反潜直升机实施电子干扰防御导弹作战效能分析

舰载反潜直升机在海上执行反潜搜索任务时，由于需要超低空飞行，飞行高度较低，机动能力受到一定的影响，容易遭受各种武器的攻击，尤以导弹威胁最大。随着反潜直升机的大量运用，其防导作战越来越突出，因此效能分析也越来越重要。本文着重对反潜直升机实施电子干扰防御导弹作战效能进行深入分析，这不但对提高反潜直升机的生存概率具有辅助决策，而且对舰艇指挥员正确使用直升机进行反潜的指挥决策具有非常重要的现实意义，对其他空中平台防导作战效能分析具有重要的参考价值。     

一种改进的方差自适应滤波算法

标准的基于”当前”统计模型的自适应卡尔曼滤波算法中机动频率和加速度极限值存在靠经验预先设定的问题,以及在跟踪非机动和弱机动目标时存在精度不高的问题,本文在分析已有的加速度方差自适应算法的基础上,提出了一种改进的加速度方差自适应算法.仿真结果表明本文提出的改进的加速度方差自适应算法是有效性的,较已有算法提高了跟踪非机动或弱机动目标的精度.     

高机动目标对雷达检测的影响分析

针对无人飞机、导弹、卫星等高速目标机动飞行的特点,分析了目标飞行过程中相对雷达径向速度、径向加速度以及加加速度随时间的变换关系,并利用高次幂相位回波信号建立了信号模型,研究了高次相位对常规方法进行目标检测的影响,获得了最佳积累脉冲数与信噪比、加加速度的关系;最后,提出一种利用短时分数阶傅里叶变换(STFRFT)对三次相位信号进行分析和参数估计的方法,仿真表明该算法处理性能高于傅里叶变换,可为实际雷达检测高机动目标提供理论参考。     

一种相控阵雷达自适应数据率目标跟踪算法

为了提高相控阵雷达机动目标跟踪的系统资源利用率,给出了一种高效快速的自适应数据率交互多模型目标跟踪算法（FAIMM）,将目标数据更新时间与模型概率关联起来,使每一节拍的数据更新率随目标的瞬时机动特性自适应调整。仿真结果表明,与AIMM跟踪算法相比,自适应数据率跟踪算法准确率更高,系统资源消耗更少。     

实时递推的最小二乘预测跟踪算法

针对探测系统跟踪误差对目标跟踪的影响,提出一种实时递推的最小二乘预测跟踪算法.该算法采用平方预测器的估算方式,获得目标运动轨迹的最佳逼近,通过不断更新的历史数据实时递推轨迹参数,预测下一帧目标位置.该算法采用Matlab软件编写易于工程实现的应用程序.得到仿真的目标真实轨迹与预测轨迹数据.仿真结果表明,该算法可以在系统...     

卡尔曼动态规划机动目标检测前跟踪方法

针对传统动态规划算法,由于转移步长固定、在检测机动目标时性能较差的问题,提出了针对转弯运动等机动目标的卡尔曼动态规划算法,该算法利用卡尔曼滤波中的状态预测步骤来自适应改变动态规划算法中的转移步长,以此来避免在检测转弯运动目标时传统动态规划算法由于转移步长不变而造成的转移步长与目标速度失配的问题。根据对该算法的目标状态估计误差分析结果,文中给出了一种误差补偿方法。仿真结果显示,在检测转弯运动目标时该算法在误差补偿后具有优异性能。     

基于GAUPF-IMM算法的机动目标跟踪研究

为提高对机动目标滤波跟踪的精度,融合遗传算法与粒子滤波交互多模算法,提出了一种遗传算法优化的交互式多模不敏粒子滤波算法(GAUPF-IMM).该算法采用多模型结构,各模型匹配无迹粒子滤波(UPF),使得新算法用较少的粒子就能体现后验概率密度的特征,减少计算童的同时降低拉子退化现象.并在粒子滤波器输出数据时引入遗传算法对...     

一种新的基于交互多模型的序贯重要采样算法

通过将交互多模型（IMM）算法和粒子滤波（SIS）算法结合,提出了一种新的IMM～SIS算法。在每个模型中,都有一个标准的粒子滤波器,模型之间的交互与传统的IMM一样。由于在新的算法中,每个模型中粒子滤波都保证固定数量的粒子,因此不会出现粒子退化和贫乏现象。仿真证明了新的IMM—SIS算法在收敛速度和精度方面都要优于传统的IMM—EKF算法。     

交互式多模型在警戒类雷达跟踪中的应用研究

用CV模型、CA模型、Singer模型以及"当前"统计模型两两交互的多模型算法来处理某警戒雷达的两条航迹,并且把其仿真得出的一系列结果与目前常用的处理航迹滤波的Kalman(Singer模型)算法进行比较。研究了对不同的飞行轨迹选择什么样的模型组合可以最大提高滤波的精度,讨论了模型的优选问题。