多机动目标单站无源定位方法研究

文中分析研究了多机动目标跟踪定位的基本原理及其关键技术，提出了一种无源跟踪起始新算法及运动辐射源定位的基本滤波算法。仿真结果表明，基于到达方向和到达时间差信息对多机动目标进行单站无源定位与跟踪是可行的，文中给出的算法是正确有效的。     

基于两坐标雷达和红外传感器的融合目标跟踪算法

利用雷达和红外传感器的观测信息及目标运动的特征信息，改善系统对机动目标的跟踪性能；并在雷达无法主动开机的情况下，应用测向测时差定位法，处理机动目标的无源定位问题，在此基础上，应用数据融合技术进一步提高系统的定位与跟踪精度。     

水下目标的无源定位和融合技术研究

针对水下机动目标的无源定位和跟踪问题。先运用测向定位和时差定位相结合的思想。给出来自水下机动声源目标的定位解；然后在此基础上，将多部被动声呐在各个状态时刻所定位的含噪声数据视为一冲击扰动序列，对其应用缓冲算子作用。以弱化其随机性。最后，再对缓冲算子作用后的扰动序列进一步应用数据融合技术来改善和提高定位系统的跟踪精度。仿真结果表明，该方法是有效、可行的。     

机动目标的多站无源定位延迟补偿算法

无源定位在目标跟踪领域的应用日益广泛,各测量站信息传输所带来的时间延迟对跟踪精度产生较大影响。基于卡尔曼滤波,设计了一种延迟补偿算法,对时间延迟所产生的跟踪误差进行补偿,以提高跟踪精度。同时,采用交互式多模型对目标的机动运动进行建模,以反映实际目标的运动特性。通过仿真验证了跟踪误差显著减小,证明了补偿算法的有效性。     

基于线谱瞬时频率估计的被动声纳目标运动分析

针对被动声纳探测目标,提出了一种基于线谱瞬时频率估计的目标定位跟踪算法。该算法通过利用声纳探测目标的跟踪波束信息,建立高精度瞬时频率跟踪提取与多特征联合的目标定位跟踪模型,完成对目标高精度多普勒频移信息的实时提取。基于多特征观测方程,实现了对目标的定位与跟踪。仿真实验和海上试验结果表明：该算法可在观测平台不机动情况下,完成对目标的快速定位与跟踪;在相同平台机动条件下,相比传统纯方位算法,该算法的要素解算性能更加稳定,解算收敛时间缩短约4 min,进一步增强了工程适用性。     

基于粒子滤波的组合定位系统目标跟踪算法

因GPS技术在楼群密集的城市不能单独完成定位,文中采用GPS/DTMB组合导航新方案,又针对传统二维机动模型的不足,研究三维下的平面变速转弯模型,并作为运动目标的机动模型,同时仿真对比分析不同粒子数目下的粒子滤波算法(PF)跟踪效果,结果表明,200个粒子的误差均值为4.590 6 m,400个粒子误差均值为2.377 6 m,滤波后的轨迹与真实轨迹基本重合,定位跟踪效果好,且粒子数目越多,误差均值、标准差、方差越小,即定位跟踪精度越高。证明了GPS/DTMB组合导航新方案的可行性。     

测向和测频改进的最小二乘单站定位跟踪方法

为了利用无源单站系统实现对运动目标定位与连续跟踪,提出基于最小二乘估计算法的运动目标无源定位跟踪方法。即利用均匀的等间距线列阵作为单个观测站,对多个运动目标进行方位和多普勒频率测量,在此基础上通过多点多次测量,采用最小二乘估计算法对非线性系统求解得到目标的定位解。仿真结果表明:该方法不但能够对多个运动目标进行定位,而且能够对其进行连续稳定的跟踪。     

一种基于TDOA时差法声被动定位算法研究

文中用TDOA测量,提出了一种定位机动目标的最大似然-卡尔曼滤波算法.首先根据高斯牛顿法推导出最大似然估计实现对固定目标的静态定位,然后根据目标机动模型把得到的连续的固定目标位置估计作为卡尔曼滤波的观测输入实现对目标的精确定位.仿真结果表明这种算法有较好的定位跟踪效果.     

多平台对多目标无源融合定位方法

针对多目标环境下单平台和双平台无源定位系统无法消除大量虚假点难题,提出了一套基于三架飞机联合空间三角编队,并采用静态与动态相结合来滤除虚假点的多平台无源融合定位方法。该无源定位方式不需要飞机作机动,并能在多目标环境中快速有效地滤除虚假点,克服了单平台和双平台无源定位系统无法对多目标进行定位的缺陷,实现了系统全静默状态下同时对多个运动目标的融合定位与跟踪。给出了三平台无源组网对多目标融合定位与跟踪的实现结构、解算模型、误差分析以及虚假点滤除方法。仿真验证表明,该系统能实现对多运动目标的隐蔽探测、定位与跟踪,其跟踪精度能满足态势显示与火控攻击精度要求。     

基于期望系统噪声模型的自适应机动目标跟踪

对于机动目标跟踪问题,由于目标机动能力的增强,使建立的目标模型与目标的实际运动失配。为解决这个问题,需建立大量模型来逼近真实模式。但这使计算量增大,而且性能不一定能提高。本文提出基于期望系统噪声模型的自适应交互式多模型(IMM)算法。该算法自适应调整部分系统噪声模型,使之接近符合实际的系统噪声模型。对目标机动运动的Monte-Carlo仿真结果表明,本算法对机动目标的跟踪精度比标准IMM算法有较大改进,且计算量适中。     

基于反馈线性化的靶弹弹道跟踪制导律设计

针对导弹靶弹的弹道跟踪精度问题,基于反馈线性化和最优控制理论设计了一种弹道跟踪制导律。首先,通过对靶弹进行受力分析,建立靶弹纵向运动非线性方程组;其次,根据反馈线性化理论的定义和充要条件,详细推导得出靶弹的精确线性化运动方程;最后,通过最优控制理论设计弹道跟踪制导指令,并在阵风干扰和不同机动飞行弹道下,与基于小扰动法和固化系数法设计的跟踪制导律进行比较。结果表明:基于反馈线性化法设计的弹道跟踪制导律具有较高的弹道跟踪精度和较低的需用过载。     

修正极坐标系纯方位跟踪算法分析与改进

通过修正极坐标系(MP)的广义卡尔曼滤波,提出了一种探测水中目标位置及其他各项运动参数的估计方法.基于广义卡尔曼滤波算法,设计了舰船以"Z"形路线追踪目标的纯方位跟踪模式;根据舰船的运动特点,改进算法实现了对存在机动行为的目标进行有效跟踪.仿真结果表明该方法稳定性强,对测量精度要求低并可用于跟踪机动目标.     

基于贝叶斯滤波算法的警戒相控阵雷达目标跟踪时间资源优化分配算法

针对警戒相控阵雷达的目标跟踪时间资源优化配置问题,基于贝叶斯滤波算法提出一种 应用于警戒相控阵雷达的变数据率跟踪算法。传统Cohen算法受量测噪声起伏影响引起跟踪数据率抖动,在目标反向机动阶段易造成目标的失跟;新算法在非机动时段利用正态分布的2σ准则对目标是否机动进行判决,在机动时段目标加速度服从修正的瑞利分布;在数据率增加和降低阶段采用不同平滑系数能够快速响应目标机动且确保在反向阶段不失跟。通过两个机动实例进行仿真验证,结果表明:新算法能够有效地抑制目标反向机动时的失跟问题;与传统Cohen算法相比,新算法能够快速响应目标机动。     

机动目标的跟踪滤波处理

目标机动跟踪数据实时处理采用“当前统计模型”,呵及时获得目标运动参数,但根据大量仿真试验,发现效果并不理想。针对该问题,采用改进算法对大机动的目标进行跟踪滤波处理,通过仿真运算,得到了较好的仿真效果。     

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。     

基于模糊控制交互式多模型粒子滤波的静电机动目标跟踪

针对交互式多模型粒子滤波算法（IMMPF）的精度不高,算法更新时间长,难以满足静电机动目标跟踪要求的问题,提出了一种新的基于模糊控制的交互式多模型粒子滤波算法（FIMMPF）。该算法先利用模糊控制方法实现实时调整交互式多模型算法中的转换概率矩阵,使与目标当前运动状态最接近的运动模型在混合产生这一采样时刻的初始状态向量里占有更大的比重。同时,为了提高基本粒子滤波算法的精度,减小算法更新时间,再利用中心差分扩展卡尔曼滤波算法产生基本粒子滤波的建议分布函数,实现对目标运动状态的更新。理论分析和仿真结果表明,所提出的算法能够以更高的定位精度,更小的计算量实现对静电机动目标的跟踪。     

捷联成像导引头相关跟踪算法研究

捷联式成像导引头的光学探测基准随弹体姿态运动而动态变化，其目标图像的运动形式呈现复杂的非线性时变特性，传统扩展卡尔曼滤波(EKF)方法难以有效地针对目标运动模型进行波门设置及视线估计。为此，本文首先建立了以目标机动在惯性成像坐标系内的投影为输入，弹体姿态信息作为时变参数的目标帧间运动模型，并在此基础上提出了一种新的相关跟踪算法。该算法通过应用中心差分卡尔曼滤波( CDKF)理论有效解决了成像跟踪中的波门设置问题，提高了目标位置的估值精度，同时提出一种改进的变尺寸模板更新策略，抑制了目标图像的形变和模板漂移对匹配精度的影响，进一岁提高了系统的跟踪的精度，并通过仿真验证了算法的良好跟踪性能。     

基于自适应多通道交互式多模型的高超声速滑翔飞行器跟踪方法

针对临近空间高超声速滑翔飞行器机动性强、单跟踪模型稳定匹配困难等问题，在分析目标受力情况与机动特性基础上，充分考虑运动学建模适应性强和动力学建模匹配程度高的特点，提出一种运动学模型与动力学模型相结合的自适应多通道交互式多模型跟踪算法。该算法以运动学模型和动力学模型为模型集，利用似然函数值对转移概率矩阵进行实时调整，增强匹配模型在滤波中的比重，利用残差边缘分布描述滤波模型在x轴、y轴和z轴3个不同维度与目标运动的匹配程度，实现了似然函数和模型概率的一一对应。仿真实验结果表明，新算法在跟踪典型控制律下的高超声速滑翔飞行器时具有良好的适应性，在目标发生机动时误差起伏较小、稳定跟踪精度高。     

机动条件下坦克行进间射击解命中问题分析

当坦克和目标进行机动时,坦克火炮射击解命中问题求解条件发生了巨大变化,分析表明,过去基于目标作匀速运动的假定使得求解解命中问题误差过大,以致很难命中目标。针对坦克及目标的机动特性,提出了增加车体运动速度传感器补偿弹丸附加初速、采用机动运动模型进行目标跟踪与预测等改进方案。并以"当前"统计模型为例,将目标机动和极坐标系引入的伪加速度一并考虑,直接在极坐标系下设计卡尔曼滤波算法用于解命中计算,在保证计算精度的情况下,减少了部分计算量。仿真结果证明了该方案的有效性。