基于收敛方差跟踪的水下目标运动分析

水下目标的被动跟踪由于隐蔽性好, 有着很强的需求背景。本文提出了基于收敛方差跟踪的水下目标运动分析算法, 由于采用方位频率Kalman滤波, 可以得到速度渐近无偏估计, 利用速度估计值对目标位置初值进行线性估计, 进而估计目标运动状态, 采用该方法可以有效消除直接应用伪线性Kalman滤波算法引起的初值偏差, 仿真结果表明, 该方法对目标运动要素具有良好的估计性能。     

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.     

一种基于方位-TDOA估计的脉冲声源被动定位算法

针对水下运动脉冲信号的探测问题,研究了一种基于方位-TDOA(到达时间差)估计的被动定位算法。该算法测量目标的方位角和信号到达的时间差,通过卡尔曼滤波算法,实现对水下运动脉冲源的参数估计。结合脉冲信号的特征,论文给出了方位-TDOA卡尔曼滤波递推公式。仿真分析表明,该算法能通过平面阵实现对水下未知深度脉冲声源定位。     

水下宽带目标方位估计的克拉美-罗界

目标方位估计的克拉美一罗界(CRB)是方位估计方法有效性能评价的标准,它作为任何无偏方位估计方差的下界,给出了目标方位估计方法性能的极限。目前,已有较多的文献研究了窄带目标方位估计的CRB,但还没有研究宽带目标方位估计的CRB．本文提出了水下宽带目标方位估计的CRB．在一定假设条件下,根据水下阵列样本数据的联合概率密度函数和Fisher信息矩阵,推导得到了宽带CRB的解析表示式,计算了不同信噪比、不同目标方位角情况下的宽带CRB．宽带目标方位估计的CRB为水下宽带高分辨方位估计理论研究和统计性能评价提供了依据。     

矢量水听器阵方位估计的最佳线性融合

为了改善矢量水听器方位估计的性能,研究了基于ESPRIT算法的矢量阵方位估计问题,分析了其基本原理,推导了该算法方位估计方差的理论公式,得出了矢量阵ESPRIT方法估计方差较大,且估计性能受实际目标方位影响严重。针对该方法的不足,提出了对独立估计出的目标方位进行最佳线性融合的处理方法,该融合算法的估计方差不大于任何一个独立估计的方差。仿真结果表明,最佳线性融合算法提高了矢量水听器阵的方位估计精度,降低了估计性能随目标方位变化波动的程度。     

相干分布式目标的方位估计

目标源之间的强相干性,引起接收数据的协方差矩阵的秩亏损,从而可能导致目标漏报。为了解决相干源的方位估计问题以及提高算法在低信噪比下的估计性能,本文提出一种改进的Toeplitz化方位估计方法,即子空间重构法。其原理是根据处理点目标相干源时的方法,对采样矩阵进行Toeplitz化解相干处理,并在此基础上对接收数据的协方差矩阵特征分解后得到的子空间进行重构,从而有效解决相干分布源的方位估计问题。仿真结果表明,该方法能够在低信噪比下提高算法的估计性能,并能有效地对相干源进行估计。     

基于卡尔曼滤波的水下近距目标运动分析

为跟踪水下近距目标,设计采用被动声纳平台获得目标的方位数据,用扩展卡尔曼滤波算法对测量数据进行目标运动分析来实现.建立了目标相对观测平台在固定深度做直线运动时的理论模型,针对非线性测量方程,采用雅可比矩阵来近似处理.采用标准卡尔曼滤波进行了实例仿真.结果表明,该方法将估计误差控制在8%以下,并有较好的稳定性.     

一种基于独立成分分析的水下宽带信号波达方位估计方法

在水下目标特征信息缺乏、声纳阵列孔径有限的条件下,对水下宽带信号开展高分辨率、高精度的波达方位估计研究,具有明显的研究意义和应用价值。利用水下信源统计独立的特点,采用基于独立成分分析的状态一致性变换算法进行方位估计;考虑到水下加性噪声的高斯分布特性,利用小波降噪的预处理技术,消减混合信号中的高斯噪声成分;针对状态一致性变换在低频段的性能退化,提出一种空间重采样修正方法。使用上述基于空间重采样修正的状态一致性变换算法对仿真及海试数据进行处理,目标方位估计结果表明：该方法具有角度分辨率高、需要阵元数少、对先验知识依赖小、低频段性能稳定的优点,相比常规波束形成、子空间法、传统状态一致性变换3类方法更具性能优越性与实用性。     

修正极坐标系纯方位跟踪算法分析与改进

通过修正极坐标系(MP)的广义卡尔曼滤波,提出了一种探测水中目标位置及其他各项运动参数的估计方法.基于广义卡尔曼滤波算法,设计了舰船以"Z"形路线追踪目标的纯方位跟踪模式;根据舰船的运动特点,改进算法实现了对存在机动行为的目标进行有效跟踪.仿真结果表明该方法稳定性强,对测量精度要求低并可用于跟踪机动目标.     

一种改进的声纳浮标定位算法和TMA 问题

为在航空反潜作战中更加快速精确地测量目标运动要素,对目标定位算法进行改进,并提出基于卡尔曼滤波的目标运动分析方法。根据主动定向声纳浮标＂距离和方位联合测量＂的特点,给出一种更为直接的加权均值定位算法和定位误差计算方法。并在此基础上,提出了采用卡尔曼滤波器估计目标位置、航速、航向等运动参数的方法。最后采用蒙特卡罗仿真方法,统计分析了系统的误差性能。仿真结果表明,该方法具有较高的目标运动参数估计精度。     

基于线谱瞬时频率估计的被动声纳目标运动分析

针对被动声纳探测目标,提出了一种基于线谱瞬时频率估计的目标定位跟踪算法。该算法通过利用声纳探测目标的跟踪波束信息,建立高精度瞬时频率跟踪提取与多特征联合的目标定位跟踪模型,完成对目标高精度多普勒频移信息的实时提取。基于多特征观测方程,实现了对目标的定位与跟踪。仿真实验和海上试验结果表明：该算法可在观测平台不机动情况下,完成对目标的快速定位与跟踪;在相同平台机动条件下,相比传统纯方位算法,该算法的要素解算性能更加稳定,解算收敛时间缩短约4 min,进一步增强了工程适用性。     

基于序贯算法的无偏最小二乘估计纯方位目标跟踪

测量方程的非线性是纯方位角跟踪研究的难点。为了解决传统伪线性估计结果存在严重有偏性这一问题,提出了一种基于伪线性估计的无偏估计方法,即在伪线性方程中利用约束最小二乘估计,它不需要对初始值进行假设,且收敛效果良好。采用序贯滤波方法对估计量作批处理滤波以减少运算量,提高了运算效率。仿真结果表明,利用该方法得到的估计量在高斯噪声下能很好地逼近理想状态,且收敛速度较快,比扩展卡尔曼滤波具有更好的跟踪精度及收敛速度,在目标高速运动时仍能保持较好的跟踪效果。     

基于ORB特征匹配的全局运动估计

为提高全局运动估计的准确性,提出一种基于定向旋转不变性(oriented FAST and rotated BRIEF,ORB)特征匹配的全局运动估计算法.首先对差分图像进行分块,通过设定阈值来筛选出有效的背景运动模块,然后经ORB特征匹配后,代入六参数运动模型,通过最小二乘法求解出估计参数,最后对当前帧做补偿,比较补偿前后的差分图像中的目标轮廓的清晰度.实验结果表明:该算法能有效去除局部运动的影响,在保证全局运动估计准确性的同时,也确保该算法的有效性.     

一种基于瞬时频率估计的被动声学测距方法

本文提出了一种基于瞬时频率估计的被动声目标运动的参数估计及测距方法 ,并给出了误差分析及仿真结果。该方法克服了基于时延估计的小尺寸基阵被动测距方法误差大的困难 ,特别适用于单传感器及小尺寸高精度的被动声学探测系统。     

基于分割模板运动预估的相关跟踪算法

为了对常规相关匹配算法实时性能进行提升,提出一种基于分割模板运动预估的相关跟踪算法。采用最小二乘法全区间等距拟合目标运动轨迹,计算出目标当前预估点;将模板图像按块运动估计算法要求分割成宏块;按菱形搜索法在预估点周围区域进行搜索,得到每个宏块的最佳运动矢量;取匹配度最佳的运动矢量对应点为模板的粗匹配点;判断该点所在宏块与搜索区域相对位置关系,决定是否进行精匹配结束搜索,或是按梯度方向建立新的搜索区域。目标跟踪实验证明,该方法比基于全搜索的归一化积相关( NProd)算法其计算时间缩短到3.31倍。     

基于改进Huber估计的水下尺度目标参数估计

尺度目标参数是水下声自导武器近程进行弹道机动和垂直命中攻击的关键参数,有效估计尺度目标的特征参数对保证水下声自导武器作战毁伤效果至关重要.本文利用水下声自导武器检测得到的尺度目标多亮点信息对目标尺度参数进行估计,然而目标不同反射部位的反射能力不同,对应的多亮点检测信噪比存在差异,直接利用最小二乘拟合进行尺度参数估计可能会造成较大的估计误差.基于Huber稳健M估计原理,通过分析对Huber估计进行了改进,该方法利用亮点强度和拟合误差计算迭代拟合权值矩阵,通过拟合误差剔除可能存在的干扰亮点,能对目标长度、走向角、等效点进行有效估计.仿真分析和实航试验结果均表明,该方法具有稳健的收敛性能,能有效剔除干扰点,具有较强的抗干扰能力和较高的参数估计精度.     

带初始前置角和末端攻击角约束的偏置比例导引律设计以及剩余飞行时间估计

针对导弹飞行过程中受到外部干扰导致前置角变化较大的问题,设计了满足任意初始前置角和末端攻击角度约束的偏置比例导引律,并对该导引律下系统参数的收敛性给出了证明。基于现有分段迭代求解剩余飞行时间的方法进行拓展,解决了现有分段迭代求解方法在前置角等于π/2 rad时存在奇点的问题,并用该改进方法给出了该导引律的剩余飞行时间估计。对提出的导引律和改进的分段迭代求解方法进行仿真,结果表明：该导引律能够满足任意初始前置角和末端攻击角度约束下导弹的脱靶量和末端角度要求,且在飞行末端加速度指令收敛至0;与以往研究结果相比,该导引律在前置角大于π/2 rad时能够实现对导弹的更有效控制;使用改进的分段迭代求解方法对提出的导引律进行剩余飞行时间估计,估计误差小,误差收敛快。仿真结果验证了该偏置比例导引律和剩余飞行时间估算方法的有效性。     

基于雷达扩展目标的速度矢量估计方法

针对引信段相对匀速直线运动的目标,提出了基于雷达扩展目标多散射点特性估计速度矢量的方法。通过导引头雷达测量得到多散射点的多普勒速度、角度等信息,利用最小二乘法便可在一个观测周期内快速准确地估计目标速度矢量。该估计值可用于爆炸点和引爆时间预测,从而极大地提高引信性能。仿真结果验证了该方法的有效性。针对引信段相对匀速直线运动的目标,提出了基于雷达扩展目标多散射点特性估计速度矢量的方法。通过导引头雷达测量得到多散射点的多普勒速度、角度等信息,利用最小二乘法便可在一个观测周期内快速准确地估计目标速度矢量。该估计值可用于爆炸点和引爆时间预测,从而极大地提高引信性能。仿真结果验证了该方法的有效性。     

基于SNVA的机动目标状态估计

利用位置预测估计值与位置滤波估计值之间的偏差进行加速度方差自适应调节,提出一种基于状态噪声方差自适应(SNVA)的机动目标状态估计方法。采用SNVA对目标加速度噪声方差进行自适应调整,实现了对当前统计模型的改进; 利用扩展卡尔曼滤波算法对目标状态进行估计。仿真结果表明,基于SNVA的扩展卡尔曼滤波算法对机动目标速度估计的绝对误差小于0.1 m/s,加速度估计的绝对误差小于0.1 m/s²,能够对机动目标的状态进行准确的估计。