基于数据融合的双基阵被动定位算法的研究

为了对低空飞行目标进行定位,提出一种基于数据融合的双基阵声测被动定位方法,并对定位算法和误差进行了理论分析和数值仿真。该方法采用单基阵估计的目标方位结合双基阵阵间时间延迟的方法进行目标融合定位,充分利用了基阵间的相干性。仿真表明,该方法具有较高的定位精度。该研究成果可直接用于空中运动目标的定位,也适用于地面运动目标的定位,还可推广到多基阵的运动目标声测被动定位。     

基于最佳线性无偏估计的双基地雷达走位方法

利用坐标转换后的伪测量值，根据最佳线性无偏估计原理，提出一种双基地雷达目标的定位方法并给出了算法定位误差的Cramer-Rao理论下限表达式，在不同噪声条件下对算法进行仿真计算，结果表明该方法可以显著提高双基地雷达目标的定位精度，其理论下限和仿真结果都明显优于最小二乘方法。     

双基地声测被动定位算法研究与仿真

声测被动定位是声学监视技术的重要研究内容。为了对低空飞行目标进行定位,在单基地声测被动定位的基础上,研究了双基地声测被动定位方法,推导出了三种不同单基地估计参数情况下的双基地定位算法和定位方差。仿真表明,当声学基阵的时间延迟估计误差相同时,利用单基地的方位角和俯仰角进行双基地定位,其定位精度要明显优于利用单基地斜距与方位角或单基地斜距与俯仰角进行双基地定位的情况,而且采用不同的声学基阵对双基地定位精度也有一定的影响。该研究成果可直接用于空中运动目标,如飞机、导弹和无人机等目标的声测被动定位。     

单平台主／被动雷达制导异步数据融合算法研究

为改善主／被动雷达对目标的跟踪性能，在主／被动雷达双模制导模式下，对主／被动雷达的测量数据进行融合处理。由于主／被动雷达测量周期不同，导致主／被动雷达测量数据不同步，文中对于不同步的信息、采用基于最小二乘法的时间配准方法，使之信息同步；对同步后的主／被动雷达数据采用带反馈的卡尔曼滤波算法，由于被动雷达仅测得目标的角度信息，而主动雷达可得到目标的角度和距离信息，本文将融合中心的状态估计和预测协方差反馈给被动雷达。仿真结果表明，融合中心能够实现对目标的状态估计，且反馈的利用可以明显改善局部传感器的估计精度，能够有效地减小系统动态误差。     

双基阵纯方位水下被动目标的跟踪算法

双基阵纯方位水下被动目标的跟踪算法,以带拖曳阵声纳的潜艇为模型,将双基阵跟踪转化为随机跳动的特殊单基阵跟踪.当潜艇利用双基阵进行目标跟踪时,把双基阵跟踪等效成单站跟踪,再采用伪线性估计器对目标的运动要素进行解算.仿真结果表明该方法对目标和潜艇的运动态势有很强的适应能力.     

单平台主/被动雷达制导异步数据融合算法研究

为改善主/被动雷达对目标的跟踪性能,在主/被动雷达双模制导模式下,对主/被动雷达的测量数据进行融合处理.由于主/被动雷达测量周期不同,导致主/被动雷达测量数据不同步,文中对于不同步的信息采用基于最小二乘法的时间配准方法,使之信息同步;对同步后的主/被动雷达数据采用带反馈的卡尔曼滤波算法,由于被动雷达仅测得目标的角度信息,而主动雷达可得到目标的角度和距离信息,本文将融合中心的状态估计和预测协方差反馈给被动雷达.仿真结果表明,融合中心能够实现对目标的状态估计,且反馈的利用可以明显改善局部传感器的估计精度,能够有效地减小系统动态误差.     

基于随机加权估计的多维位置数据最优融合算法

文中将随机加权估计计算方法应用于多传感器信息融合,提出了一种基于随机加权估计的多维位置数据最优融合方法。首先,用随机加权估计对每个传感器测得的位置参数进行估计。然后,用最优信息融合算法把这些估计进行融合。得到多传感器系统多维位置参数的最优估计。研究结果表明:基于随机加权估计的多传感器信息融合方法优于传统的信息融合估计方法。     

基于双曲调频小波变换的水下运动目标参数估计

为了精确估计水下运动目标的运动参数，选择双曲调频小波作为发射信号，对其自小波变换进行了分析。对于参数未知的运动目标，给出了利用该小波变换消除尺度和时延耦合的方法。仿真结果表明，该方法能在低信噪比下估计运动目标的参数，验证了方法的有效性。     

基于实时中值估计的分布式稳健滤波融合方法

针对电子信息装备运动目标多源测量数据加权融合中的复杂电磁环境影响,提出了基于实时中值估计的分布式稳健滤波融合方法。该方法以稳健统计理论为基础,首先给出基于实时中值估计和匀速模型的稳健滤波方法,并将稳健滤波残差刻度应用于权值最优分配原则下的融合权重动态计算,最终得到稳健加权融合结果。典型运动目标实测数据测试结果表明,该方法具有较高的样本崩溃点,能有效处理含一定长度连续粗差的测量数据,且能用于弱机动情形。     

一种具有角速度量测的多站无源目标跟踪方法

为提高多站无源目标跟踪系统的跟踪性能,将无源目标跟踪系统获取的目标角速度测量表示为目标在笛卡尔坐标系下位置与速度的非线性形式,进而提出了一种同时利用目标角度和角速度量测来提高被动跟踪精度的方法。结合Cramer-Rao下界理论,分析了在利用角速度量测信息后无源目标跟踪系统跟踪性能的改善情况。基于不敏卡尔曼非线性状态估计方法,给出了具有角速度多站无源跟踪方法的一种具体实现流程。仿真与试验结果表明,具有角速度量测的无源跟踪系统具有更优目标运动参数的估计精度。     

一种基于瞬时频率估计的被动声学测距方法

本文提出了一种基于瞬时频率估计的被动声目标运动的参数估计及测距方法 ,并给出了误差分析及仿真结果。该方法克服了基于时延估计的小尺寸基阵被动测距方法误差大的困难 ,特别适用于单传感器及小尺寸高精度的被动声学探测系统。     

一种水下静止平台对目标运动参数的联合估计方法

针对方位-频率目标运动分析在水下静止小平台上的应用,提出了一种基于方位- 频率测量的目标运动参数联合估计方法。该方法以最小二乘估计算法估计结果作为卡尔曼滤波估计算法的初值,解决了迭代初值对卡尔曼滤波估计算法的估计性能影响较大的问题,从而提高了算法的收敛速度和估计精度。湖试结果表明：该算法具有较好的估计性能,可以作为解决水下静止平台对目标被动定位问题的一种有效方案。     

旋转对称目标章动参数全极化测量研究

弹头目标运动特征的提取是真假目标识别的前提,其中章动参数是描述弹头运动特征的关键参数。基于全极化散射矩阵测量,提出了章动参数估计方法。给出了自由段弹头的章动特征和旋转对称弹头的极化散射特性,提出了全局搜索—反馈线性最小二乘章动参数估计方法,利用该方法可以得到章动周期、章动角和章动轴与视线夹角等参数。给出了仿真结果,验证了章动参数全极化测量方法,并分析了噪声条件下测量性能。该方法在弹道防御真假目标识别领域中有很好的应用价值。     

考虑目标尺寸情况下的水面目标跟踪参数估计

采用平面坐标测量的水面目标跟踪系统,在现有的将目标视为质点的跟踪算法下,如不 增加其他先验信息,很难进一步改善目标运动参数的估计精度。基于工程应用,考虑水面舰船的尺 寸参数并将其建模为椭圆形目标,利用成熟的图像处理技术获取椭圆目标的尺寸参数。并提出一 种基于椭圆目标跟踪的非线性运动参数估计算法;同时从理论上分析了应用中不同目标尺寸参数 精度下目标运动参数估计的Cramer-Rao 下界(CRLB). 数字仿真分析和初步实测结果表明椭圆形 水面目标跟踪的工程可行性,且椭圆目标跟踪系统较传统质点目标跟踪系统收敛速度加快,运动参 数估计精度提高。     

基于声干涉特征匹配的水中目标运动分析研究

针对水中目标运动分析问题,提出一种基于目标辐射声场距离-频率谱干涉条纹特征匹配分析的目标运动要素估计方法。以目标初距和目标瞬距为循环观测因子,结合两方位-两距离目标运动要素计算方法,获取当前假设下目标距离特征量和目标方位计算值;依据目标辐射噪声时间-频率谱干涉结构计算的目标距离特征量信息,构造距离特征量匹配代价因子,实现目标运动解要素。仿真数据与试验数据验证结果表明：该方法在绘制的目标运动要素解空间可视化分布图中,可有效估计目标初距、航向和航速信息,显著改善目标运动参数的估计速度和精度。     

基于距离跟踪的矢量脱靶量测量方法

提出了一种基于纯距离跟踪的空间目标运动轨迹提取的矢量脱靶量参数估计新方法.该方法利用脉间频率步进体制的脱靶量测量系统获得较为精确的瞬时距离信息.通过建立目标运动模型,采用纯距离目标跟踪定位的有限差分扩展卡尔曼滤波算法,获得目标运动的精确轨迹.利用跟踪得到的空间位置点,时矢量脱靶量参数进行估计.仿真结果表明该方法可以得到满意的矢量脱靶量估计结果.     

纯方位运动目标的跟踪估计算法

针对纯方位运动目标分析问题，建立了带乘性噪声的状态空间模型，推导出了在线性最小方差意义下的目标状态最优递推估计算法，并通过算法的误差分析讨论了模型的各种随机干扰的统计参数及估计算法初值的选取。     

基于改进Huber估计的水下尺度目标参数估计

尺度目标参数是水下声自导武器近程进行弹道机动和垂直命中攻击的关键参数,有效估计尺度目标的特征参数对保证水下声自导武器作战毁伤效果至关重要.本文利用水下声自导武器检测得到的尺度目标多亮点信息对目标尺度参数进行估计,然而目标不同反射部位的反射能力不同,对应的多亮点检测信噪比存在差异,直接利用最小二乘拟合进行尺度参数估计可能会造成较大的估计误差.基于Huber稳健M估计原理,通过分析对Huber估计进行了改进,该方法利用亮点强度和拟合误差计算迭代拟合权值矩阵,通过拟合误差剔除可能存在的干扰亮点,能对目标长度、走向角、等效点进行有效估计.仿真分析和实航试验结果均表明,该方法具有稳健的收敛性能,能有效剔除干扰点,具有较强的抗干扰能力和较高的参数估计精度.     

2D 雷达组网目标高度估计方法

为解决2D 雷达不能测量目标高度参数的问题,提出一种2D 雷达组网目标高度估计方法。利用2 部雷达 对同一目标距离和方位角测量的冗余信息进行目标高度的初步估计,通过定义贴近度、一致性测度、一致性测度均 值、一致性测度方差和变异系数来确定不同雷达组合初步估计高度值参与数据融合的权值,利用不同雷达组合初步 估计的目标高度值以及参与数据融合的相应权重进行目标高度的融合估计。基于典型算例对所提算法进行验证。结 果表明：该算法能解决目标高度问题,具有一定的理论意义和较好的应用价值。