雷达时差和系统误差的联合估计方法

提出一种联合估计雷达时差和系统误差的方法.该方法假设公共目标做匀速直线运动,建立了不同雷达对公共目标的探测位置差与时差和探测系统误差的关系,并以此给出了线性最小二乘法估计.针对多雷达组网的应用场景,设计了基于方差加权的估计融合算法,提高了公共目标较少情况下的联合估计性能.通过仿真验证,该联合估计算法在航迹相关算法容忍的...     

一种改进滤波算法及其在目标跟踪中的应用研究

针对无迹卡尔曼滤波算法在滤波迭代过程中可能存在状态协方差矩阵非正定情况,导致跟踪误差较大甚至滤波易发散等问题,对无迹卡尔曼滤波算法进行了改进设计。在滤波迭代过程中对状态协方差矩阵进行QR分解和Cholesky分解,通过分解后的协方差平方根矩阵来进行滤波迭代,从而保证状态协方差矩阵的正定性,并利用加权最小二乘法进行量测数据同步融合。为验证改进算法的有效性,设计了雷达红外联合跟踪系统数据融合仿真测试实验,并与传统无迹卡尔曼滤波算法进行了比较。仿真实验结果表明：改进算法能够有效抑制跟踪误差、提升目标跟踪系统的鲁棒性,可应用于防空武器系统多传感器航迹信息融合系统设计。     

主被动异构弹载雷达组网抑制假目标干扰方法

针对单部弹载雷达在欺骗式假目标干扰的情况下存在视角单一、信息量少、难以有效抗干扰的问题,提出主被动异构弹载雷达组网抑制假目标干扰方法。该方法考虑了弹载雷达位置误差,在航迹起始阶段利用角度信息对主动和被动雷达导引头的量测量进行两两关联鉴别,从而剔除部分假目标,并使用关联成功的主动弹载雷达量测信息辅助被动雷达进行航迹起始;在航迹关联阶段,主动与被动弹载雷达分别对目标进行跟踪滤波,通过序贯航迹关联算法再次鉴别剩余假目标。仿真结果表明,该方法能够在保证较高的真实目标鉴别概率条件下对距离欺骗式假目标干扰进行有效抑制。     

基于贝叶斯估计的加权最小二乘分布式融合

针对不同观测矩阵加权最小二乘算法没有考虑到模型参数本身信息的共同缺点,提出基于贝叶斯估计的带不同观测矩阵的加权最小二乘分布式(Bayes Estimation Weighted Least Square,BEWLS)融合Kalman滤波算法。该方法首先采用推广的离散卡尔曼滤波对非线性系统线性化,然后在考虑模型参数本身的先验信息条件下,采用基于贝叶斯(Bayes)估计方法对Kalman滤波算法的观测方程进行加权最小二乘融合。BEWLS融合算法减少了计算负担,提高了融合精度,便于实时应用。理论和仿真证明:BEWLS融合具有优越性。     

多目标航迹的图像域自适应检测方法

针对低可观测运动目标航迹检测问题,提出了一种融合图像处理和曲线拟合的多目标航迹检测方法。在对雷达回波进行处理获得距离-时间图像的基础上,利用相位一致性模型检测边缘,结合自适应区域生长技术提取具有一致性边缘走向的连通区域;采用clearing技术和迭代最小二乘方法估计目标运动轨迹和运动参数。仿真结果表明：该算法即使在信噪...     

两站对运动目标无源定位算法研究

提出的算法是利用两个观测站测得的信息,应用三角交叉定位法,对运动目标辐射源位置的估计算法进行了研究.该算法在处理测量数据时,不是采用传统上对目标位置进行估计的方法,而是直接对目标的每一次位置的估计偏差进行估计和滤波,以达到定位跟踪的目的.具体运用加权最小二乘估计,为提高估计精度,将估计的结果送入卡尔曼滤波器进一步进行处理,经过一定次数的迭代处理,可以实现对目标快速的定位和跟踪,给出了算法结构框图及仿真结果.     

多种异类传感器联合跟踪的异步航迹融合算法

针对多种异类传感器联合跟踪的数据不同步问题,提出了一种适应于工程应用的异类传感器的异步航迹融合算法。首先利用最小二乘估计对红外测角信息进行数据压缩预处理,将预处理之后的红外测角信息与激光测距信息作为光电测量值代入扩展卡尔曼滤波,再利用分布式异步融合算法将光电与雷达进行航迹融合。仿真结果表明,该算法具有很好的跟踪精度、收敛速度和实时性。     

实时加权递推最小二乘估计及其初步应用

将最小二乘估计的加权递推算和加遗忘因子的实时算法相结合,推导出实时加权递推最小二乘估计算法,并以实际跟踪系统的数据处理问题,说明这种算法我信息源理测数据处理系统中的应用。     

基于自适应滤波的惯性+多模卫星组合导航算法研究

惯性+多模卫星组合导航系统通常采用定常参数的加权最小二乘算法进行多传感器信息融合,若加权系数与实际噪声统计特性不吻合,将会对组合导航精度产生不利影响.为解决该问题,提出一种基于自适应滤波的改进信息融合算法,对惯性及卫星导航数据应用自适应Kalman滤波以估计惯性导航误差,对滤波输出进行基于加权最小二乘法的多模信息融合,并根据滤波误差方差阵的解算结果对加权系数进行实时调整以优化估计精度.仿真结果表明该算法能够在一定程度上提高组合导航系统的精度和对不同随机噪声的适应能力.     

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。     

多目标时空同步协同攻击无人机任务分配与轨迹优化

针对复杂战场环境下分布式无人机对多目标协同打击任务,提出多目标攻击的任务分配与轨迹优化算法。建立典型多目标打击的任务场景和无人机模型;基于Delaunay三角形理论,以禁飞区为节点构建搜索地图;运用A^*算法实现威胁最小的单机路径搜索;在无人机动力学约束和能耗损失最小的基础上,引入时间调节因子,采用基于贝塞尔曲线的分布式无人机时空同步轨迹优化方法,得到对多目标同时打击的优化轨迹;设计轨迹跟踪控制器,对预规划轨迹进行跟踪仿真。仿真结果表明,多目标攻击的任务分配与轨迹优化方法能够对多目标实现多角度、时空同步、分布式协同打击,且对噪声及阵风等具有较强的抗干扰能力。     

3种波束锐化与多目标方位分辨方法

针对鱼雷自导对大尺度多亮点目标精细特征提取与识别、目标精确定向、多目标方位分辨等需要的高空间方位分辨力问题,分别研究了Hyperbeam波束锐化、多普勒波束锐化和基于线性预测的虚拟阵元扩展波束锐化等方法以及多目标方位分辨性能,深入分析了各方法理论模型,仿真研究了波束锐化与多目标方位分辨效果,并进行了试验验证。研究结果表明,对于单目标精确定向,Hyperbeam方法有很好的波束锐化效果;对于多相干目标方位分辨,后2种方法具有较好的工程应用价值。     

基于概率假设密度滤波与无迹Kalman滤波的多目标跟踪与识别

为提高导引头末制导阶段抗干扰能力,针对典型的欺骗式距离-速度联合拖引干扰模型,研究了基于概率假设密度(PHD)滤波的多目标跟踪与基于无迹Kalman滤波(UKF)的多目标识别技术。为说明导引头目标识别原理,给出了距离-速度联合拖引干扰模型;根据导引头测量原理,通过导引头框架角、导弹-目标相对距离、径向速度建立系统跟踪模型,给出了基于PHD滤波的多目标跟踪与基于UKF的多目标识别的基本原理;基于典型的目标运动模型(匀速直线与匀速转弯模型),针对目标施加的4次距离-速度联合拖引干扰,采用目标跟踪结果以及估计的目标速度和加速度信息进行多目标跟踪与识别分析,能够很快实现真假目标识别。仿真实验结果表明,利用PHD滤波与UKF信息能够有效实现对距离-速度拖引干扰下的多目标跟踪与识别。     

径向长度特征辅助的多目标数据关联算法

多目标跟踪技术的核心问题是数据关联,传统的数据关联算法采用空间距离最邻近的方法,在回波密度较大时容易发生误跟;特征辅助数据关联算法是多目标跟踪技术的发展趋势,通过融合目标运动学信息和特征信息,可以增加目标的信息维数,提高关联正确率。提出利用目标径向长度信息辅助最近邻算法,并在建立的场景中与传统的最近邻算相比较,结果表明该算法可以有效的增加近距离平行目标和交叉目标的正确关联次数,从而提高了多目标数据关联算法的性能。     

软杀伤武器环境下鱼雷多目标跟踪方法

针对日益复杂水声对抗环境下鱼雷多目标跟踪中出现目标误跟或失跟现象,分析了水下软杀伤武器的对抗方式,提出了一种基于识别、跟踪、优选的一体化鱼雷多目标跟踪方法。该方法首先利用识别来排除干扰式武器的影响,然后对潜艇和声诱饵进行目标跟踪,最后通过优选确定鱼雷的攻击目标。仿真结果表明,该方法可有效解决鱼雷跟踪过程中短时的数据丢失问题,并实现组合使用软杀伤武器情况下的鱼雷反对抗。     

基于序贯蒙特卡洛与概率假设密度滤波的主动分布式声纳多目标跟踪

针对杂波数量多、目标数量和状态不确实性及观测不确实性等问题,提出了一种基于序贯蒙特卡洛与概率假设密度(SMC-PHD)滤波的分布式声纳多目标自动跟踪方法。通过随机有限集模型对多目标状态和观察进行表征,结合序贯蒙特卡洛方法中的重要性采样和重采样策略递归地实现多目标后验近似下概率假设密度的传递和滤波。利用分布式声纳观测模拟数据,对不同节点数目下基于SMC-PHD滤波的多目标跟踪进行了仿真实验。仿真实验结果表明：该方法适用于主动分布式声纳系统,能在多杂波环境下对数目未知且时变的多目标进行实时自动跟踪;在4个平台节点的主动分布式声纳系统中,实现了平均相对误差小于5%的水下多目标高精度跟踪,且目标数目估计值与真实值一致。     

低检测概率条件下的多传感器机动多目标跟踪方法研究

为解决低检测概率条件下的多传感器非线性、机动、多目标检测、数据关联及滤波问题,首先对目标数量进行随机过程建模,其次应用模型参数以及目标数量对目标状态进行了增广,最后应用多模型粒子滤波器（MMPF）对多传感器在低检测概率条件下的机动多目标跟踪进行了仿真。仿真结果表明：基于MMPF的低检测概率目标跟踪方法能够有效检测目标数量,同时对机动多目标具有良好的跟踪性能。     

防空导弹火力单元对空中目标的拦截排序问题

对待拦截的空中目标进行合理的拦截排序是现代防空导弹火力单元指控系统必须具有的功能．分析证明，对一般空中目标，单目标通道火力单元应先打近后打远；多目标通道火力单元应先打远后打近，但对逼近有效发射区近界的空中目标应先打近后打远．     

一种多目标攻击逻辑与决策方法

针对多目标攻击火控系统中亟待解决的如何确定攻击顺序这一问题,提出一种“初值 量化值“的线性加权决策方法,并在全面分析参数对目标及其权函数影响的基础上,以目标权函数数值作为确定攻击逻辑的准则.