一种"全面"的自适应机动目标跟踪算法

基于截断正态概率密度模型建立修正的截断正态概率密度模型。利用该模型并结合速度估计自适应模型提出一种“全面”自适应机动目标跟踪算法(OAF)．此算法能够避免机动加速度最大值的预先设定,自适应调节目标跟踪算法中的机动频率。进一步运用神经网络方法,将机动频率与过程噪声方差进行融合,通过在线调节神经网络权值获得融合后的系统方差输出,降低现有算法因系统参数调整不当带来的精度损失。理论分析及仿真结果表明,与单纯的速度自适应模型算法相比,该算法跟踪机动目标和非机动目标时精度分别提高49. 61%和48.34%．     

机动频率自适应的机动目标模糊跟踪算法

分析了基于＂当前＂统计模型的跟踪算法中,机动频率对滤波算法的影响.提出一种模糊自适应跟踪算法,该算法根据量测新息及其变化率通过模糊推理机制调整＂当前＂统计模型中的机动频率,以适应不同的目标机动模式.针对直角坐标系下量测模型为非线性方程,采用转换坐标卡尔曼滤波对目标状态进行估计.仿真结果表明：该算法无论跟踪机动目标还是非机动目标,其精度都要优于常规的基于＂当前＂统计模型的跟踪算法.     

基于"当前"统计模型的模糊自适应跟踪算法

基本的机动目标“当前”统计模型及其自适应卡尔曼滤波算法虽能对强机动目标进行很好的跟踪,但是在跟踪弱机动目标时却存在较大的误差。针对这一问题,新算法中引入一种非线性模糊隶属度函数来自适应地调整目标加速度上下限,并从理论上分析了新算法对于弱机动目标跟踪的有效性。通过计算机仿真验证了新算法相对于基本“当前”统计模型及其自适应跟踪算法的明显优势。     

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。     

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。     

机动目标当前统计模型模糊自适应算法

针对当前统计模型常规算法跟踪机动目标的缺陷,提出了当前统计模型模糊自适应算法。该算法根据规范化的量测新息及其变化率并通过模糊推理实时选取机动频率,给出了加速度方差的新息幂函数调整方法,采用加速度估计值和预测值的偏差在线更新当前加速度均值。在此基础上,结合高斯隶属函数和强跟踪算法对其权值予以修正。当前统计模型模糊自适应算法不受机动频率人为给定和最大加速度极值设置的限制,适用于不同范围和程度的机动。利用当前统计模型模糊自适应算法对阶跃机动、圆周机动、Jerk机动3种典型机动场景进行了计算机仿真,并与当前统计模型常规跟踪算法和Jerk模型自适应算法进行了比较。仿真结果表明,该算法扩大了跟踪范围,具有较好的稳态特性和瞬态特性,其跟踪精度和收敛速度优于其他两种算法。     

一种改进的机动目标跟踪算法

针对“当前”统计模型算法中加速度极限值预先设定对算法造成的不利影响,提出了一种改进的机动目标跟踪算法,即位置偏差估计自适应算法．该算法利用位置预测估计与位置估计之间的偏差对噪声方差进行自适应调整,从而避免了加速度极限值的预先设定问题,提高了机动目标的跟踪性能．仿真结果也表明了该算法的良好跟踪性能．     

模糊自适应机动目标跟踪算法

提出了一种模糊自适应机动目标跟踪算法.该算法首先通过新息进行机动发生与否及强弱的判断,进而由模糊推理系统给出了过程噪声的自适应调整,并提出了通过测量获得测量噪声特性的方法,使得测量噪声方差能准确地反映测量仪器本身的性质和环境的影响.通过仿真实验验证了该算法在目标发生机动时,能自适应调整过程噪声,对机动目标有效地进行跟踪,相比传统的卡尔曼滤波具有更小的跟踪误差.     

基于改进截断正态概率模型的机动目标跟踪算法

机动目标模型是水下目标跟踪的关键,在分析截断正态概率密度模型的基础上,利用前2个时刻的观测值与状态估计偏差,对该模型机动加速度与其方差的自适应关系重新进行修正,给出了一种基于改进截断正态概率密度模型的机动目标跟踪算法.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.仿真结果表明,该算法在跟踪水下机动目标时具有良好的跟踪性能.     

基于交互式“当前”统计多模型的机动目标跟踪算法

针对巡航导弹类目标的运动特性,建立了蛇形机动攻击弹道模型,提出了一种改进的交互式"当前"统计多模型算法。该算法通过引入高斯隶属函数对"当前"统计模型的加速度方差极限值进行在线调整,使其可适应不同机动程度的目标;将不同机动频率的当前统计模型作为子模型融入交互式多模型,通过不同机动频率子模型的相互作用,进一步增强交互式模型的自适应跟踪能力。仿真结果表明,该算法跟踪过程平稳,跟踪精度高,收敛速度快,计算量适中,可用于末端防空武器拦截巡航导弹类目标。     

"电子军务"探讨

以网络技术为平台,借鉴电子商务的理念,提出了发展。电子军务”的设想．并介绍了电子军务的引入、内涵、特点及其以军品、技术交易中心为内核的,包括军费调拨论证中心、兵器研制院所、工厂和军费调拨银行的流通体系．最后分析了发展电子军务的重要意义和基于军网的电子军务发展展望．     

导弹引信“早炸”和“瞎火”试验及其采取的措施

近炸引信的“早炸”和“瞎炸”一般是由于引信受到干扰后引起的。本文对几种典型体制的引信进行了干扰试验,采用了较强的宽带噪声干扰等多种样式的干扰信号作为干扰源,进行了开路和闭路试验,发现都存在着不同程序的早报警、“早炸”或“瞎火”的现象,从而提出了应采取的一些抗干扰措施。     

关于“试验信息熵”

从工程试验结果的随机性和不确定性出发,提出了"试验信息熵"的概念,并从目的、要求、信息传递模型和运用的数学工具等方面比较了试验信息熵和通信信息熵的异同,给出了试验信息熵和通信信息熵的数学表达式。特别提出了高可靠性成败型产品试验结果为"零失败"时试验信息熵的特殊形式。举例说明了试验信息熵在燃爆产品可靠性评估中的应用,并通过大样本试验结果验证了基于试验信息熵可靠性评估方法的实用性。     

印度"德里"号导弹驱逐舰

1997年11月15日，“德里”号导弹驱逐舰开始在印度海军服役，它是印度自行建造的最大的战舰，标志着印度海军建设和印度国防科研又跨上一个新的台阶。     

编制"三大规范"的探讨

该文主要对工艺规范的立项、编写格式、内容进行了总结。文中对工艺规范的立项范围给予了明确规定，对不同类别的工艺给出了不同类别的格式构成，在此基础上，对格式中的工艺分析、缺陷分析及排除方法两章给出了实例，可作为编写人员的借鉴和探讨。     

星光定向的"虚拟星"方法

在星光/惯性导航及制导系统中,常需要选择某个期望位置的星光作为定向基准,但天球上不一定正巧有这样的星体存在.在采用敏感矩阵型星光敏感器时,视场中围绕这一期望位置可能出现数颗星的映象,利用这些可观测星体的坐标信息就可以间接地确定期望位置虚拟的定向基准星的准确坐标.这种方法可以避免因采用不准确位于期望位置的星体作定向基准所带来的方法误差,而且还能够利用多星观测的冗余信息减小观测随机误差.     

“部队-院校-训练机构”车辆装备保障训练体系

针对当前我军车辆装备保障训练存在的条块分割的训练模式问题,从训练目标、训练手段、运行机制3个方面对“部队-院校-训练机构”训练体系进行分析阐述,提出对策建议：以训练需求为基准点,在训练目标上求突破;以训练方法为突破点,在训练手段上求拓展;以规范管理为着力点,在运行机制上求完善,为提高“部队-院校-训练机构”车辆装备保障训练能力提供理论意义和现实意义。