基于改进SIRF的二维纯方位目标跟踪

对于纯方位目标跟踪问题,传统的线性算法已经不能满足非线性非高斯和实时性目标跟踪的要求,由于在纯方位目标跟踪中传统的粒子滤波收敛速度慢并且容易发散,文中提出了一种基于改进的采样-重要性-重采样滤波(SIRF)算法的纯方位跟踪算法。具体的改进方法就是去掉归一化步骤直接使用非归一化权值,该算法在保持高精度估计能力的同时,具有较强的鲁棒性,是解决非线性系统状态估计问题的一种有效方法。最后通过实验验证改进的SIRF算法跟踪效果明显优于高斯粒子滤波(GPF)算法。     

一种提高雷达导引头对机动目标跟踪性能的自适应滤波算法

为了提高地空拦截弹雷达导引头对机动目标状态估计的精度,在增加系统观测量的基础上,提出了一种针对机动目标跟踪的自适应滤波算法。利用量测残差统计值估计目标的机动状态,自适应的调整状态方程机动频率和加速度极限值;同时利用观测噪声统计估值器,调整观测值方差大小。仿真试验结果表明该算法具有良好的机动目标跟踪性能,并能自适应变化较大的观测噪声。     

伪线性滤波在导弹纯方位跟踪中的应用

介绍伪线性卡尔曼滤波方法在导弹对目标进行纯方位跟踪中的应用,通过仿真证明了该方法在导弹对目标纯方位跟踪中的可行性;在对目标的纯方位跟踪时,导弹的机动轨迹是否最佳(或接近最佳)是很重要的,所以还对多种机动轨迹进行了分析,得出了导弹最佳机动的一般规则。     

双机协同纯方位目标跟踪研究

根据双机被动传感器接收到的空中目标俯仰角和方位角，利用非线性滤波算法即可估计出目标的位置和速度等运动参数。建立了双机协同对目标作纯方位跟踪的数学模型，在对EKF，UKF，PF几种代表性的非线性滤波算法进行理论分析、仿真比较的基础上，得出EKF更适合应用于双机协同纯方位目标跟踪的结论。采用EKF对四个场景进行Monte—Carlo仿真，结果表明：经过大约50S，距离误差曲线收敛于2．5km，速度误差曲线则逐渐收敛于零，该算法具有较好的稳定性和估计精度。对不同场景的仿真结果分析表明：双机分别作直线运动和蛇行机动的纯方位目标跟踪效果优于同时作直线运动，也优于同时作蛇行机动。     

状态自适应无迹卡尔曼滤波算法及其在水下机动目标跟踪中的应用

为了满足水下对抗对机动目标实时跟踪和目标航速、航向准确估计的要求,针对观测量为距离和方位的机动目标跟踪,对传统无迹卡尔曼滤波（UKF）跟踪算法进行了改善。提出根据UKF算法预测值和观测值残差的概率分布自适应调整目标状态噪声方法,使得UKF跟踪算法能够根据目标运动状态及时调整状态方程,在目标机动时减小对预测值的依赖,在目标非机动时增大对预测值的依赖。这种在线实时估计系统噪声状态的跟踪方法更加适用于机动目标的跟踪。数值仿真结果表明：该算法不仅在目标机动时具有良好的跟踪效果,而且在目标非机动时具有准确的估计性能。通过声纳信息综合处理系统验证了状态自适应UKF跟踪算法的性能。     

基于收敛方差跟踪的水下目标运动分析

水下目标的被动跟踪由于隐蔽性好, 有着很强的需求背景。本文提出了基于收敛方差跟踪的水下目标运动分析算法, 由于采用方位频率Kalman滤波, 可以得到速度渐近无偏估计, 利用速度估计值对目标位置初值进行线性估计, 进而估计目标运动状态, 采用该方法可以有效消除直接应用伪线性Kalman滤波算法引起的初值偏差, 仿真结果表明, 该方法对目标运动要素具有良好的估计性能。     

基于地形信息约束的地面目标纯方位跟踪方法

基于改进纯方位跟踪一般方法的不稳定性,结合地形信息约束建立目标运动模型,提出一种带量测噪声的多方位测量的机动目标跟踪方法,在充分挖掘地形信息的基础上,引入伪测量并将其结合到目标状态方程和量测方程中,以改进量测信息的不连续性;然后,采用改进粒子滤波对受限运动目标的状态进行估计;最后进行的仿真分析表明,文中的方法不仅可以降低对观测者机动性的要求,而且可以提高目标状态估计的可观测性和跟踪精度.     

机动频率自适应的机动目标模糊跟踪算法

分析了基于＂当前＂统计模型的跟踪算法中,机动频率对滤波算法的影响.提出一种模糊自适应跟踪算法,该算法根据量测新息及其变化率通过模糊推理机制调整＂当前＂统计模型中的机动频率,以适应不同的目标机动模式.针对直角坐标系下量测模型为非线性方程,采用转换坐标卡尔曼滤波对目标状态进行估计.仿真结果表明：该算法无论跟踪机动目标还是非机动目标,其精度都要优于常规的基于＂当前＂统计模型的跟踪算法.     

基于角测量的机动目标跟踪算法

利用角测量估计目标的距离和速度实质上是一个非线性状态估计问题,这种单站被动式跟踪可能构成一个不可观测系统,将导致跟踪滤波器的不稳定和发散。本文针对反直升机雷构成的雷群进行目标定位和跟踪,利用最小角度差算法对目标的位置进行静态估计,用基于“当前”统计模型的自适应滤波算法进行数据处理,最小角度差算法的估计结果作为自适应滤波的观测值;算法简单而且有效,对目标的机动和非机动运动参数都能得到良好的估计结果。     

机动目标跟踪中自适应滤波算法的研究

文中对机动目标跟踪中的自适应滤波算法进行了研究,给出了一种适用于雷达导引头跟踪系统的修正的自适应卡尔曼滤波算法,通过全弹系统的数字仿真,对影响该算法滤波性能的各种因素进行了分析讨论.大量仿真结果表明该自适应滤波算法对于机动目标具有良好的跟踪性能和适应能力.     

基于支持向量机的舰炮自动弹库方案决策研究

针对某大口径舰炮自动弹库的多种方案决策问题,提出了基于样本特征加权支持向量回归机的自动弹库方案决策模型。分析了舰炮自动弹库系统方案选择的要求和原则,对系统决策因素集进行模糊量化,构造了舰炮自动弹库决策模型的输入样本。采用舰炮领域专家知识结构信息构造决策因素的权重向量。通过对系统决策因素集和决策方案非线性关系的辨识,建立了基于特征加权核函数的支持向量回归机的舰炮自动弹库方案决策模型。通过应用实例说明了利用支持向量回归机建立决策模型的决策方法有效性和实用性。     

基于模糊多模型结构的飞行控制系统执行器故障诊断

为了解决一类飞行控制系统执行器故障诊断问题,本文将Takagi-Sugeno(T-S)模糊模型与多模型技术相结合,提出了一种模糊多模型方法。该方法的特点是:利用T-S模糊模型对非线性系统进行描述、建模;根据特定的故障,利用多模型技术建立了局部自适应未知输入观测器。通过所提出的诊断方法,当飞行控制系统的执行器发生故障时,故障参数能被在线逼近,使所设计的模糊自适应未知输入观测器模型与系统故障状态匹配,从而达到故障检测的目的。利用某飞机模型进行的仿真,表明了本文方法的有效性。     

水中高速小目标被动检测模型及其应用

针对水中高速小目标难以准确检测的问题,结合3D超波束形成(3D-HBF)方法具有灵活控制窄波束和低旁瓣的特性,以及模糊支持向量数据描述(FSVDD)检测器具有优良的目标检测性能这两者的优势,构建了水中高速小目标被动检测模型和具体实施方法。在该方法中,高速小目标的辐射噪声信号经过3D-HBF后,将获得的波束响应输出向量输入到FSVDD检测器中,从而实现目标的自动检测和测向。将该方法应用于水下高速小目标检测的实航试验中,结果表明,同基于常规波束形成的检测器相比,其具有更好的检测性能、目标检测准确率和较高的方位估计精度。     

基于浮力补偿的水下无人平台低速状态最优控制研究

针对无人水下作战平台(UUV)低速状态受扰动后带来的稳定控制困难问题,提出了一 套行之有效的最优控制策略。通过建立UUV 纵平面运动数学模型,并对模型进行线性化处理,得 到了水平舵和浮力补偿双输入系统状态方程,进而设计了一种基于浮力补偿的线性二次型最优控 制方案。通过仿真实例,与经典控制方案进行了比较,结果表明,最优控制方案调节时间可以缩短 一半,能更快、更有效地实现扰动后的系统状态稳定,从而验证了该方案的可行性和优越性,为无人 水下作战平台低速状态载荷投放稳定控制提供了理论参数依据。     

NARMAX模型在风洞流场建模过程中的应用

为提高风洞的流场控制精度,建立了一种新的针对跨声速风洞流场的数学模型.采用NARMAX模型作为系统的模型结构,结合风洞运行的特点,将整个试验运行过程划分为3个阶段,然后分别对各阶段进行建模,并使用函数拟合的方式得到风洞模型.模型的关键参数阶次和采样间隔分别用伪最邻近点法和互信息法进行辨识,并将BP神经网络作为输入与输出之间的非线性映射函数,可得到稳定段总压和驻室静压的模型,最后通过马赫数的计算公式得到试验段马赫数的取值.仿真结果表明:该模型辨识精度高,能体现出风洞运行的特点.     

基于KPCA-HSMM设备退化状态识别方法的研究

为消除多通道观测信息冗余，压缩高维故障特征，提出了基于核主元分析( KPCA)多通道特征信息融合的隐半马尔可夫模型( HSMM)设备退化状态识别的新方法。首先，对采集的单通道振动信号进行小波相关滤波处理，构造单通道振动信号的小波相关特征尺度熵向量；然后，利用KPCA方法对多通道的小波相关特征尺度熵向量进行冗余消除和特征融合，得到多通道的融合小波相关特征尺度熵向量；并以此融合特征向量作为HSMM的输入进行训练，建立基于HSMM的设备运行状态分类器，从而卖现设备退化状态的识别。实验结果表明，该方法能有效的识别设备的退化状态，从而为多通道特征信息融合设备退化状态识别开辟新的途径。     

低检测概率条件下的多传感器机动多目标跟踪方法研究

为解决低检测概率条件下的多传感器非线性、机动、多目标检测、数据关联及滤波问题,首先对目标数量进行随机过程建模,其次应用模型参数以及目标数量对目标状态进行了增广,最后应用多模型粒子滤波器（MMPF）对多传感器在低检测概率条件下的机动多目标跟踪进行了仿真。仿真结果表明：基于MMPF的低检测概率目标跟踪方法能够有效检测目标数量,同时对机动多目标具有良好的跟踪性能。     

基于导向矢量特征的多源DOA降维估计

针对利用智能学习方法进行多信号源方向估计模型难以构建的难题,文中提出了一种有效的降维构建方法。该方法首先对构造的DOA矩阵进行特征分解,获取各个信号源的DOA矩阵导向矢量,这样就可以用单信号样本来训练RBF神经网络模型,然后利用训练好的模型分别对分离出来的信号导向矢量进行映射估计,从而达到了对多信号源来波方向进行降维估计的目的,仿真结果也证明了文中方法的有效性和可行性。     

推力矢量拦截弹制导控制一体化设计

针对采用推力矢量控制的拦截弹,首先给出了推力矢量和气动力的归一化设计方法,通过引入等效舵偏角的概念,将多控制输入问题转化为单控制输入问题,并进行求解,设计了推力矢量偏心和气动舵偏转的控制分配策略,给出了气动舵偏转角及推力矢量偏心角的数学表达式,解决了多控制量之间相互争斗的问题。在此基础上,通过模型标准化,采用Backstepping方法(反步法),借助Lyapunov再设计工具,对导弹制导与控制系统进行一体化设计,得到了俯仰平面内的制导控制律。仿真结果表明,和常规制导与控制方法分别设计相比,采用该制导控制一体化设计方法能够使拦截弹有效拦截机动目标,并且导弹的姿态和执行机构偏角的变化也更加平稳。     

爆炸近区流场的数值模拟方法研究

提出了一种用于模拟爆炸近区炸药、爆轰产物、空气等相互作用流场的数值方法。在欧拉型方法中引入了一种炸药、爆轰产物、空气3种组分的混合模型,该模型中炸药及爆轰产物采用Jones-Wilkins-Lee(JWL)状态方程,空气采用理想气体状态方程,在固相与气相间满足等压假设和体积可加性,气相组分间满足等温假设和分压定理。该模型无需迭代求解,计算效率较高。化学反应率采用“点火—生长”模型,采用AUSM₊-up格式计算通量。计算了空气中球形TNT装药的爆炸问题,可以清晰地看到爆轰波在流体界面上发生的透射、反射等一系列复杂作用过程。计算得到的超压峰值在直至距药球表面5 cm的位置都与实验结果符合良好,冲击波到达时间、超压比冲量等与现有实验结果也符合较好,验证了本方法的有效性和准确度。