通信受限时传感器管理方法研究

在通信受限的情况下,如何进行传感器的管理以满足多目标的跟踪需求,优化完成跟踪任务.针对这一问题,对通信受限这种情形进行了描述,提出了数据获取概率的概念;利用扩展卡尔曼滤波和序贯卡尔曼滤波推出了序贯扩展卡尔曼滤波算法;结合信息论传感器管理方法和协方差控制传感器管理方法的优缺点提出了一种新的传感器分配准则.对比仿真实验表明,这种新的传感器管理方法能对传感器进行良好的管理,减小通信受限所带来的干扰;相比传统的传感器管理方法,传感器分配更为合理.     

基于跟踪精度控制的传感器管理方法研究

军用多传感器系统往往需要在保证完成任务的同时,尽可能地隐蔽自己,为此要求传感器管理系统必须能够在满足跟踪精度要求的前提下,最大限度地降低对资源的使用,特别是减少主动传感器的开机时间。基于该目的,讨论了一种基于跟踪精度控制的传感器管理方法,该方法利用协方差控制技术,保证系统在满足给定性能指标的前提下,对传感器资源的利用最少,从而提高了系统的抗毁性。同时对给定精度过高,造成的系统无解情况给出了一种解决方案,并通过对一个单目标跟踪场景的仿真,验证了该方法的有效性。     

多传感器信息融合时传感器数目的确定

本文利用N-P准则,讨论了两重假设条件下的多传感器决策融合时如何确定传感器数目,使得多传感器决策融合后的性能达到预定的指标,并提出了两重假设条件下针对传感器数目使用的多传感器决策融合的判断规则。     

机载有源无源传感器稳健融合方法

在机载有源无源情报融合处理中,很多条件很难满足中心式滤波的要求,比如一般情况下过程噪声是不正确的,或者不知道的.给出了几种稳健的Kalman滤波,这些方法主要针对运动方程或者观测方程中噪声信息未知或者噪声信息不准确的情况下,对数据进行融合.如果只是过程的信息未知,提出的自适应滤波,即是用观测信息对运动方程的噪声进行实时估计;如果运动方程和观测方程的噪声不准确,则可以采用H∞滤波进行噪声误差方差估计.     

容积信息粒子多传感器融合算法

为提高多传感器融合的精确度,提出一种容积信息粒子多传感器融合算法。算法将容积信息滤波(CIF)和粒子滤波(PF)结合一起,采用CIF传递PF的粒子,通过引入信息贡献向量和信息贡献矩阵,将多个传感器的量测信息更新到PF的粒子中,提高粒子与真实状态后验概率分布的逼近程度,改进多传感器融合精确度。同时将CIF估计值作为粒子,消除随机扰动对融合的影响,提高粒子有效度,进一步提高融合精确度。仿真与实验表明,算法能够有效处理集中式多传感器融合问题,具有较高的滤波精确度。     

机载传感器时间间隔优化管理算法

提出了一种机载传感器目标探测时间间隔优化管理方法.该方法考虑目标状态估计精度,采用交互多模型滤波算法进行传感器量测信息滤波,进而实时计算传感器目标探测跟踪的信息矩阵.在此基础上,搜索计算传感器在一定探测目标精度下的探测最佳间隔时间,实现机载传感器探测资源的有效配置和管理.进行了该传感器时间间隔优化管理算法的仿真研究,结...     

纯方位被动目标运动分析的修正增益卡尔曼滤波算法研究

通过对滤波状态协方差估计的修改,将水下纯方位被动目标运动分析中的扩展卡尔曼滤波(EKF)算法改进为修正增益扩展卡尔曼滤波(MGEKF)算法,并指出了两者的联系与区别。对比仿真分析表明,MGEKF较之EKF滤波效果有所改善,增强了稳定性,提高了精度,为水下纯方位被动目标运动分析的实现提供新的途径。     

滤波增益优化的分布式多传感器跟踪技术

分析比较了集中式与分布式多传感器融合跟踪系统的跟踪精度。在此基础上，对分布式融合跟踪系统进行优化，在保留系统原有优点的同时，使其跟踪精度更接近集中式融合跟踪系统。     

集中式跟踪融合系统中的自适应传感器分配

建立了传感器管理的一般最优化模型，研究了基于协方差控制策略的传感器分配算法，详细讨论了其分配算法在集中式跟踪融合系统中的具体实现，并给出3种不同的矩阵度量。结果表明，基于协方差控制的传感器分配算法，可依跟踪精度的需求动态地分配传感器以达到对协方差的有效控制，同时节约了传感器资源，因而是一种有效的传感器分配算法。     

机载红外探测器的健康管理及其关键技术研究

为了加快我国核心电子器件的国产化进程,需要对国产核心电子器件的先进性和可靠性进行验证和评估,以推动国产核心电子器件在电子信息装备中的工程应用。首先分析了开展机载红外探测器在线监测和健康管理所需要的关键技术需求,梳理了国产红外探测器的敏感参数和故障模式,最终确定了机载红外探测器进行在线监测和健康管理的关键技术,并且对机载装备在线监测和健康管理系统未来的发展趋势进行了展望。通过对目前机载红外探测器在线监测和健康管理关键技术研究的梳理,为后续机载红外探测器在线监测和健康管理系统的设计、开发与研制做好铺垫。     

基于红外和雷达数据融合的机动目标跟踪方法

文章基于并行多传感器联合概率数据关联算法,提出了一种杂波环境下的多传感器多机动目标跟踪算法,首先使用融合算法将红外和雷达的量测进行异步和同步融合,然后应用融合后的量测,采用IMM算法实现对机动目标的跟踪.在仿真实验中分别跟踪单个和多个目标,结果表明该算法可以解决两种传感器的量测不同步问题,同时可以消除漏检现象对目标跟踪的影响,并能保证一定的跟踪精度.     

一种基于异步数据融合的传感器管理方法

针对多传感器系统存在观测数据过多,数据融合中心处理负担过重的问题,在引入一种基于传感器观测数据序贯处理的最优异步融合算法的基础上,提出一种基于目标协方差控制的传感器选择算法对异步观测数据进行优化组合,从而实现以最小的计算量达到所要求的目标状态估计精度。最后的仿真结果证明了该算法的有效性和可行性。     

数据融合技术在机载警戒雷达中的应用

介绍了机载警戒雷达主要计算机软件配置项及其功能,给出了机载警戒雷达软件控制与信息流程图,分析、比较了现有机载警戒雷达软件功能和JDL-USER数据融合模型功能.设计了融合处理软件架构,介绍了融合处理软件组成模块和功能需求,阐述了融合处理软件处理流程以及航迹融合流程与算法,实现了一次、二次雷达的航迹融合功能,还分析了数据融合技术在机载警戒雷达中的未来应用方向.     

基于RIMMKF的一种传感器管理算法

以重加权交互式多模型卡尔曼滤波(RIMMKF)为基础,提出了一种传感器管理算法.首先利用RIMM对联合多目标概率的量测更新和马尔可夫转移更新求取分辨力也即信息增量,然后利用信息增量最大化来分配传感器资源.所采用的模型弥补了交互式多模型(IMM)的不足.仿真结果表明,在机动多模型环境下,与IMMKF分辨力方法相比,本文所提算法行之有效且能使传感器资源得到有效地分配.     

机载火控雷达TWS滤波算法仿真研究

提出了一种结合惯性导航系统参数的跟踪滤波算法(JINS)。该算法克服了由于载机本身机动对滤波器跟踪性能所造成的影响。通过计算机进行Monte Carlo仿真试验,并与经典的α-β滤波算法进行了比较。结果表明：该算法在载机机动时仍然能够对目标保持较高精度的跟踪。     

机载雷达与红外协同资源管理技术

为了解决机载雷达与红外协同资源管理问题,提出了以单个控制因子设定协方差门限的有源雷达辐射控制方法.该方法原理简单,易于工程实现.文中以两机编队为研究实例,分析了机动目标跟踪背景下的有源资源管理效果.结果表明,控制因子越小,有源照射次数越多,跟踪误差越小.     

机载ESM对固定辐射源的有效定位方法

当机载ESM定位系统的干涉仪的基线长度较短,传统的相位差变化率无源定位方法很难取得满意的定位效果,所以结合机载ESM传感器的特点,提出了基于方位角的迭代最小二乘定位算法,然后用Kalman滤波对迭代最小二乘对固定辐射源估计结果进行优化,当方位角比较大时,可以通过坐标旋转变换来提高了该算法的定位性能。Monte-Carlo仿真及结果分析进一步说明该算法具有收敛速度快,有效张角大,定位精度高,更具鲁棒性的特点。通过分析,该算法在军事应用中具有很好的前景。