雷达测距拟合微分求速方法研究

雷达测距元的高采样率为测距拟合微分求速提供了基础条件,但必须对测距元数据进行合理的平滑和拟合以消除相关噪声的影响.文中采用自由节点多项式样条函数建立雷达测距元拟合函数,通过最小二乘优化设计的方法搜寻最优节点,使节点分布自适应目标运动规律,再微分求速.通过仿真和实例计算,对该方法处理过程和求解速度精度水平进行了分析.     

多样本遗传算法在武器外弹道组网试验中的应用

针对武器试验外弹道组网测量模式,为保证弹道测量精度最优,对测试设备优化布站进行研究。以弹道逐点最小二乘解算模型为基础,弹道参数累积总误差的均方差为精度评价标准,考虑实际情况对解空间构成的非线性约束条件,通过聚焦遗传算法概率特性,设计以Monte Carlo实验和种群罚函数检验为特征的完备多样本遗传算法,实现优化问题的可靠求解。利用设计的遗传算法,对一种光学、雷达设备组网测试优化布站问题作500次Monte Carlo仿真实验,通过结果统计分析确定了全局最优解,并与传统布站方法进行了比较。仿真结果表明：多样本算法降低了遗传算法概率特性影响,以大概率事件锁定全局最优解,确保了最优解的有效性和可信度,符合工程实际应用。     

弹道测量雷达极限精度分析与仿真

文中在推导分析雷达最小测量误差(随机误差)理论下限(Cramer-Rao界限)的基础上,在仿真计算出2种常用体制弹道测量雷达的参数测量极限精度后,进一步仿真计算出全弹道坐标的极限测量精度,通过对仿真结果分析比较,对上述这2种体制雷达的测量能力、测量精度有了更清晰的认识,为弹道测量雷达设计与应用提供了重要参考依据。     

一种基于Hermite函数约束的光学经纬仪多站定位方法研究

传统光学几何交会方法中采用的方向余弦定位法因其算法简单清晰一直广泛应用于工程实践,但该方法受空间几何关系影响较大,对测元误差抑制能力差,因此定位精度并不理想,而且不能多站同时定位计算。为此提出一种基于Hermite函数约束的光学经纬仪多站定位解算方法,称为函数约束误差模型弹道最佳估计（EMBET）方法。该方法首先在采用Hermite函数表征目标定位参数以压缩待估参数数量的基础上进而实现对光学经纬仪测元的数学表征,然后将多站多测元观测数据组成联合测量方程,最后依据最小二乘准则优化解算方程获取目标定位参数,并具有对测元系统误差校准的能力。结合仿真实例计算,对方向余弦定位方法和函数约束EMBET方法进行了比较分析,验证了函数约束EMBET方法在光学经纬仪多站定位中具有更高的定位精度和更强的实用性,为工程应用提供了参考依据。     

基于样条函数表征目标运动轨迹事后数据融合方法研究

针对靶场小型、机动目标多体制跟踪定位模式,提出一种基于样条函数描述目标运动轨迹并进而转换,实现以其为基函数对测控设备测元进行表征的数据融合方法。在最小二乘准则下,采用非线性最优化方法对样条函数最优节点分布进行搜索,使自由节点分布适应目标运动特性,极大减小截断误差,联合误差方程待估参数被极大压缩,计算效率提高。通过工程应用分析,该方法不仅目标轨迹参数计算精度高,而且能够准确自校准各测元系统误差。     

用于实时弹道滤波的Sage-Husa改进算法

为了解决实时弹道测量数据滤波过程中量测噪声统计特性未知且时变的实际问题,对Sage-Husa算法进行了多种改进,提出了改进的Sage-Husa自适应卡尔曼滤波（improved Sage-Husa adaptive Kalman filter,ISHAKF）算法。该算法将量测噪声协方差估计矩阵变换为半正定矩阵和正定矩阵之和的形式,保证了量测噪声协方差估计矩阵的正定性,消除了量测噪声协方差估计矩阵非正定导致滤波异常的缺陷。设计了一种自适应遗忘因子,提升了滤波收敛速度,解决了量测噪声统计特性突变时Sage-Husa算法收敛较慢的问题。对卡尔曼增益矩阵进行了抗差改进,增强了算法的鲁棒性,削弱了野值对滤波效果的影响。分别对正定性改进、遗忘因子改进和抗差改进进行了对比仿真实验,对比结果验证了Sage-Husa算法改进的正确性和有效性。通过ISHAKF算法的实例应用,证明了该算法在实时弹道滤波上,具有更高的实时性、自适应性和抗差性,滤波效果提升明显。     

基于量子遗传算法的雷达组网布站分析

针对弹道目标雷达组网测试,测量设备布站设计是一个典型的复杂优化问题。基于量子遗传算法搜索机理和待求解优化问题特性,以弹道测量精度为目标函数,设计了优化算法计算流程。对一种多雷达设备组网布站测量进行了仿真评估,重点关注了量子遗传算法2种旋转角策略对搜索全局最优解的影响。结果表明:区别于旋转角变小的更新策略,旋转角变大的更新策略虽然收敛速度下降,但获得全局最优解的概率增大。研究结果为量子遗传算法在弹道组网测试领域的应用提供了参考。