基于气动性能分析的高超声速滑翔飞行器轨迹估计

由于高超声速滑翔飞行器(HGVs)具有高速、高机动的特点,对此类目标的状态估计一直是一个研究热点。鉴于采用传统的运动学和动力学模型进行轨迹估计时加速度估计精度不高,提出一种基于气动性能分析的非线性气动参数目标估计模型。首先,在研究了高超声速滑翔飞行器跳跃再入段运动特性的基础上,以类HTV-2飞行器为研究目标,采用气动力估算方法对高超声速滑翔目标再入段的气动力进行计算分析。其次,建立与马赫数线性相关的气动参数"基准模型"和以一阶马尔可夫过程描述的气动参数"偏差模型",对目标气动参数进行非线性估计。数学仿真结果表明,该方法可以一定程度上提高卡尔曼滤波方法对该类目标的加速度估计精度。     

一种自适应高超声速目标跟踪算法

根据临近空间高超声速目标运动特点,建立了临近空间高超声速目标飞行模型.在Singer模型基础上,针对跟踪临近空间高超声速目标时采样时间为一定值的缺点,运用交互多模型算法,并引入跟踪采样时间间隔实时递推公式法,提出了一种采样时间自适应的高超声速目标跟踪算法.仿真实验表明,相比改进前的算法,新算法虽然在初始阶段因为采样初始值设置不合理,造成局部误差相对比较大,但总体上来看,改进后算法在跟踪精度上明显优于改进前算法.     

一种适用于机动目标跟踪的改进卡尔曼滤波算法

针对卡尔曼滤波跟踪强机动目标时性能下降的问题,提出了一种适用于机动目标跟踪的改进卡尔曼滤波算法.该算法在卡尔曼滤波算法的基础上,根据当前量测目标航向与前一目标航向之间的航向角度差,判断机动强弱并计算出加权函数值,然后用加权函数值根据量测数据依次修正机动目标加速度预测值和目标预测状态,最终改进目标的状态估计.仿真结果表明,目标强机动时该算法具有较高的跟踪精度.     

一种参数自适应变化的强机动目标跟踪算法

针对强机动目标跟踪模型难以准确匹配以及跟踪滤波器容易发散的问题,提出一种基于参数自适应变化的强机动目标跟踪算法。对"当前"统计Jerk(improved Jerk model based on current statistics,CS-Jerk)跟踪模型中的机动频率及加速度变化率的极大值进行自适应处理,同时将强跟踪滤波器(strong tracking filter, STF)中的单重时变渐消因子调整为自适应变化的多重时变渐消因子,从而实现对强机动目标更高精度的跟踪。仿真实验结果表明,该算法提高了对强机动目标的跟踪精度。     

基于可学习EKF的高超声速飞行器航迹估计

临近空间高超声速目标因具有高速、大机动、全球到达的特点,已成为国防安全的一类新型威胁.此类目标具有非惯性的航迹形式、并可进行复杂的策略性机动,给其航迹估计带来了新的挑战.为应对目标的机动特性,提升航迹估计性能,将循环神经网络与扩展卡尔曼滤波深度嵌合,提出了基于可学习扩展卡尔曼滤波的航迹估计方法.首先,通过分析目标机动特性,建立了参数化的目标机动模型.然后,考虑目标复杂机动特性对航迹估计造成的影响,将循环神经网络与扩展卡尔曼滤波深度嵌合,提出了可学习扩展卡尔曼滤波方法.通过使用已有航迹数据进行训练,所嵌入的两个循环神经网络,可发现目标机动的隐含规律,并对目标复杂机动所引起参数与模型不确定性的进行在线识别与动态补偿.最后,以某临近空间高超声速目标的航迹估计为例,选取典型机动场景,对所提出方法与EKF、AEKF等传统方法进行了对比分析. 分析结果表明,所提出的可学习扩展卡尔曼滤波方法可有效应对目标复杂的机动,具有比EKF、AEKF方法更高的估计精度和更优的估计动态性能.     

一种模糊推理强机动目标跟踪新算法

针对机动目标状态估计算法对强机动目标跟踪性能下降,甚至发散的问题,在机动目标状态估计算法基础上引入模糊推理多重修正因子,提出一种新的强机动目标自适应跟踪算法.采用残差统计距离和目标机动加速度的2-范数作为模糊输入量,自适应地计算出多重修正因子来实时调节预测协方差.该算法保留了对一般匀速或弱机动目标的高精度跟踪性能,同时增强了滤波器对强机动目标的自适应跟踪能力.仿真结果表明,新算法提高了对强机动目标的估计精度,加快了跟踪的收敛速度.     

基于"当前"统计模型的一种改进机动目标跟踪算法

介绍了目前存在的机动目标运动模型.针对"当前"统计模型中加速度极限值的预先设定对于跟踪算法造成的不利影响,通过目标机动状况与相邻采样时刻间位置估计量变化之间的函数关系实现噪声方差自适应,进而提出了一种基于"当前"统计模型的改进机动目标跟踪算法.该算法避免了加速度极限值的预先设定问题,从而提高了对机动目标状态估计的精度.最后,仿真结果表明该算法具有一定的有效性.     

一种新的机动频率和方差自适应滤波算法

针对工程应用中"当前"统计模型对机动频率和最大加速度经验值依赖过大,难以根据目标的加速度变化进行实时动态调整的问题,在分析机动频率物理含义及其与加速度变化关系、位移扰动增量与加速度方差的关系基础上,提出了一种高效的机动频率和加速度方差双变量自适应算法。仿真结果证明:该算法能很好地自适应目标的加速度变化,并在不同噪声水平下有效提高跟踪精度,尤其大幅度提高了对非机动或弱机动目标的跟踪精度。     

具有模型参数不确定性的高超声速飞行器动态特性分析及控制律设计

大范围机动、质量分布快速变化、气动特性复杂,以及飞行器结构、气动、推力的相互耦合,使得高超声速飞行器动力学呈现出强不确定性,给其动态特性分析和控制器设计提出了挑战。文章针对高超声速飞行器模型参数不确定性问题,首先分析各种可能造成模型不确定性因素的物理本质,确定其主要影响因素;在此基础上建立了能够反映这些主要影响因素带来的具有参数不确定性问题的动力学模型;并分析每一个单独不确定性参数变化对飞行器特征根分布的影响;在考虑高超声速飞行器参数不确定性的情况下,针对刚体-弹性体模型,采用修正的反馈线性化方法设计控制律。研究结果对高超声速飞行器的动力学特性分析、总体设计、控制系统设计、准确度分析等提供具有重要参考价值的依据。     

基于交互式当前统计模型的变采样率跟踪算法

针对相控阵雷达跟踪机动目标时当前统计模型采用固定机动频率和机动加速度上限而难以适应多种目标机动环境,提出了基于交互式当前统计模型的变采样率跟踪算法．该算法将多个当前统计模型作为交互多模型框架下的模型组成,然后根据各模型相关过程噪声值合成计算雷达的采样间隔,实现变采样率跟踪,提高了适应目标机动的能力和跟踪精度．仿真结果表明,本文算法的跟踪性能明显优于基于Singerk模型的变采样率跟踪算法．     

Adaptive Sampling for Near Space Hypersonic Gliding Target Tracking

For modern phased array radar systems, the adaptive control of the target revisiting time is important for efficient radar resource allocation, especially in maneuvering target tracking applications. This paper presents a novel interactive multiple model (IMM) algorithm optimized for tracking maneuvering near space hypersonic gliding vehicles (NSHGV) with a fast adaptive sampling control logic. The algorithm utilizes the model probabilities to dynamically adjust the revisit time corresponding to NSHGV maneuvers, thus achieving a balance between tracking accuracy and resource consumption. Simulation results on typical NSHGV targets show that the proposed algorithm improves tracking accuracy and resource allocation efficiency compared to other conventional multiple model algorithms.     

Multiple maneuvering extended targets tracking with Gaussian process regression

In view of the complexity of estimating the shape of the extended target and the low accuracy in multiple maneuvering extended targets tracking in the clutters, a multiple maneuvering extended targets tracking algorithm with Gaussian Process Regression is proposed. First, the extension of targets is modeled as a star-convex model. Then, the concept of weights used in the multiple targets tracking algorithm is introduced to the single maneuvering extended target tracking algorithm to realize multi-targets tracking. Finally, the Gaussian Process Regression is used to estimate the shape for the extended target. Simulation shows that the proposed algorithm is capable of tracking multiple maneuvering extended targets in the same scene with different shapes, and outperforms the traditional non-ellipsoidal extended target tracking algorithm in the estimation precision and computing speed.     

仅有角测量系统鲁棒跟踪研究

传统的仅有角测量跟踪器不能跟踪机动目标。为此作者在「２」中提出了跟踪机 仅有角测量系统。在文「２」基础上本文提出了新的变结构鲁跟踪算法，解决了令有角测量系统鲁棒跟踪机动目标问题，该系统由机动目标检测，噪声污染模型以及鲁棒跟踪器构成。最后应用本结果提出了仅有角测量系统鲁棒制导规律，给出了纺真计算结果。     

一种参数自适应调整的机动目标跟踪模型

针对＂当前＂统计（CS）模型的跟踪性能依赖于模型先验参数的问题,提出了一种自适应＂当前＂统计（ACS）模型.该模型利用新息向量表征目标的机动情况,采用其指数型调整函数自适应调整模型参数和滤波增益,提高了机动模型和目标运动形式的匹配程度,并修正了机动加速度均值,使之适合于一般运动形式.仿真结果表明：与CS模型、改进＂当前＂统计（MCS）模型比较,应用该模型对机动目标的跟踪误差分别减小了11.36%、15.64%.     

一种多机动目标协同跟踪的博弈论算法

针对传感器网络中的动态跟踪问题,提出一种基于博弈论的多机动目标协同跟踪算法.首先利用交互多模型扩展粒子滤波估计网络中每个机动目标的状态;然后以滤波过程中获得的目标信息增益为衡量标准,促使跟踪精度未达系统要求的目标的代理发起谈判,在保证谈判双方利益最大化的前提下,通过博弈为谈判发起者争取更多的传感器对其所代表的目标进行跟踪.仿真结果表明,在非线性非高斯环境下,该方法与传统方法相比能够有效提高跟踪精度,动态分配传感器资源以实现协同跟踪.     

基于新息协方差的机动目标轨迹估计算法研究

针对态势显示系统中机动目标运动状态不确定、卫星定位误差、接收机随机噪声造成的目标轨迹估计精度低的问题。在"当前"统计模型的基础上,提出了一种基于新息协方差的Kalman滤波算法,该算法根据新息协方差的极大似然最优估计实现加速度方差的实时估计和自适应调整。仿真结果表明,该算法的估计性能优于常规算法,跟踪精度较高。     

辐射源机动目标被动式鲁棒跟踪一种算法

为研究只测向目标跟踪系统在观测噪声为ε污染高斯分布背景下的辐射源机动目标鲁棒跟踪问题,提出一种简易而有效的变结构鲁棒跟踪算法。该算法由机动目标快速鲁棒检测器、变结构跟踪器（鲁棒MGEKF／PLKF）以及系统误差补偿等环节组成,能够在ε污染高斯分布背景下快速鲁棒检测和跟踪辐射源机动目标,同时根据系统误差特征可实时补偿系统跟踪误差。仿真结果表明,该算法能够有效解决辐射源机动目标鲁棒跟踪问题。