临近空间目标运动建模与跟踪方法研究

x-43、x-5l等临近空间高超声速飞行器的相继出现,给雷达目标跟踪提出了新的挑战,临近空间高超声速飞行器具有高速度、高机动的特点,常规跟踪算法跟踪性能低,不能满足作战使用要求。本文通过分析临近空间高超声速飞行器的运动特性,建立临近空间飞行器的运动模型,阐述临近空间目标跟踪的技术难点,提出了交互多模型的临近空间飞行器跟踪的方法,并对该算法进行了仿真验证,与传统的跟踪算法比较,该算法的跟踪精度有明显提高。     

LFM雷达对临近空间高超声速目标的跟踪研究

针对临近空间高超声速目标跟踪的问题,提出了一种ECEF坐标系下基于径向速度补偿和相邻时刻目标量测对消处理的高超声速目标跟踪算法.首先,充分分析了目标高超声速运动对雷达探测跟踪的影响,并在此基础上合理构建了目标高超声速运动下的量测模型,以避免模型失配所引起的滤波发散问题;其次,利用解模糊处理后的径向速度估计对目标高超声速运动引起的高动态偏差做近似补偿,以将问题转换为低系统偏差下的状态估计问题,最后,通过基于相邻时刻目标量测对消处理的单雷达量测方程构建,可有效回避低系统偏差存在下的航迹关联问题,进而实现临近空间高超声速目标的可靠跟踪.仿真结果表明,与现有的临近空间目标跟踪算法相比,该算法具有较高的定位跟踪精度.     

跟踪临近空间目标的衰减记忆最小二乘算法

随着临近空间战略价值的显现,临近空间高速目标的跟踪成为国土防空领域研究的一个热点。临近空间高超声速飞行器具有高机动突防能力,且运动轨迹没有规律,使用常规滤波方法难以实现稳定跟踪。提出一种衰减记忆最小二乘算法,该算法不依赖特定的运动方程,鲁棒性强。仿真实验表明,新算法可以稳定跟踪高超声速飞行器,机动飞行段跟踪连续光滑,具有较高的跟踪精度。     

变结构多模型临近空间高超声速飞行器跟踪算法

针对传统跟踪算法跟踪临近空间高超声速目标时计算量大、跟踪精度低的问题,提出了一种变结构多模型跟踪算法。在分析传统跟踪算法的基础上,建立了一种变转移概率、变模型数量的目标模型,通过目标运动状态辨识方法,确定目标飞行阶段,并选择相应滤波模型和模型转移概率,实现变结构多模型跟踪。Monte Carlo 仿真结果表明:新算法能够实现对临近空间高超声速飞行器的有效跟踪,跟踪性能比传统变结构多模型跟踪算法更加优越,具有一定实用性和可推广性。     

一种可行的高超声速飞行器跟踪算法

通过分析临近空间高超声速飞行器的运动特性,建立了高超声速飞行器运动模型,并运用交互式多模型(IMM)算法对其进行跟踪,通过100次蒙特卡罗实验,获得了误差较小的理想跟踪效果,说明了IMM算法用于高超声速目标跟踪中的可行性.     

临近空间高超声速滑跃式机动目标跟踪的IMM算法

临近空间高超声速飞行器运动轨迹未知且运动状态多变,传统的单模型算法会与之发生失配进而影响目标跟踪精度。针对目标的滑跃式机动,提出采用基于CV-CA-正弦波模型的交互式多模型(IMM)算法对其进行跟踪,并与基于CV-CA-Singer的IMM算法、基于CV-CA-CA的IMM算法的跟踪效果进行比较。Monte Carlo仿真实验表明,基于CV-CA-正弦波模型的IMM算法对临近空间高超声速滑跃式机动目标具有较好的跟踪效果。     

临近空间高超声速跳跃式滑翔目标跟踪模型

针对临近空间高超声速跳跃式滑翔目标跟踪问题,在分析目标运动特性的基础上提出了一种二阶时间相关的新型机动跟踪模型,该模型的核心是将加速度作为具有衰减振荡自相关的零均值随机过程,并据此构建了跟踪临近空间高超声速跳跃式滑翔目标的状态方程;为进一步分析模型的运动适应性,结合卡尔曼滤波算法推导了模型的系统动态误差稳态值,从模型参数取值的角度探讨了模型的适应性问题;为提高模型参数设计的合理性,分析了模型中两个参数的对应关系,并给出了参数设计的大致参考区间.理论分析表明,模型具备周期性与衰减性的统一,在短时间内主要表现为周期性,在长时间内主要表现为指数衰减性,这一特性提高了对临近空间高超声速跳跃式滑翔运动描述的合理性,此外,该模型跟踪临近空间高超声速跳跃式滑翔目标时的参数理论取值具有较低的系统动态误差稳态值.仿真实验表明与已有的临近空间高超声速目标单噪声机动模型相比,该模型具有较高的跟踪精度;并通过比较不同参数下的仿真结果一定程度说明了参数取值方法的合理性.     

基于IRSRCKF高超声速目标跟踪

以临近空间高超声速目标作为研究对象,提出一种迭代简化平方根容积卡尔曼滤波算法(IRSRCKF)。该算法以平方根容积卡尔曼滤波算法(SRCKF)为理论框架,针对SRCKF算法对于系统的状态方程为线性时需用容积点进行加权求和的缺点,对SRCKF算法的时间更新环节线性简化,提高了实时性;结合迭代运算的思想,充分利用量测信息,对量测更新过程进行迭代运算,提高了跟踪精确度。仿真验证结果表明,该算法具有较高的精确性和有效性,为临近空间高超声速目标的跟踪提供了一种新方法。     

基于SCT-IMM的临近空间高超声速目标跟踪模型

针对传统单模型跟踪方法不能有效跟踪临近空间高超声速目标飞行全过程的问题,提出了一种基于SCT-IMM的跟踪模型.在分析临近空间高超声速目标特性的基础上,建立了一种基于一阶时间相关模型的转弯模型(Singer Coordinate Turn,SCT),结合EKF滤波方法,采用CV、CA和SCT模型进行IMM滤波计算.仿真结果表明,新模型计算量略大于单模型,但新模型能够适用于跟踪临近空间高超声速目标的所有飞行阶段,且位置均方根误差和速度均方根误差都小于单模型,具有一定工程实践意义.     

地基雷达部署对探测临近空间高超声速目标影响研究

针对不同地基雷达(GBR)部署方式对探测临近空间高超声速目标的性能影响问题,该文建立临近空间高超声速目标模型和GBR探测模型,依据目标雷达截面积(RCS)、探测距离和观测角随时间的变化情况,提出检测概率、跟踪系数和资源冗余率3种雷达探测性能评估指标,仿真分析GBR前沿部署、接力部署和要地部署方式对临近空间高超声速目标探测性能的影响。结果表明,前沿部署和接力部署相结合的探测效果好,前沿部署首次发现目标距离远,能提供的预警时间长,要地部署跟踪时间短,资源冗余率高。研究结果具有一定现实意义和工程实践性,能为临近空间预警系统中GBR部署提供理论依据和技术支撑。     

临空高超飞行器雷达探测问题分析

针对带等离子体鞘套的临空高超飞行器预警探测问题,文中从轨道特性、等离子体鞘套分布特性、实测数据分析等方面深入分析了临空高超飞行器研究现状。文中从等离子体鞘套目标雷达探测方法、等离子体鞘套的分布特性和动态特性、电磁波在等离子体中的传播特性三个方面探索临空高超飞行器预警探测问题的解决思路。相关结果可为临空高超飞行器雷达探测系统设计提供参考。     

末敏弹稳态扫描段红外特性的实验研究

以考核红外预警系统对末敏弹的探测识别效能为应用背景,通过在高空热气球上投放末敏弹,同时利用地面热像仪实时跟踪捕获的实验方法,获得了复杂云层背景下,末敏弹稳态下落过程中的红外图像序列。针对图像模糊、信噪比低等特点,提出一种组合空域滤波的目标检测方法,该方法利用小波阈值和中值滤波去噪,Top-Hat变换抑制背景,最后通过形态学滤波提取目标并增强目标和背景的灰度对比度。多帧检测结果显示:该组合滤波算法能够有效提取实验图像序列中的末敏弹,为进一步的目标跟踪技术研究奠定了基础。     

舰艇编队协同探测系统与技术发展研究

舰艇编队协同探测系统能够显著提升舰艇编队态势感知能力,是编队协同作战指挥和编队协同火力打击的重要支撑。文中从航迹级协同、点迹级协同和信号级协同三个层面阐述了编队协同探测的内涵,介绍了典型编队协同探测系统。分析了点迹协同技术、资源管控技术、建模仿真技术、试验评估技术等舰艇编队协同探测关键技术。最后从协同探测装备频段和体制多元化、协同空间广域化、协同层次深入到信号级、协同处理智能化等几个方面提出了舰艇编队协同探测发展趋势。     

基于目标自动识别技术的热红外伪装效果评价

为了对大量不同伪装目标的伪装效果进行有效的评价,需要对采集的图像进行自动目标识别处理.根据探测器和侦察平台参数,自动识别算法给出疑似目标区域及其可信度.在此基础上,自动检测识别伪装目标变得更加合理有效.疑似目标区域的确定也可以作为评价目标伪装效果的另一个标准.文中主要介绍自动识别算法、典型图像疑似目标区域确定及其对伪装评价的影响等内容.     

反舰导弹红外成像导引头跟踪器预处理算法研究

红外自动目标识别是当前智能化图像处理及应用开发的前沿关键技术，低信噪比条件下对运动目标的检测性能在很大程度上依赖于红外图像预处理。本文根据反舰导弹红外成像导引头总体技术指标要求，结合现代红外图像处理技术的发展水平，提出适合对海面运动的中小型舰船目标边检测边跟踪（TBD）红外图像预处理算法，外场跟踪试验结果表明：对于处理信噪比较低的运动舰船目标，该算法简单有效，但工程上如何自动捕获并且稳定跟踪舰船目标，还有待于作进一步的研究。     

大间距空间角度测量技术进展及分析

角度测量广泛应用于工业生产和国防军事领域,介绍了大间距空间角测量技术研究进展并对典型测量设备进行了分析。提出了一种基于机器视觉的动态角测量方法,利用高精度两轴伺服系统识别跟踪远处场景中的十字分划靶标,利用图像处理算法实时计算跟踪偏移量并传递给两轴伺服系统进行高低、方位角度修正。通过构建被测对象、合作目标和角度测量传感器三者之间的角度坐标系传递模型,实现了武器系统调炮精度检测。另外也可用于光电桅杆偏移量及火炮身管晃动量检测,具有精度高、成本低等特点,适合于外场条件下大间距空间角测量。     

雷达技术在深空目标探测中的作用

深空探测是空间技术研究的重要组成部分,通过对深空目标的探测,可以为人类可能面临的太空威胁提供预报,也可为人类的空间活动提供安全保证.雷达已成为深空探测的重要设备.文中分析了空间目标分布特性和国外空间目标探测雷达技术的发展趋势,提出了发展深空目标探测雷达需要注重研究的关键技术.     

基于子空间投影的复杂水下环境运动小目标检测前跟踪方法

针对复杂水下环境运动小目标检测中存在的目标信号强度弱、信杂比低等问题,该文提出基于子空间投影的检测前跟踪(TBD)算法:对原始图像数据截取序列片段,将3维时空片段中的短时运动航迹投影到2维子空间平面;利用2维投影图中平面航迹的形态特征进行初步筛选,提取目标的有效运动区域;将2维平面中的目标短时航迹在局部区域重建3维时序,在3维航迹回溯过程中利用目标运动特征再次筛选目标短时航迹。通过上述分级检测机制,可实现快速高精度的目标短时航迹检测。结合前景检测以及基于层次凝聚聚类(HAC)的长时航迹检测算法,构建了针对运动小目标的完整检测前跟踪方法。最后使用实测声呐图像数据验证了算法的检测精度和检测速度。     

一种基于小波变换的航迹关联算法

多传感器的航迹关联问题是多传感器数据融合理论研究中关键的难题之一,针对传统基于统计理论的航迹关联算法的错漏关联和没有考虑到目标航迹的走势等问题,通过在原来航迹关联方法的基础上,结合目标航迹的整体走势,利用小波去噪的功能,提出了一种新的航迹关联方法,通过与传统的航迹关联方法相比较和工程验证,证明了该算法的有效性。     

基于Bayes的航迹概率数据关联算法

数据关联是多传感器信息融合的核心技术,其常用的航迹数据关联方法主要有NN、PDA、JPDA、MHT等算法。常用关联算法有的不适合强杂波或多目标环境、有的计算量大、有的时效性差等不足。文中采用了基于贝叶斯航迹概率的数据关联算法,来实现雷达航迹之间数据关联。首先介绍贝叶斯和航迹关联技术原理;其次描述贝叶斯算法过程;最后通过仿真证明该关联算法有效性。