基于GGIW-PMB的衍生扩展目标跟踪

针对标准的扩展目标泊松多伯努利(Poisson multi-Bernoulli, PMB)滤波器难以有效跟踪衍生目标的问题,提出一种改进的PMB跟踪算法.算法采用随机矩阵法对扩展目标外形和尺寸建模,在滤波预测阶段利用多假设模型对衍生事件进行预测,得到多个伽玛高斯逆威沙特(gamma Gaussian inverse Wishart, GGIW)预测假设分量,最后在滤波更新阶段对预测分量更新得到扩展目标的运动状态和扩展形状估计.仿真结果表明,与标准的PMB滤波算法相比,所提算法有效改善衍生扩展目标的跟踪性能.     

视场非完全重叠的分布式雷达多目标跟踪方法

在探测能力、波形设计及天线指向等因素制约下,分布式雷达视场并非完全重合,由此造成的观测信息差异给后续信息融合带来了巨大挑战。该文基于高斯混合实现的集势概率假设密度(CPHD)滤波器,提出了一种视场部分重叠下的分布式雷达多目标跟踪方法。首先,利用多目标密度乘积切分出概率假设密度(PHD)中表征共同观测信息的部分;之后,标准的分布式融合(算术平均或几何平均融合)方法作用于切分出的共同观测目标信息以提升跟踪性能,补偿融合则作用于雷达单独观测目标信息以扩展视场范围。该文方法无须视场先验信息,能够适应雷达视场未知时的分布式融合多目标跟踪场景。仿真实验验证了所提出方法在未知、时变雷达视场下跟踪多目标的性能,表明了该文方法比基于高斯混合的聚类方法性能更好。      

基于Transformer网络的机载雷达多目标跟踪方法

传统的多目标跟踪数据关联算法需要提前知晓目标运动模型和杂波密度等先验信息,然而这些先验信息在跟踪之前无法及时准确地获取。针对这个问题,提出一种基于Transformer网络的多目标跟踪数据关联算法。首先,考虑到传感器会存在漏检的情况,引入虚拟量测来重新建立数据关联模型。在此基础上,提出基于Transformer网络的数据关联方法来解决多目标与多量测的匹配问题。同时,设计了一种掩蔽交叉熵损失与重叠度损失相结合的损失函数(MCD)用于优化网络参数。仿真和实测数据结果表明:在不同检测概率条件下,所提算法性能均优于经典的数据关联算法和基于双向长短时记忆网络的算法。      

基于深度学习的ViSAR多运动目标检测

视频合成孔径雷达(ViSAR)在地面动目标检测和感兴趣区域(ROI)的动态监测方面具有巨大的潜力。对地面运动目标的检测与跟踪一直是ViSAR的研究热点。针对现有基于深度学习的ViSAR动目标检测方法存在的依赖预训练模型,模型迁移难等问题,本文提出了一种基于深度学习与多目标跟踪(MOT)算法的ViSAR动目标阴影检测方法。该方法首先设计了一种从零开始深度学习的网络模型,实现动目标阴影的单帧检测。为了提高检测性能的鲁棒性,采用了基于卡尔曼滤波和逐帧数据关联的多目标跟踪算法跟踪动目标。实测数据处理结果表明该方法具有良好的检测性能。     

基于目标容量的网络化雷达功率分配方案

针对现有网络化雷达功率资源利用率低的问题,该文提出一种基于目标容量的功率分配(TC-PA)方案以提升保精度跟踪目标个数.TC-PA方案首先将网络化雷达功率分配模型制定为非光滑非凸优化问题;而后引入Sigmoid函数将原问题松弛为光滑非凸优化问题;最后运用近端非精确增广拉格朗日乘子法(PI-ALMM)对松弛后的非凸问题进行求解.仿真结果表明,PI-ALMM对于求解线性约束非凸优化问题可以较快地收敛到一个稳态点.另外,相比传统功率均分方法和遗传算法,所提TC-PA方案可以最大限度地提升目标容量.     

动平台光电设备冲击隔离的工程设计

以减小冲击对光电设备的影响,增加设备的可靠性和使用寿命为目标,详细论述机动平台光电设备冲击隔离的工程设计方法。首先推导冲击隔离公式,基于该公式讨论缓冲器两个主要指标阻尼比、刚度与设备位移、速度、加速度响应的关系;然后给出冲击隔离系统冲击能量消耗的基本公式,讨论冲击能量消耗速度与缓冲器的刚度、阻尼比的关系;最后论述如何确定冲击隔离缓冲器的技术参数,一体考虑冲击、振动隔离时的工程设计方法。     

方位角预测目标跟踪系统的研究

为了实现目标被遮挡条件下的自动预测跟踪,研究了跟踪机动目标过程中的自适应卡尔曼预测算法,建立了目标遮挡预测跟踪测试系统;首先,根据算法推导了导引头方位角位置预测方法,接着,测试对比了自适应预测算法采样周期对预测精度的影响,最后,设计多种不同的目标运动形式,并通过转台实现,测试自适应算法在典型测试条件下的有效性和准确程度;实验结果表明:目标被遮挡时,预测角增量指令相比图像角增量跟踪指令降低67%;仅需要导引头框架的角位置数据,无须脱靶量数据和弹目距离,满足遮挡条件下目标预测跟踪的功能要求。     

利用回波幅度信息辅助的模糊聚类关联算法

针对传统模糊聚类关联算法在对近距离运动目标进行跟踪时容易出现航迹合并或航迹丢失的缺点,提出了一种改进的模糊聚类关联算法.该算法综合考虑了目标运动学信息和雷达回波幅度信息对数据关联过程的影响,并在计算模糊隶属度函数时利用雷达回波幅度信息对其进行了修正.该算法在没有显著增加计算量的前提下,提高了对距离较近且运动模式也相似的目标的关联效果.仿真实验结果表明,该算法关联精度较高,计算量适中,具有较好的工程应用价值.     

目标自动跟踪系统中瞄准线控制器的综合化设计

在目标自动跟踪系统设计中,为了简化系统结构设计以实现越来越多复杂功能的综合,提出了按控制误差实现功能综合的理论方法,并给出了基于自抗扰技术实现功能综合的完整解决方案.将目标运动速度视为系统扰动,采用扩张状态观测器实时估计并加以补偿.在提高控制性能的同时,用跟踪微分器对目标运动速度进行滤波并提取其一阶导数,结合其他传感器测量值实现对目标运动状态的估计等信息处理功能.实验结果表明:系统跟踪机动目标的误差小于0.1mrad,响应快速、超调小于10%,对目标的运动状态估计精确;该方法结构简单,只需改造现有控制器的软件,即可高性能地实现多种功能的综合,适应于今后系统功能的发展.     

超机动飞机的动态建模与控制律设计及仿真

建立了带推力矢量的超机动飞机非线性动态模型,重点分析了气动力、气动力矩以及发动机的建模过程.采用基于神经网络的自适应逆方法,设计了超机动飞机大迎角机动下的控制律.首先应用动态逆方法,分别设计了快慢回路的飞行控制律;然后利用BP神经网络,在线补偿飞机模型不确定性以及外界干扰.眼镜蛇机动的仿真结果表明,所设计的控制律在大迎角机动条件下具有良好的控制性能,能够保证闭环系统的稳定性.