一种红外与雷达信息融合跟踪算法及其性能分析

为了提高目标跟踪系统的性能,在吸收雷达和红外跟踪传感器各自优点的基础上,提出一种雷达/红外传感器信息融合方法,该方法综合了雷达测量信息全面以及红外测角精度高的特性,对雷达与红外量测进行融合形成融合量测,基于融合量测设计了状态估计滤波器。在不同假设条件下,分别对融合系统与单传感器跟踪精度进行了仿真比较。结果表明:融合系统的跟踪精度高于单个传感器的目标跟踪精度,可有效提高目标跟踪精度。     

不完全量测下基于信息一致性的分布式容积卡尔曼滤波算法

针对不完全量测条件下分布式火控系统中的非线性目标跟踪问题,为提高跟踪系统的估计精度并保证各探测单元估计结果的一致性,提出一种基于信息一致性的分布式容积卡尔曼滤波(ICDCKF)算法。针对非线性系统,给出不完全量测下的改进容积卡尔曼滤波。考虑到各探测单元间局部估计信息的相关性,该算法首次将协方差交叉方法应用于非线性一致性滤波算法,提高互协方差未知情形下分布式融合的估计精度。特别地,为确保算法的可行性,给出不完全量测情形下,ICDCKF算法估计结果收敛的条件,并从理论上严格证明在该条件下ICDCKF算法可以保证估计方差的有界性。ICDCKF算法应用于一类光电跟踪网络,与现有CKFI算法、CKF_CI算法、KCF_ Me算法对比分析表明：ICDCKF算法在保证各探测单元估计结果一致性的同时,大幅度提高了跟踪系统的估计精度。     

基于自适应滤波技术的被动协同跟踪算法

为增强被动协同跟踪系统对复杂环境的适应性，提高跟踪精度和系统鲁棒性，提出了一种基于自适应滤波技术的目标跟踪算法。该算法通过基于Sage-Husa自适应噪声估计的无迹卡尔曼滤波对多站被动协同定位结果进行状态估计，并利用残差量的局部动态统计对噪声估计器进行改进，以提高噪声估计的准确性和稳定性。同时，引入协方差自相关量匹配判据来保证噪声方差阵的正定性，防止滤波发散。仿真结果表明，该方法可有效提高噪声估计精度，增强目标跟踪系统对环境的适应性，大幅提升跟踪性能。     

双站无源均值定位算法精度分析

为提高多站无源定位的精度,以固定双站测向交叉定位为背景,从误差几何稀释度（GDOP）的角度对量测均值及交点均值算法的定位精度进行了分析,指出了前者具有估计的一致性而后者仅具有弱一致性。仿真结果验证了对上述算法性能的分析结果。最后指出了多站无源定位中对量测处理的重要性。     

一种提高雷达导引头对机动目标跟踪性能的自适应滤波算法

为了提高地空拦截弹雷达导引头对机动目标状态估计的精度,在增加系统观测量的基础上,提出了一种针对机动目标跟踪的自适应滤波算法。利用量测残差统计值估计目标的机动状态,自适应的调整状态方程机动频率和加速度极限值;同时利用观测噪声统计估值器,调整观测值方差大小。仿真试验结果表明该算法具有良好的机动目标跟踪性能,并能自适应变化较大的观测噪声。     

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。     

目标跟踪中两种非线性滤波算法的对比研究

在处理目标跟踪等动态系统实时估计问题中,通常采用EKF作为状态估计方法提高估计精度.由于EKF进行非线性估计存在一些缺陷,将系统进行线性化近似存在估计误差,从而影响目标跟踪的精度.为了获得更高的估计精度,介绍了两种新的非线性滤波算法,即unscented卡尔曼滤波算法和粒子滤波算法.分析了UKF和PF算法的原理和算法实现,对两种算法的适应性进行了比较.通过目标跟踪仿真实验,表明粒子滤波算法估计精度比UKF算法高,但是计算量却相对较大.     

基于OOSM-PF的微弱目标检测前跟踪

由于量测数据预处理以及通信延迟等因素的影响,集中式融合跟踪系统面临着无序量测的问题.针对低信噪比和无序量测情况下的微弱目标检测与跟踪,提出了一种基于无序量测和粒子滤波的检测前跟踪方法,然后将该方法的性能与顺序量测滤波方法以及丢弃无序量测方法的性能进行分析对比.仿真结果表明,该算法可以有效处理无序量测问题,实现对微弱目标的有效检测和跟踪,其目标跟踪精度接近顺序量测滤波的跟踪精度.     

基于零效脱靶量的制导估计一体化方法

为提高反临近空间高超声速目标的拦截精度,提出一种基于零效脱靶量的制导估计一体化设计方法,通过对目标拦截的制导估计问题分析,建立制导估计一体化设计的系统模型,并对具有目标机动补偿的零效脱靶量制导律进行设计。在目标状态信息可量测的条件下,零效脱靶量制导律与比例导引法相比,其制导性能略高;在目标状态信息不可量测的条件下,基于零效脱靶量的制导估计一体化设计方法对目标加速度的估计误差更小,制导精度也更高。利用该方法可以较好地跟踪目标机动,减小估计延迟对制导精度的影响,具有较高的制导精度和较强的鲁棒性。     

存在非高斯重尾分布噪声的纯方位目标跟踪算法

纯方位目标跟踪是目标跟踪研究中的热点问题,针对目标跟踪方程中的非高斯重尾分布噪声问题,提出了一种针对非高斯重尾分布噪声的卡尔曼滤波算法。该方法通过建立基于存在异常值的高斯分布的层次高斯模型来近似未知的非高斯重尾分布系统过程噪声和测量噪声,并使用变分贝叶斯推断来学习混合概率,解决混合概率不确定带来的滤波性能下降的问题,从而提高滤波的鲁棒性。同时针对纯方位目标跟踪模型的非线性,结合修正增益卡尔曼滤波来降低量测方程非线性的影响。数值仿真结果表明,相对于EKF、UKF和变分贝叶斯卡尔曼滤波PEKF-VB、VBEKF,新算法VBMGEKF估计精度分别提高了69.31%、58.08%、127.84%和9.36%,具备更好的鲁棒性与精度。     

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。     

仅有角测量的智能雷角跟踪算法

对于静止观测来说,由于测量器静止不动,得不到足够的目标信息,所以利用仅有角测量跟踪方法,无法实现对空中目标的有效跟踪.针对直升机巡航时的运动特征,提出一种用于反直升机智能雷的目标角度跟踪算法.基于被动声测量得到的目标角度信息,建立了三维坐标下角跟踪数学模型,以实现目标方位角和高低角的跟踪与预测.仿真结果表明,算法的跟踪和稳定性较好,预估值接近于真值,可为智能雷打击目标提供有力参考.     

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.     

具有角速度测量的光电跟踪系统分析

采用球坐标位置测量的传统光电跟踪系统,在充分利用模型先验信息而不增加其它测量信息的前提下,很难进一步改善目标运动参数的估计性能。在传统光电跟踪系统基础上,引入俯仰和偏航两个角速度测量装置来提高跟踪系统性能的设计思想,尚未见文献报道。本文借鉴扩展卡尔曼滤波器(EKF)思想,建立了新的测量模型,并从理论上分析了跟踪偏差的渐进性质。对原有位置测量和附加角速度测量的序贯滤波处理保证了工程实现的可行性和实时性。仿真结果表明,附加角速度测量后,光电跟踪系统收敛速度加快,估计误差均方差减小,系统跟踪性能得到全面提升。     

载机雷达受干扰条件下复合制导空空导弹的应用研究

当载机的雷达系统由受敌方压制干扰转为跟踪干扰源目标时,载机火控系统只能获得目标角度信息,不能正常测距测速。本文研究了跟踪干扰源模式下复合制导空空导弹的有关问题,对比分析了中制导段使用不同导引律对导引头角度预置精度的影响,得出了使用三点式导引最为有利的结论;文中还分析了装订目标速度对导引头速度搜索结果的影响,提出了确定允许发射距离时必须考虑目标速度、距离误差的影响。     

Research on Airborne Electro-Optical Tracking and Sighting System Based on Fuzzy PID and H∞ Control

Airborne electro-optical tracking and sighting system is a three-degree-of-freedom angular position servo system which is influenced by multi-disturbance, and its control system consists of stabilizing and tracking components. Stabilizing control is applied to track angular velocity order and control multi-disturbance under airborne condition, and its robustness should be very good; tracking control is applied to compensate tracking error of angular position. A mathematical model is established by taking the control of yaw loop as example. H∞ stabilizing controller is designed by taking the advantage of H∞ control robustness and combining with Kalman filter. A fuzzy control is introduced in general PID control to design a decoupled fuzzy Smith estimating PID controller for tracking control. Simulation research shows that the control effect of airborne electro-optical tracking and sighting system based on fuzzy PID and H∞ control is good, especially when the model parameters change and the multi-disturbance exists, the system capability has little fall, but this system still can effectively track a target.     

行进间火炮指向稳定跟踪系统建模与控制

为使行进间火炮指向具备高射角条件下的稳定跟踪能力,提出了一种采用捷联惯性导航系统（SINS）测量火炮身管轴线指向,同时测量火炮身管运动角速率,完成火炮在大地坐标系下的稳定跟踪控制方法。稳定系统采用传统的三环控制,将系统的位置环和速度稳定环的主令和反馈都统一至大地坐标系下,SINS作为系统的位置环反馈,其航向和姿态测量值基于大地坐标系下完成解算。将安装在火炮上的SINS陀螺组测量值转换至大地坐标系下的火炮方位回转角速率和高低俯仰角速率,并乘以各自传动机构的传动比后,作为速率稳定环的反馈,实现速率稳定控制。考虑炮塔、火炮回转中心与重心不重合、载体处于六自由度运动状态等因素,采用Lagrange方法建立火炮、炮塔与载体之间动力学耦合模型,结合SINS测量模型、双电机拖动和电机伺服系统控制模型,对该控制方案进行了仿真验证。验证结果表明,火炮指向稳定跟踪系统实现方位和高低两个通道独立控制,使火炮指向在高角下保持高精度的稳定控制,在一定射角范围内具有良好跟踪性能,能够克服较宽频带载体姿态干扰,明显优于传统高炮位置解算式稳定。     

基于双智能雷的目标跟踪方法研究

目前被动声探测距离精度还不能满足跟踪的需要，因此，反直升机智能雷对目标的跟踪问题归结为仅有角测量的跟踪问题。对于静止观测来说，仅有角测量跟踪问题是不可观测的。针对直升机巡航时的运动特征，提出一种基于双智能雷的目标跟踪方法。首先用角跟踪算法实现目标方位角和高低角的跟踪和预测。然后融合目标在两智能雷坐标系下的角度信息，建立数学模型，解算出目标的距离和速度大小。仿真结果表明，算法的跟踪和稳定性较好，能对目标的距离、方位角、俯仰角和速度大小进行有效的跟踪和预估。     

方位俯仰跟踪框架下的角偏差无奇点修正方法

分析回顾了雷达工程中,当前通用的方位俯仰极坐标框架下,无线电雷达跟踪测量系统角偏差正割补偿修正方法的由来及其局限性;提出了跟踪指向坐标系的定义。利用坐标转换原理给出了一种简便易行的偏差无奇点精确修正推导新方法,并证明了新方法与通用的基于立体几何推理方法的等价性,同时分析了新方法在雷达轴系偏差修正中的典型应用及其对系统跟踪测量精度的影响。对于89°仰角、方位俯仰角偏差均为3 mrad的情形,正割补偿修正法指向计算存在6 759.2″ 的方位角误差和63.5″的俯仰误差。新的推理方法有利于极坐标框架下的空间目标高精度跟踪与测量,尤其是高仰角过顶跟踪性能、指向精度和跟踪数据利用率的提高。     

引入角加速度测量的柔性飞行器姿态控制方法

讨论大气层外细长型柔性飞行器的姿态控制问题,该问题的本质是在测量器件附加柔性影响的情况下控制刚体姿态跟踪指令。提出动态面姿态控制方法,以实现姿态指令跟踪。建立柔性形变的2阶动态模型,结合刚体角速度与柔性形变的关系建立非线性模型并设计卡尔曼滤波器。针对轨控发动机质心偏移等因素产生的干扰力矩,引入角加速度计的测量,经过陷波滤波器处理后得到各轴向的估计力矩,将其作为卡尔曼滤波器的输入。仿真结果表明,对于柔性飞行器,采用所提出的状态估计及控制方法,可以保证姿态跟踪误差在0.5°以内。