一种基于"当前"统计模型的改进目标跟踪算法

分析了“当前”统计模型跟踪非机动及弱机动目标时精度较差的原因,提出了采用隶属函数调整加速度方差改进目标跟踪的算法。该算法根据目标当前的机动状况自动地调整方差。仿真表明,该算法能够有效地提高对非机动及弱机动目标的跟踪精度。     

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。     

机动目标自适应跟踪算法研究

为了克服“当前”统计模型自适应跟踪算法（CAF）跟踪匀速运动目标误差较大和跟踪加速机动目标速度与加速度估计误差和动态时延较大的缺陷,通过分析研究CAF算法,采用截断正态分布表征目标的机动加速度特性,考虑风速和加速度估计均值的影响,对机动加速度与方差自适应关系修正,自适应补偿过程噪声协方差矩阵,提出了一种改进的机动目标自适应跟踪算法。理论分析与仿真结果表明,该算法能够准确描述目标的各种机动情况,具有良好的跟踪性能和实际应用价值。     

一种用于仅有位置观测信息的机动目标跟踪滤波算法

在机动目标跟踪研究领域,"当前"统计模型自适应跟踪算法(ATS)在仅有位置观测信息的机动目标跟踪中具有一定应用价值。针对ATS算法中目标最大机动加速度为预设的常值,存在不能很好的适应各种机动情况的问题,对目标最大机动加速度进行实时自适应调整优化设计,使目标最大机动加速度以指数形式实时逼近加速度估值均值。改进后的滤波算法保持了原算法机动加速度的分布特性,提高了目标的跟踪精度。     

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．     

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．     

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。     

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.     

基于模糊推理的自适应交互多模型目标跟踪算法

提出了一种模糊自适应IMM算法（FAIMM）,通过模糊逻辑,根据加速度估计值,自适应地摒弃概率较小的模型,仅选取整个模型集合中最能反映目标“当前”机动的一个模型子集进行运算,从而减少了模型数目;同时采用模糊方法计算模型概率,从而降低了算法的计算量;进一步,通过二级模糊推理,根据模型参考加速度ui的大小自适应地选择适当的最大机动加速度amax和a-max,使系统具有一定的方差调整能力,从而提高了跟踪精度。仿真结果表明,较之于标准IMM算法．FAIMM算法在机动目标跟踪精度、跟踪的平稳性以及收敛速度等方面都有所改善。     

机动频率模糊自适应目标跟踪算法研究

在分析"当前"统计模型及自适应滤波技术基础上,提出了一种机动频率模糊自适应目标跟踪(FAMF)算法.通过模糊控制方法,在线调节"当前"统计模型的机动频率参数,使模型对不同的目标机动模式有更强的自适应能力.在想定初始条件下,对FAMF算法进行Monte Carlo仿真对比实验,结果表明:FAMF算法运行稳定,适应能力强,有效的提高了"当前"统计模型的跟踪性能,便于实际应用.     

固体火箭发动机燃烧稳定性理论中“Flow turning“的三维分析

通过提出一个“Ｙ假设”,本文求得了一个固体火箭发动机线性声振荡燃烧的三维理论模型。当它简化为一维模型时与Ｃｕｌｉｃｋ教授的一维理论完全吻合。Ｃｕｌｉｃｋ在一维理论中提出并引起争议的“Ｆｌｏｗ ｔｕｒｎｉｎｇ”问题,在本文提出的一三维燃烧稳定性计算模型中也同样存在。     

作战仿真实验的"五可"模式浅探

为适应新型作战力量和新型作战信息系统的变革,有效开展作战仿真实验,对作战仿真实验的模式进行分析总结.在战法创新与仿真验证、武器装备作战运用仿真实验等实践过程中,结合作战仿真实验的环境条件构设与参数化配置、仿真实验的规划与设计、组织与实施、评估与分析等活动过程特点,提出了作战仿真实验"可变、可模、可控、可测、可评"的"五可"仿真实验模式.该研究对作战仿真实验平台系统设计与开发具有一定的指导意义、参考价值,对作战仿真实验实践有一定的应用价值.     

爆炸箔换能元电爆参数仿真及可靠性分析

以Logit response模型为基础,结合爆炸箔换能元电爆试验数据,建立了以桥箔爆发点功率、电流上升速率为自变量的概率函数统计仿真模型,并对仿真结果进行了分析.分析结果表明:爆发点功率及电流上升速率是影响爆炸箔换能元可靠起爆的重要因素,该仿真结果对提高EFI系统的可靠性具有一定的指导意义.     

多级火箭主动段实时自适应跟踪算法

多级火箭主动段跟踪主要采用基于当前统计模型的解耦卡尔曼滤波方法,当前统计模型的机动参数不能自适应变化时,在级间分离段会出现滤波突跳问题.针对于此,文中提出模型参数自适应计算方法,同时,采用容积卡尔曼滤波方法替换传统的解耦卡尔曼滤波方法.通过对某次火箭飞行实测数据分析,该算法能有效抑制滤波突跳问题,算法的稳定性及收敛性与传统方案相比有较为明显的改善,适用于多级火箭主动段跟踪.     

被动声探测系统机动当前模型的卡尔曼滤波跟踪算法研究

采用机动“当前”模型对被动声探测目标进行了建模，并提出了采用Kalman滤波算法作为目标跟踪的主要算法，给出了仿真算法的详细设计流程。从仿真分析可以看出，采用机动当前模型的Kalman滤波算法可以有效地满足声探测系统的跟踪要求。     

基于CT的军盔"标准头型"生成与头模分档算法研究

为了对现代军盔、防护面具等进行合理的外形和配件优化设计,须获取我军男兵的头面部三维特征和曲面信息,现有一维尺寸标准已不再满足需要.CT测量结合计算机图形处理是人体测量学的新兴领域,本文首次将其应用于头颅外型获取.由于各头型标本形状、尺寸很不同,佩盔方位角各异,给盔型设计应用带来不便,因此提出了"标准头型"的概念.继而提出参考头模的分档算法,并制作了铝模,用于我军头盔的分号和盔形工效提高.     

“天使鸟”号地效翼艇的设计与试航

作为介于船舶和飞机之间的ー种新型水上交通工具,地效翼（WIG)艇有着广泛的应用前景。“天使鸟”号AB-606六座地效翼挺是我国新一代的掠海地效翼艇,使用了独特的组合翼布局,并且在国内率先采用了三维编织FRP全复合材料结构设计,更适用于掠海航行。在数次试航过程中,“天使鸟”号表现出了良好的地效飞行性能和机动性能。此外,“天使鸟”还具有良好的经济性。