双/多基地制导雷达定位精度分析

介绍了双/多基地制导雷达五种定位方法,首先对T-R型雷达系统定位精度进行了系统仿真,然后对五种定位算法的优缺点进行分析比较。最后通过多站定位对定位性能好的两种算法进行数据融合。仿真结果表明,利用多基地制导雷达定位改善了基线附近的定位精度,使距离解算精度得到进一步提高。     

基于卡尔曼滤波的无源雷达目标跟踪分析

提出了一种基于卡尔曼滤波的无源雷达目标跟踪方法.利用无源雷达所测得的运动目标的二维不全信息, 根据卡尔曼滤波迭代估算出目标的位置.简要对无源雷达组网中的信息转换和航迹融合问题进行了讨论.对目标的仿真结果表明, 该算法具有良好的跟踪性能.     

一种应用于多类声目标识别的改进DDAGSVM

在多目标识别中,决策导向无环图支持向量机(DDAGSVM)是一种有效的方法.但在分类过程中它存在误差累积现象.在分析此问题的基础上,借用广义核函数fisher最佳鉴别的思想,提出了一种基于Fisher判别率的改进DDAGSVM.最后应用改进算法对四种防空战场目标的声信号进行分类识别.实验结果表明它很大程度上降低了累积误差,较原算法提高了分类精度.     

群目标跟踪技术综述

根据研究重点的不同, 从群目标跟踪的建模和滤波算法方面展开综述, 主要包括:量测处理、扩展外形建模、内部关系建模、群分裂/合并建模以及滤波算法等.最后, 基于群目标跟踪现有研究进展和未来可能面临的挑战, 对群目标跟踪领域需要重点研究和关注的方向作了展望.     

基于频差修正的余弦信号频率估计算法

针对余弦振动信号的频率高精度估计需求,提出了一种基于频差修正的频率估计算法.对连续时间信号进行采样后,使用Candan算法估计出频差,运用频差对信号的频率进行修正.对修正后的信号使用Liang算法再次进行频偏估计.最后将2次估计得到的频率值相加求得最终估计频率.通过频差修正,避免了Candan算法因插值方向错误和Liang算法自身特点导致估计精度降低的问题,虽然增加了计算量,但并不影响信号实时处理.仿真结果表明:在相对频偏为任意值的情况下,改进算法的频率估计均方误差接近克拉美罗下限(CRLB),性能优于现有频率估计算法.     

联合Metropolis算法和MDL准则的密集多目标分辨算法

针对单脉冲雷达处理同一分辨单元内密集多目标回波时收敛较慢的问题,提出了一种将Metropolis算法和最小描述长度(MDL)准则相结合的密集多目标分辨算法．构建Metropolis算法中的更新函数和迭代规则,促使待估参数的不同马尔可夫链间的融合;根据融合判定规则选取抽样样本,估计出对应的目标参数;利用MDL准则实现密集目标的准确分辨．该算法不仅提升了收敛速度,而且具有较高的参数估计精度,提高了算法在多目标下的分辨性能．仿真结果验证了所提算法的有效性和可行性．     

一种直角坐标系下机动目标匀加速圆周运动新模型

针对机动目标跟踪过程中运动模型分散繁杂的缺点,提出一种能描述多种运动形式的匀加速圆周运动模型。首先,给出了匀速圆周运动目标的状态向量描述。在此基础上,针对匀加速圆周运动的特点,建立了直角坐标下目标速度模型。通过巧妙利用微积分方法,推导出匀加速圆周运动的位置和加速度模型。最后,通过数学证明和仿真实验,验证了该运动模型的有效性。     

组网雷达对抗反辐射无人机能力评估与仿真

从讨论反辐射无人机的特点与局限性入手，对组网雷达对抗反辐射无人机的能力进行了定性与定量的分析和评估，提出了组网雷达对抗反辐射无人机能力的评估指标及模型，并对组网雷达对抗反辐射无人机的作战能力进行了仿真评估．     

基于模糊神经网络的目标识别模型

目标识别是地空导弹武器系统决策糊技术的BP神经网络的目标识别模型.从传感器中提取目标特性,经过模型处理,可以较好地实现目标的类型识别.     

纯方位观测的航迹不变量目标跟踪算法

针对单站纯方位观测系统的目标跟踪问题,提出了一种新的单站纯方位目标跟踪算法．通过新提出的余切关系定理,解决了单站纯方位观测的非线性问题．推导了目标航向角估算公式及目标航迹的不变量,利用这个不变量估计目标方位．针对多站纯方位异步观测的目标跟踪问题,提出了一种新的双站纯方位异步观测目标跟踪方法,利用两个观测站与目标的几何关系估计目标位置．仿真实验表明,本算法能有效地实现纯方位目标跟踪．