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．     

一种新的单站红外目标纯方位参数航迹滤波方法

红外单站只能测量目标的角度信息,难以获取目标的距离信息,无法在直角坐标系下有效对3维目标进行跟踪。该文提出一种新的纯方位参数航迹滤波方法,该算法避免传统方法中需采用多站交叉定位的思路,根据红外传感器测量速率较高的特点,直接利用单传感器测量的方位角序列,对目标航迹参数进行估计,较好地解决了单站的目标跟踪问题。仿真结果表明,该方法对直线运动或机动目标具有良好的跟踪性能。     

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.     

基于箱式粒子滤波的群目标跟踪算法

在现有群目标跟踪方法中,粒子滤波(Particle filter, PF)算法常被用来解决点量测的非线性滤波问题.而当量测数据受到测量偏差或未知分布边界误差的影响时,传感器获得的点量测需要转换成区间量测,此时原有PF算法不能直接适用.因此,本文提出基于广义似然(Generalized likelihood, GL)函数加权的PF算法.该算法在原有PF算法的基础上,利用广义似然函数的积分解来计算区间量测下的粒子权重.为了降低算法的运算量问题,又提出基于箱式粒子滤波(Box particle filter, Box-PF)的群跟踪算法.首先,在目标状态空间内抽样矩形区域的箱式粒子.然后采用区间分析和约束传播方法,利用区间量测压缩后的粒子与预测粒子的容积比来计算粒子权重.最后,在群目标状态估计结果和群演化网络模型的基础上估计群结构.仿真实验结果表明,与GL-PF算法相比, Box-PF算法具有更高的运算效率,并能降低估计结果中的峰值误差.     

小波变换在多雷达数据融合中的应用

分析了雷达测量数据的小波变换在虚假点迹、漏失和漏报测量数据处的特点。提出了一种基于小波变换的测量数据融合方法。对多传感器的测量数据进行小波变换，数据融合处理，然后进行数据重构。仿真结果表明，该方法具有运算量小．抗噪能力强和融合效果好的特点，适用于多传感器的数据融合。     

基于单站测量的纯仰角目标参数航迹滤波方法

根据特殊战场环境下传感器测量目标的不完全信息的情况,提出了空间目标纯仰角参数的处理思想,并给出了一种基于投影关系的参数航迹滤波方法,该方法基于斯特瓦尔特定理和总体最小二乘法,讨论了等高飞行目标的纯仰角处理形式和斜直线目标的纯仰角参数滤波形式。仿真验证了该方法能较好适应特殊战场环境下的不完全测量信息情况。     

运动红外单站跟踪空中目标的方向估计方法

红外探测器只能测量运动目标的方位角和俯仰角,难以获取目标的距离信息.运动红外探测器所测量的运动目标不完全信息,无法在直角坐标系下有效对三维运动目标进行滤波与跟踪.针对这一问题,提出了运动红外单站跟踪运动目标的参数航迹滤波方法:该方法利用传感器测量到的目标方位角和俯仰角信患,根据假设的目标运动模型,直接对目标航迹方向进行...     

纯仰角目标非线性参数航迹滤波新方法

在被动测量的情况下,针对静止单站的纯仰角目标运动分析的问题,提出了一种纯仰角目标的非线性参数航迹的滤波新方法。通过设定目标的飞行模式,分析目标空间位置的三角函数关系,利用纯仰角序列建立起目标的非线性参数航迹,并确定其中的可观测参数。利用总体最小二乘法解算出相应的可观测参数,进而对后续时刻的目标仰角进行递推预测。仿真结果验证了新方法的有效性,对问题的后续解决提供了理论参考和借鉴作用。