观测站航迹低空飞行状态可信度高空飞行状态可信度4.4高度属性判别算法低空目标2目标相对于观测站航迹低空飞行状态可信度高空飞行状态可信度4.53目标相对于观测站航迹高空飞行状态可信度低空飞行状态可信度4.4高度属性判别算法高空飞行目标1目标相对于观测站航迹高空飞行状态可信度低空飞行状态可信度4.544.4高度属性判别算法高空飞行目标2高空飞行状态可信度低空飞行状态可信度4.4高度属性判别算法高空飞行目标2高空飞行状态可信度低空554.4高度属性判别算法高空飞行目标3高空飞行状态可信度低空飞行状态可信度4.4高度属性判别算法高空飞行目标3高空飞行状态可信度低空56双基地高频地波雷达高度误差空间分布特征分析4.4本课题还包括以下内容：双基地高频地波雷达高度误差空间分布特征分析4.4本课题还包57本课题创新点总结如下：针对不同目标高度属性，分别提出了多模型低空目标飞行高度估计算法，解决了多解问题和RCS起伏问题；

在高度属性未知条件下，提出了一种同时高度属性判别和高度估计算法；

针对实际工程应用，提出了一种目标高度属性判别算法；123本课题创新点总结如下：针对不同目标高度属性，分别提出了多模型58发表论文情况：[1]ZhaoKongrui,YuChangjun,ZhouGongjian,QuanTaifan.SimultaneousAltitudeandRCSEstimationwithPropagationAttenuationinBistaticHFSWR[J].InternationalJournalofAntennasandPropagation,2013:1-8.（SCI收录号:000327969100001，IF=0.685）[2]赵孔瑞，于长军，周共健，权太范.AltitudeandRCSEstimationwithEchoAmplitudeinBistaticHighFrequencySurfaceWaveRadar[C].Proceedingsofthe16thInternationalConferenceonInformationFusion，2013：1342-1347.（EI收录号：20135217141415）[3]赵孔瑞,周共健,于长军,权太范.双基地高频地波雷达三维曲面定位精度分析[J].系统工程与电子技术，2012，34(7)：1344-1349.（EI收录号：20123715431456）[4]ZhaoKongrui,ZhouGongjian,YuChangjun,QuanTaifan.EstimationofFlightAltitudeinHighFrequencySurfaceWaveRadar[C].ProceedingsofInternationalGeoscienceandRemoteSensingSymposium，2012：4786-4789.（EI收录号：20130615991732）[5]赵孔瑞,周共健,于长军,权太范.高频地波雷达飞行目标高度估计[J].系统工程与电子技术，2012，34（8）：1571-1575.（EI收录号：20124215572338）[6]ZhaoKongrui,YuChangjun,ZhouGongjian,QuanTaifan.TargetFlyingModeIdentificationandAltitudeEstimationinBistaticT/R-RHFSWR[C].InternationalConferenceonInformationFusion.(录用)发表论文情况：[1]ZhaoKongrui,YuC59谢谢各位老师！谢谢各位老师！60预答辩人：赵孔瑞导师：权太范教授副导师：于长军教授双基地高频地波雷达飞行目标高度估计研究预答辩人：赵孔瑞双基地高频地波雷达飞行目标高度估计研究61本课题主要内容包括1.研究目的和意义2.国内外研究现状

3.高度估计理论基础4.主要研究内容和创新点本课题主要内容包括1.研究目的2.国内外研究3.高度估621.研究目的和意义研究目的：1.实现目标飞行高度属性判别2.构建目标飞行高度估计新方法3.推进高度属性判别工程应用1.研究目的和意义研究目的：1.实现目标飞行高度属性判别631、研究目的和意义1.判断目标高低、空飞行属性2.有助于飞行目标类型识别3.提高目标威胁度估计研究意义：1、研究目的和意义1.判断目标高低、空飞行属性642.国内外研究现状1994年，Farrall.DC

提出由信号回波强度估计目标飞行高度1997年Howland提出由EKF估计目标飞行高度国内哈尔滨工业大学提出了改进方法2.国内外研究现状1994年，Farrall.DC1965低空域地波传播衰减高空域地波传播衰减3.高度估计理论基础低空域地波传播衰减高空域地波传播衰减3.高度估计理论基础66研究内容4.1：提出了一种多模型低空飞行目标高度估计算法拟解决的问题：(1).通过高度区间划分解决传统高度估计方法的多解问题(2).通过AR模型建模解决RCS起伏影响估计精度问题4主要研究内容和创新点研究内容4.1：提出了一种多模型低空飞行目标高度估计算法拟解67低空域地波传播衰减低空飞行目标高度估计理论基础4.1多模型低空飞行目标高度估计算法低空域地波传播衰减低空飞行目标高度估计理论基础4.1多模型68定义目标状态向量目标高度估计模型4.1多模型低空飞行目标高度估计算法传统Howland方法的多解问题一个观测量，两个未知量，存在多解问题定义目标状态向量目标高度估计模型4.1多模型低空飞行目标高694.1多模型低空飞行目标高度估计算法RCS的起伏问题SwerlingⅠ型RCS数据4.1多模型低空飞行目标高度估计算法RCS的起伏问题Swe704.1多模型低空飞行目标高度估计算法高度区间划分—解决高度上的多解问题高度子区间划分在第i个高度子区间内各个高度上的衰减，用处的传播衰减代替来代替4.1多模型低空飞行目标高度估计算法高度区间划分—解决高度714.1多模型低空飞行目标高度估计算法AR模型建模—解决RCS起伏影响的问题为分析飞机目标RCS的起伏，将目标RCS表示成一个均值分量和一个起伏分量之和均值分量起伏分量起伏分量用P阶段AR模型来表示：4.1多模型低空飞行目标高度估计算法AR模型建模—解决RC724.1多模型低空飞行目标高度估计算法AR模型建模—解决RCS起伏影响的问题定义状态向量那么4.1多模型低空飞行目标高度估计算法AR模型建模—解决RC734.1多模型低空飞行目标高度估计算法AR模型建模—解决RCS起伏影响的问题同理，对于未知的AR模型系数随时间变化关系可以表示为：同时又可以表示为(1)(2)方程(1)和(2)可以表示成为一个滤波模型的形式：4.1多模型低空飞行目标高度估计算法AR模型建模—解决RC744.1多模型低空飞行目标高度估计算法多模型高度估计模型根据前面推导，构建第i个高度区间上的状态向量：第i个高度区间上的估计模型为：4.1多模型低空飞行目标高度估计算法多模型高度估计模型根据754.1多模型低空飞行目标高度估计算法仿真和实验数据处结果-Howland方法的不足目标航迹图目标高度估计结果4.1多模型低空飞行目标高度估计算法仿真和实验数据处结果-764.1多模型低空飞行目标高度估计算法仿真和实验数据处结果-Howland方法的不足高度估计结果4.1多模型低空飞行目标高度估计算法仿真和实验数据处结果-774.1多模型低空飞行目标高度估计算法仿真和实验数据处结果-多模型方法高度估计结果对比4.1多模型低空飞行目标高度估计算法仿真和实验数据处结果-784.1多模型低空飞行目标高度估计算法RCS起伏下的高度估计性能比较SwerlingⅠ型RCS起伏值4.1多模型低空飞行目标高度估计算法RCS起伏下的高度估计794.1多模型低空飞行目标高度估计算法RCS起伏下的高度估计性能比较高度估计结果对比4.1多模型低空飞行目标高度估计算法RCS起伏下的高度估计80研究内容4.2：基于目标距离、方位和信号回波强度融合的双基地高频地波雷达飞行目标高度估计算法拟解决的问题：(1).通过T/R站和R的目标距离、方位和信号回波强度信息融合，实现高空飞行目标高度估计4主要研究内容和创新点研究内容4.2：基于目标距离、方位和信号回波强度融合的双基地81基于距离、方位、信号回波强度融合的高度估计算法4.2双基地高频地波雷达高度融合估计算法基于距离、方位、信号回波强度融合的高度估计算法4.2双基地824.2双基地高频地波雷达高度融合估计算法定义目标状态向量为定义观测向量为4.2双基地高频地波雷达高度融合估计算法定义目标状态向量为834.2双基地高频地波雷达高度融合估计算法仿真和实验数据处理高度估计均方误差b)相对于R站的RCS估计均方误差a)相对于T/R站的RCS估计均方误差4.2双基地高频地波雷达高度融合估计算法仿真和实验数据处理844.2双基地高频地波雷达高度融合估计算法实测数据处理飞行高度估计结果4.2双基地高频地波雷达高度融合估计算法实测数据处理飞行高85研究内容4.3：高度属性判别与高度估计算法拟解决的问题：(1).在高度属性未知背景下，在估计出目标飞行高度的同时，判别出目标高度属性4主要研究内容和创新点研究内容4.3：高度属性判别与高度估计算法拟解决的问题：486地平线雷达波束辐射范围高频地波雷达监视范围图4.3高度属性与高度估计算法研究背景地平线雷达波束辐射范围高频地波雷达监视范围图4.3高度属性87两种高度属性下的电波传播衰减基本原理高度属性与高度信息相互依赖、相互联系最终目的：4.3高度属性与高度估计算法基本原理两种高度属性下的电波传播衰减基本高度属性与高度信息相互依赖、88高度属性划分基于高度属性的多模型集两层多模型方法高度属性概率、状态概率密度交互作用多模型近似高度属性高度属性基于

的多模型集

基于

的多模型集

目标状态估计高度属性概率

高度属性判别4.3高度属性与高度估计算法模型框架高度属性划分基于高度属性的多模型集两层多模型方法高度属性概率894.3高度属性与高度估计算法高空目标的高度和RCS估计结果

高度估计RMSERCS估计RMSE4.3高度属性与高度估计算法高空目标的高度和RCS估计结果904.3高度属性与高度估计算法高空目标的高空状态概率

高空飞行状态概率4.3高度属性与高度估计算法高空目标的高空状态概率高空飞914.3高度属性与高度估计算法高空目标的视距/超视距属性判别目标高度属性与目标飞行高度之间的关系4.3高度属性与高度估计算法高空目标的视距/超视距属性判别924.3高度属性与高度估计算法低空飞行目标仿真结果高度估计RMSERCS估计RMSE4.3高度属性与高度估计算法低空飞行目标仿真结果高度估计R934.3高度属性与高度估计算法低空飞行状态概率低空飞行状态概率4.3高度属性与高度估计算法低空飞行状态概率低空飞行状态概944.3高度属性与高度估计算法实测数据处理某民航飞机航行轨迹4.3高度属性与高度估计算法实测数据处理某民航飞机航行轨迹954.3高度属性与高度估计算法实测数据处理

高度估计结果目标飞行状态概率4.3高度属性与高度估计算法实测数据处理高度估计结果96研究内容4.4：提出了目标高度属性判别算法解决的问题:(1).在工程应用中，能够直接、快速判别飞行目标是视距还是超视距属性更有实

际应用意义。(2).高度属性判别更容易在实际高频地波雷达系统上实现。4主要研究内容和创新点研究内容4.4：提出了目标高度属性判别算法解决的问题:497直达波水平视线绕射波研究背景：(1).比估计具体飞行高度更有实际应用意义。(2).更容易在实际雷达系统当中实现。4.4目标高度属性判别算法直达波水平视线绕射波研究背景：4.4目标高度属性判别算法98两种高度属性下的电波传播衰减4.4高度属性与高度估计算法基本原理两种高度属性下的电波传播衰减4.4高度属性与高度估计算法基99高度属性判别关键问题高度属性判别算法可信度度量准则4.4高度属性判别算法创新点：高度属性判别关键问题高度属性判别算法可信度度量4.4高度属100高空视距区域传播衰减信号回波强度定义为与高度无关的观测量4.4高度属性判别算法基本原理高空视距区域传播衰减信号回波强度定义为与高度无关的观测量4101低空超视距区域传播衰减第i个高度区间将低空高度区域进行划分，每个高度子空间内的传播衰减假定不随高度变化4.4高度属性判别算法基本原理低空超视距区域传播衰减第i个高度区间将低空高度区域进行划分102高/低空飞行状态判别流程图4.4高度属性判别算法高度属性判别框架高/低空飞行状态判别流程图4.4高度属性判别算法高度属性判103似然度量：余弦相似度似然函数：欧氏距离4.4高度属性判别算法基于余弦相似度的似然函数似然度量：余弦相似度似然函数：欧氏距离4.4高度属性判别算104每一组状态模型的权值似然函数：欧氏距离似然度量：余弦相似度4.4高度属性判别算法基于余弦相似度的似然函数每一组状态模型的权值似然函数：欧氏距离似然度量：余弦相似度4105高空视距属性可信度值4.4高度属性判别算法高度属性可信度计算高空视距属性可信度值4.4高度属性判别算法高度属性可信度计106低空属性可信度值4.4高度属性判别算法高/低属性判别框架低空属性可信度值4.4高度属性判别算法高/低属性判别框架107低空属性可信度值4.4高度属性判别算法高/低属性判别框架低空属性可信度值4.4高度属性判别算法高/低属性判别框架1084.4高度属性判别算法视距/超视距属性判别框架时，目标为视距属性

时，目标为超视距属性

4.4高度属性判别算法视距/超视距属性判别框架时，目标为视1094.4高度属性判别算法目标高度属性判别准则(1)假设且则判别目标为高空视距属性。(2)假设且则判别目标为高空超视距属性。(3)假设且则判别目标为低空视距属性。(4)假设且则判别目标为低空超视距属性。4.4高度属性判别算法目标高度属性判别准则(1)假设且则1104.4高度属性判别算法高度属性判别系统框架(1).稳定性好(2).属性判别正确率高(3).计算量小(4).适用性强高/低空属性判别视距/超视距属性判别4.4高度属性判别算法高度属性判别系统框架(1).稳定性111目标相对于观测站航迹低空飞行状态可信度高空飞行状态可信度4.4高度属性判别算法低空目标1目标相对于观测站航迹低空飞行状态可信度高空飞行状态可信度4.112目标相对于观测站航迹低空飞行状态可信度高空飞行状态可信度4.4高度属性判别算法低空目标2目标相对于观测站航迹低空飞行状态可信度高空飞行状态可信度4.113目标相对于观测站航迹高空飞行状态可信度低空飞行状态可信度4.4高度属性判别算法高空飞行目标1目标相对于观测站航迹高空飞行状态可信度低空飞行状态可信度4.1144.4高度属性判别算法高空飞行目标2高空飞行状态可信度低空飞行状态可信度4.4高度属性判别算法高空飞行目标2高空飞行状态可信度低空1154.4高度属性判别算法高空飞行目标3高空飞行状态可信度低空飞行状态可信度4.4高度属性判别算法高空飞行目标3高空飞行状态可信度低空116双基地高频地波雷达高度误差空间分布特征分析4.4本课题还包括以下内容：双