水下多目标跟踪系统攻击目标优选模型及算法

攻击目标优选是水下多目标跟踪（MTT）系统的重要组成部分。目标估计值的不精确性使优选具有模糊性，常用的经典决策方法如层次分析（AHP）法和理想解（TOPSIS）法存在精度要求高、结果稳定性差等问题，不适用于水下目标优选。该文以水下MTT系统为研究对象，运用灰色关联优选（GROD）法建立了攻击目标优选模型，解决了水下MTT过程中的目标排序以及由于目标特征值不精确引起的攻击目标误判问题。结合实例介绍了GROD方法在MTT系统中的应用，并借助系统效能分析工具与其他常用经典评估决策方法进行了比较，效能统计结果表明，应用GROD法的系统效能比AHP法提高约15％，比TOPSIS法提高约10％。GROD模型算法简单、直观、合理，计算结果客观、稳定，系统效能高，将其应用于水下MTT系统攻击目标优选评估在技术上是可行的。     

基于遗传算法的自适应机动多目标跟踪算法

根据卡尔曼滤波器池思想。设计一组有不同初始滤波参数组成的具有并行关系的卡尔曼滤波器。通过浮点编码的遗传算法离线对这些滤波参数寻优,找到最佳滤波参数。仿真结果说明机动多目标跟踪的遗传算法具有较强的全局最优搜索能力,自适应好且跟踪精确度较高,这证实了此新方法在自适应机动多目标跟踪下的可应用性。     

两点式数据关联算法在多目标跟踪中的应用

针对联合概率数据关联算法在计算量上的组合爆炸问题,引入了一种新的基于线性规划的两点式数据关联算法。在分析新算法基本原理的前提下,将其性能与传统的联合概率数据关联算法进行了比较,从理论上证明了该算法是一种全新的关联算法j并将两点式数据关联算法应用到多目标跟踪中,通过仿真验证了新算法在数据关联精度及运行时间方面优于传统算法。     

闪烁噪声环境下基于PF的机动多目标跟踪算法研究

为了能够解决非线性非高斯环境中的多目标跟踪问题,提出了一种基于粒子滤波器和联合概率数据关联算法。该算法是在粒子滤波方法的基础上,应用联合概率数据互联的思想计算每个量测值对各个粒子的更新权值,从而获得最终的滤波结果。仿真结果表明,该方法可以同时很好地解决非线性非高斯系统环境下多目标机动性和数据关联问题,具有较好的跟踪性能。     

巡航导弹水下发射技术综述

回顾了国外潜射巡航导弹水下发射技术的现状,介绍了新型的大筒多弹发射技术,分析了水下发射技术的发展趋势。     

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。     

状态自适应无迹卡尔曼滤波算法及其在水下机动目标跟踪中的应用

为了满足水下对抗对机动目标实时跟踪和目标航速、航向准确估计的要求,针对观测量为距离和方位的机动目标跟踪,对传统无迹卡尔曼滤波（UKF）跟踪算法进行了改善。提出根据UKF算法预测值和观测值残差的概率分布自适应调整目标状态噪声方法,使得UKF跟踪算法能够根据目标运动状态及时调整状态方程,在目标机动时减小对预测值的依赖,在目标非机动时增大对预测值的依赖。这种在线实时估计系统噪声状态的跟踪方法更加适用于机动目标的跟踪。数值仿真结果表明：该算法不仅在目标机动时具有良好的跟踪效果,而且在目标非机动时具有准确的估计性能。通过声纳信息综合处理系统验证了状态自适应UKF跟踪算法的性能。     

机动目标跟踪的自适应卡尔曼滤波算法实现

为真实反映目标机动范围与强度的变化,引入了机动目标的“当前”统计模型,提出了一种基于该模型的自适应卡尔曼滤波算法．仿真结果表明,能有效改善在机动目标跟踪中传统的卡尔曼滤波可能出现的发散情况,提高了跟踪的准确性和稳定性．     

水下声自导武器目标跟踪建模与仿真

目标跟踪是水下声自导武器智能化发展的重要方向之一。水下主动声自导武器目标跟踪过程具有观测基座运动和观测时变的特点,本文利用水下声自导武器导航定位及航行姿态参数和水下声自导武器检测到的目标信息,基于坐标变换将目标坐标从水下声自导武器坐标系变换到大地坐标系,解决了观测基座运动的问题,通过实时计算采样周期解决了观测时变问题,建立了基于卡尔曼滤波的水下声自导武器目标跟踪模型,分析了滤波初值选取问题,给出了滤波初值选取的工程方法。仿真结果证明,本文所建模型正确,跟踪算法具有较快的收敛速度,跟踪效果良好。     

一种新的多模型联合概率数据关联方法

在机动目标跟踪中,针对以往IMM—JPDA算法易导致目标与回波误关联或不关联,M^3-JPDA算法对状态向量和运动模型结构约束条件较高的情况,提出了一种将M^3-JPDA与IMM—JPDA相结合的IMM—JPDA-（CV）^2CAV算法,并将其与传统方法进行了比较。仿真计算证明了此算法具有较好的跟踪性能。     

基于转换量测的水下目标跟踪

针对水下目标跟踪的实际应用情况，提出了基于转换量测误差统计分析的去偏转换量测和基于修正转换量测误差的无偏转换量测方法；给出了基于转换量测的球坐标一直角坐标下目标跟踪算法，并进行了性能仿真。结果表明：这两种跟踪方法都具有很高的跟踪精度和稳定性；基于修正转换量测的跟踪算法对角度量测误差的不同分布有较强的适应性，在角度量测误差较大的情况下，该算法的性能要优于基于误差统计分析的跟踪算法。     

基于广义相关法的分布式多传感器多目标跟踪算法研究

为了进一步解决多传感器多目标跟踪问题,基于广义相关法的思想,利用多传感器分布式结构构成了一种新的多传感器多目标跟踪算法,即分布式多传感器广义相关算法,并在两种典型的仿真环境下从均方根位置误差、算法循环平均周期耗时和错误关联概率三个方面对其进行了性能分析、仿真验证,分布式多传感器广义相关算法能够很好的解决多传感器多目标跟踪问题.     

面向海底光学探测使命的自治水下机器人水平路径跟随控制

针对利用光学探测设备对海底目标探测与搜索的使命,自治水下机器人（AUV）需具备更精确的航行控制性能,为此提出一种不依赖模型的改进型PID控制算法,通过对增设的左右水平推进器进行控制,以实现AUV低速时水平面的精确航行。将整个控制器分为两层：内层为偏航距离PID控制器,将输出量转化为所需偏转角;外层为航向PID控制器,将内层计算结果转化为航向偏差,对其进行PID计算,输出为偏转所需推力和推力矩值。通过对设定探测路线进行路径跟随,以反映水平面航行控制精度。通过湖上试验,得出精确的路径跟随航迹,实现了航向角偏差均值为0.09°、航向距离偏差均方差为0.29 m的航行稳定控制,验证了该控制方法的可行性。     

虚拟现实在AUV地形跟踪控制研究中的应用

基于软件平台MultiGen Creator和Vega开发出自主水下航行器（AUV）地形跟踪虚拟仿真系统,详细描述了系统软件的选择、模型的创建、虚拟海洋地形和环境的生成以及地形跟踪控制策略的设计与实现,研究了虚拟现实技术在AUV地形跟踪中的应用。仿真结果表明,该系统能精确模拟现实环境中的环境交互功能,逼真演示AUV地形跟踪的动态过程,为将来的AUV避碰控制和协同控制仿真提供了参考。     

水下探测四旋翼平台

以无人机原理为基础,开发一套功能高度集成的水下四旋翼平台,在保证探测能力的前提下尽量简化结构,实现对水下四旋翼姿态的自动控制,加载图形影像实时传输以辅助操作者对水下设备进行指令传输.实验结果表明:该平台能长时间工作于水下,减少人员执行相应操作的危险性,在水下侦查、未知水域探测等领域具有一定的实践和创新意义.     

UUV靶场试验非同步水下被动声学跟踪算法

在无人水下航行器（UUV）正式投入使用前,需要一系列的海上考核与验收,传统的合作式目标水下测量方法不利于远距离目标航行轨迹的监测。该文提出了一种新的靶场UUV水下跟踪方法,利用全球定位系统（GPS）确定初位置,并利用UUV上的固定连续声学发射频率信息,采用伪线性Kalm an滤波进行UUV运动状态参量估计,对UUV进行了跟踪,给出了运动状态跟踪算法,并进行了仿真研究,研究结果表明,该方法可以很好地跟踪水下UUV的运动轨迹。     

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.     

水下航行器轴向运动的自适应积分反演跟踪控制

研究水下航行器轴向运动的非线性跟踪控制问题。针对广泛存在的未知海流、动态模型中的未知参数、以及外部常值扰动等不确定性因素,采用先进的自适应积分反演控制方法,用自适应机制克服未知海流和模型参数的不确定性,并在反馈中加入积分项提高系统对未建模动态特性的鲁棒性,使水下航行器能够全局渐近跟踪参考位置指令。通过不同条件下的仿真研究,分析了自适应机制和积分项在运动控制中的作用,并验证了闭环跟踪系统的全局渐近稳定性。     

未知海流干扰下自主水下航行器位置跟踪控制策略研究

针对存在参数不确定性的欠驱动自主水下航行器 (AUV)水平面位置跟踪控制问题,基于李雅普诺夫理论,利用反步法设计了一种非线性控制器。利用自适应控制技术对模型本身不确定性进行补偿,同时引入自适应模糊控制技术对非线性控制器进行优化;设计了一种针对于缓慢未知时变海流的指数收敛观测器,并利用李雅普诺夫稳定性理论证明了整个AUV闭环控制系统的稳定性。针对一种新型飞翼式欠驱动AUV进行数值仿真,结果表明所设计控制器可以准确地对期望轨迹进行跟踪,证明了其有效性和鲁棒性。