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MBDA公司验证垂直发射型麦卡导弹对抗防区外武器的能力2011年4月13日,MBDA公司在位于法国西南部的法国武器装备总署(DGA)导弹试验中心发射了一枚垂直发射型麦卡导弹(VLMICA),该弹由地面垂直发射装置发射并由MBDA公司研制的战术作战中心(TOC)控制,拦截了一枚射程大于15km的机动目标。     

对机动目标单站无源定位的最大似然估计

研究了基于目标的信号到达方向和信号到达时问差信息，利用单个固定的无源侦察站，通过最大似然估计方法对机动目标进行定位的问题。首先建立了机动目标模型与观测方程，然后详细推导了定位算法，并进行了仿真实验。仿真结果表明，该方法具有定位精度高、算法稳定等优点。     

高机动雷达T型方舱和机柜滑架的设计考虑

介绍为高机动雷达研制的T型方舱的结构设计特点,以及方舱内机柜滑架的应用情况。T型方舱是一种承栽／自重比较高的小型、非标准大板方舱,是为适应高机动雷达总体结构的高度集成而研制的专用方舱;安装于T型方舱内的机柜滑架,可将2个装有雷达主设备的综合设备机柜整体连动滑出进行维修,其应用使空间受制约的T型方舱也具有良好的维修性和操作使用的舒适性。     

Maneuvering Multi-target Tracking Using the Multi-model Cardinalized Probability Hypothesis Density Filter

Tracking an unknown and time-varying number of maneuvering targets is a challenging problem in the presence of noise, clutter uncertainties in target maneuvers, data association, and detection. To account for this problem, a multi-model extension of the Cardinalized probability hypothesis density （CPHD） filter is proposed in this paper. Additionally, a particle implementation and a Gaussian mixture implementation of the proposed extension are given for generic models and linear Gaussian models, respectively. The effectiveness of the extension is illustrated through Monte Carlo simulation.     

采用机动加速度突变模型的雷达航迹融合

给出了一个双站雷达航迹融合的实例,得出了一套航迹融合模型格算法。实际使用和计算机仿真验证了它的正确性和衫性。该方法对点迹融合同样有效。     

基于外辐射源的机动目标单站无源定位IMM算法

探讨一种基于外辐射源的信号到达时间差 (TDOA)和信号到达方向 (DOA)信息 ,利用固定单站对机动目标进行无源定位与跟踪的新方法。在建立目标机动模型与量测方程的基础上 ,运用交互式多模型 (IMM)算法 ,实现对机动目标进行定位与跟踪。通过计算机仿真 ,验证了该方法的正确性与有效性     

基于JMS-SMC-PHD滤波的检测前跟踪算法

针对低信噪比条件下机动目标的检测与跟踪问题,提出跳跃马尔可夫系统下的序贯蒙特卡罗概率假设密度(JMS-SMC-PHD)滤波的检测前跟踪算法。该算法在机动目标数目和模型未知情况下,直接利用红外传感器量测数据,通过在目标状态矢量中增加模型变量并利用马尔可夫模型概率转移矩阵结合序贯蒙特卡罗概率假设密度(SMC-PHD)滤波,实现机动弱小目标的检测前跟踪。仿真结果表明所提方法可以有效地实现目标的检测与跟踪。     

基于机动预测的强化学习无人机空中格斗研究

在无人机空中格斗过程中,由于无人机自身状态以及空战态势,敌我双方机动动作及行为策略的选择具有极强的不确定性。针对这个问题,将强化学习方法引入无人机空中格斗过程,建立无人机机动模型及动作集;将空战态势评估函数作为强化学习中的信号函数;采用概率神经网络(PNN)作为对敌机动预测单元;在敌我双方战场信息完全感知条件下,该算法能够不断学习,使无人机通过与环境的交互来掌握其最佳机动行为策略,实现无人机的一对一空中对抗。     

基于高斯混合带势概率假设密度滤波器的未知杂波下多机动目标跟踪算法

多模型的随机有限集(RFS)类方法是一类有效的多机动目标跟踪算法,但是现有算法都假定杂波统计特性先验已知,不适用于未知杂波背景。该文以高斯混合带势概率假设密度滤波器(GMCPHDF)为基础,提出一种未知杂波下的多机动目标跟踪算法。该算法对目标和杂波分别独立建模,通过最优高斯(BFG)估计方法对真实目标的强度函数进行预测,从而使多目标强度函数独立于机动目标的运动模型,实现各时刻真实目标的强度函数、杂波源期望个数以及真实目标和杂波源的混合势分布的迭代。仿真结果表明,该算法能够有效地联合估计多机动目标状态以及杂波期望个数。     

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