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。     

利用最小二乘滤波器群的纯方位目标参数估计器

提出了一种利用基于距离参数的最小二乘法波器群的纯方位跟踪目标参数估计器，该估计器是由若干个处地不同的距离区间上的加权最小二乘滤波器组成。通过假设预测方位和实测方位差值服从零均值的高斯分布，利用贝叶斯理论来修正各滤波器的权重。每获得一个量测方位值，各个滤波器的权重将修正一次，且各个滤波器的权重之和应为1，当其权重小于某一阈值时，则该滤波器停止工作，最终剩余的滤波器将给出准确的目标参数的估计值。计算机模拟计算表明该方法在收敛速度、收敛率和稳定性方面明显化于扩展的卡尔曼滤波器和最小二乘法波器。     

基于线性最小二乘估计的双基地声纳定位优化算法

针对双基地声纳系统存在冗余信息的问题,基于线性最小二乘估计理论提出了一种定位优化算法,建立了T/R？R型声纳系统水下定位的数学模型。通过MATLAB软件的仿真分析,给出了影响该算法性能的各个因素,并与传统TOL算法进行了对比。仿真结果表明,采用线性最小二乘估计算法能更好地利用系统测量的冗余信息,显著提高双基地声纳基线区和侧边区的定位精度。该算法具有受基线长度和站址误差影响小等优点,是一种具有工程应用价值的双基地声纳定位算法。本文的研究可为多基地声纳定位优化问题的研究提供理论基础。     

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.     

基于修正输入估计的机动目标无源跟踪

文中将修正的输入估计算法和伪线性滤波算法相结合,提出了一种对机动目标进行自适应纯方位跟踪的新算法,该算法将未知的输入向量作为新的元素补充到原来的目标状态向量中得到新的扩维状态向量,然后在只有角度测量数据的情况下利用伪线性滤波算法对原来的目标状态向量和新增的目标加速度向量同时进行估计。仿真结果表明,该算法可适应目标机动和非机动两种工作模式,能够实现对机动目标的自适应纯方位跟踪。     

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.     

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。     

基于最小二乘法的导弹SINS失准角空中估计算法

针对在导弹主动段飞行过程中,快速估计修正捷联惯导系统数学平台失准角的问题,分析了在惯导陀螺精度较高,失准角在短时间内变化较小的情况下,仍将失准角视为状态变量,利用Kalman滤波算法来估计的局限性,推导了发射惯性系下惯导误差传播模型,将失准角视为不变参数,提出了基于最小二乘法的失准角空中估计算法。最小二乘算法计算简单,使用方便,仿真结果也表明,基于最小二乘法的失准角估计速度比Kalman滤波算法更快,估计过程也更平稳。对飞行试验数据进行离线计算验证,充分验证了算法的有效性。     

基于最小二乘估计的机载火控雷达运动目标检测方法

针对机载火控雷达在地面运动目标检测模式下主杂波多普勒频率随距离单元快变的特点,分析机载火控雷达地面运动目标检测特点,提出一种基于最小二乘估计的多普勒频移补偿方法,以实例进行仿真验证,并与常规处理方法和3DT-STAP方法进行对比。结果表明:在低重频模式下,该算法能自适应的进行多普勒频移补偿,提高雷达系统地面运动目标检测能力,优于其他2种类似方法。     

基于纯方位角测量的水下目标被动跟踪技术

水下目标的被动跟踪技术在军事上具有重要的应用价值,为了解决基于纯方位角测量的水下目标被动跟踪技术在实际应用中的问题,研究了几种适合于单、双观测站的水下目标被动跟踪算法.分别对伪线性估计算法、扩展卡尔曼滤波算法、无迹卡尔曼滤波算法在不同参数情况下的性能进行了详细的仿真与分析.仿真结果表明,静止单观测站虽不能获得目标的完全观测,但是在具有一定先验信息的情况下,伪线性估计算法也可以实现对目标轨迹的估计;双观测站可以获得对目标的完全观测,并且在观测方程严重非线性的情况下,无迹卡尔曼滤波方法的性能要优于扩展卡尔曼滤波方法.仿真结果对工程应用具有重要的参考价值.     

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。     

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。     

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。     

基于最小二乘估计的声矢量阵稳健波束形成

针对存在导向矢量失配和快拍数不足时,声矢量阵标准Capon波束形成器性能急剧下降的问题,提出了一种基于最小二乘估计的声矢量阵稳健波束形成算法。鉴于声矢量阵声压通道和振速通道的导向矢量误差来源不同,分别为声矢量阵声压通道和振速通道设计了广义旁瓣对消器;利用最差性能最优化的思想,将声矢量阵标准Capon波束形成器转化为稳健最小二乘估计问题;利用二阶锥规划求解。仿真分析表明,该算法在抗导向矢量失配、快拍数不足、阵元姿态误差方面均有良好的性能。     

基于最小二乘灰色关联分析法的目标威胁评估

对来袭空中目标威胁程度进行评估与排序是防空导弹武器系统首要问题.传统的灰色关联分析法在应用于空中目标的威胁评估和排序时,其结果有可能自相矛盾.运用最小二乘灰色关联分析法对来袭空中目标威胁进行评估,提高了对目标威胁评估和排序的能力.通过仿真,验证了该方法的有效性.     

纯方位法测量物体入水点位置研究

物体入水声是一种随机出现的瞬态信号,分析了物体落水声特性,提出了利用声学浮标系统测量物体落水点位置的方法,在此基础上论述了声学浮标探测作用距离预报方法,介绍了纯方位法测量目标位置的基本原理和方法,对测量误差来源进行了理论推导,并进行了误差仿真分析,可为类似系统设计提供参考。     

基于最小二乘法的硅二极管I-V 特性建模

为研究硅光电器件的性能,对基于最小二乘法的硅二极管伏安(I-V)特性建模进行研究.分析二极管的I-V特性,采用多项式回归分析算法对实验测量的非线性数据集进行拟合,通过最小二乘法推定系数来构造其矩阵,求取反应硅二极管I-V特性的数学模型参数,通过预测值与实际测量值之间的误差分析来验证算法拟合经验公式的准确性.结果表明,该算法和程序可广泛应用于非线性数据集的多项式回归分析中.     

基于正交函数系最小二乘拟合的姿态平滑方法

针对高速测控目标姿态数据平滑过程中的微小抖动及处理滞后现象,提出了基于正交函数系最小二乘拟合的姿态数据实时平滑方法,该方法具有平滑效果好、实时性强,基本消除了姿态数据的“抖动”现象,对飞行特性不太平稳的目标适应性较强,在无人机试验中符到了良好的应用.