基于时段优化拼接的多传感器协同探测任务规划

针对存在信息保障时间等约束的多传感器协同探测问题,提出一种基于时段优化拼接的多传感器协同探测任务规划方法。将作战过程中多个时间段上的传感器-目标分配问题,转化为“传感器-目标”空间上的传感器工作时段优选与拼接问题,在满足传感器资源限制、对目标探测连续性、传感器接力探测交接班过渡时间等约束下,生成多传感器协同探测计划,使对各目标的探测时段满足信息保障时间要求。在假设的条件下,验证提出的方法,结果表明该方法生成的多传感器协同探测计划满足各项约束,且有助于快速规划多传感器的协同探测任务,方法有效。     

多目标传感器协同探测的资源优化问题

针对反导作战传感器任务规划问题,提出了一种对多目标任务分解的传感器协同探测任务规划方法。首先将整个预警任务分解为元任务,并以分解的元任务为核心,建立基于元任务的任务规划模型,在此基础上,以探测收益为代价函数,分析任务规划模型及算法流程。仿真结果表明,该方法不仅保持了较高的元任务加权探测收益值,而且能够给出较为合理的任务规划方案。     

天基预警系统多体制传感器综合调度方法

为提高天基预警系统对多目标的跟踪能力,提出扫描传感器纬度区间扫描模式和凝视传感器目标群跟踪模式,并基于此种模式设计基于聚类的扫描传感器纬度区间扫描调度方法和凝视相机目标群跟踪调度方法。由于诸多传感器的工作模式、探测频率、测量误差、视场模型均不相同,推导不同探测频率、视线误差的多传感器联合观测跟踪的克拉美-罗下界计算公式。综合运用以上方法,建立多体制传感器综合调度优化方法。仿真试验表明,该方法比传统工作模式下的系统对多目标具有更高的跟踪精度。     

传感器和数据融合

传感器和数据融合张赛金编译（武汉中船总７１７所情报室４３００７３）在军用车辆、舰艇和飞机上用多个传感器进行目标探测、分类和跟踪,可确保在拦截前识别目标。导弹系统通常也采用多个传感器来增强导弹的性能。多传感器包括主动传感器和被动传感器。目前,多传感器组...     

基于半定规划的无源跟踪最佳传感器选择

在多站测向定位系统中,观测站与目标的几何位置影响目标定位跟踪精度。以目标估计的克-劳美罗下界(CRLB)行列式最大值为优化指标,在考虑传感器自身的探测能力等实际约束的前提下,建立了无源协同跟踪下最佳传感器选择优化模型。提出了一种基于半定规划(SDP)算法将上述组合优化问题转换为凸优化问题,进行优化求解。仿真结果验证了算法的有效性,与松弛算法和随机选择算法相比,基于SDP的传感器选择可以进一步提高无源协同跟踪的精度。     

ATR系统中多传感器的信息融合研究

在复杂和瞬变的战场环境下,为了提高武器系统的快速反应、防御和攻击能力,目标探测、识别、跟踪系统需要采用多个传感器,其信息要求自动融合。文章研究了在信息融合中多传感器的选择问题;分析了数据级融合、特征级融合和决策级融合;提出了特征评价概念和方法;并讨论了其它相关问题。     

通信受限下分布式多传感器协同跟踪算法

在分布式多传感器目标跟踪系统中,由于局部融合中心(LFC)的物理限制(如:有限的频率信道、处理器容量有限等),只能接收有限个传感器的传送数据。此外,信息传输的方式也将影响传感网的使用寿命,因此,研究了通信受限下的分布式多传感器目标协同跟踪问题。首先对监视区内分布的传感器进行聚类分簇形成若干个子网,接着从通信能耗的角度出发,对传感器采集信息的传递路径进行最优路径规划;进而对子网局部状态进行估计,在子网信息融合中,分别采用最大距离和、最大化信息增量两种准则进行最佳传感器选择,最后通过各子网全局航迹融合实现分布式多传感器协同跟踪。仿真验证了算法的有效性。     

面向协同区域反恐侦察的无人机集群规划与控制

以无人机集群协同侦察多个区域内潜在的恐怖分子为背景,提出了一种基于贪婪算法的求解思路,设计了任务分配-路径规划-跟踪控制的算法流程,解决了面向协同区域反恐侦察的无人机集群规划与控制问题。首先,设计任务分配算法,为无人机分配任务区域,解决多无人机多目标的任务分配问题;然后,每一架无人机进行路径规划,生成从当前点到任务区域以及在任务区域侦察的组合路径;再使用追踪虚拟目标点的方法,使无人机沿着规划航线飞行。任务分配-路径规划-跟踪控制在线滚动执行,使无人机集群协同执行反恐侦察任务。对上述算法进行了数值仿真,并基于开源仿真平台搭建复合翼无人机协同仿真环境,进一步验证了算法流程。     

防区外多导弹协同突防复合制导研究

针对防区外多导弹协同突防要求导弹能够成功突破敌防御系统并击中目标的问题,提出了一种基于虚拟目标的复合制导规律。首先,在敌雷达探测范围的边缘设置虚拟目标,将导弹制导过程分为制导段Ⅰ和制导段Ⅱ。然后,研究了一种基于攻击时间和攻击角度控制的制导规律,使导弹在制导段Ⅰ按指定时间和角度追踪到虚拟目标,导弹转入制导段Ⅱ后在以攻击时间最短为指标函数的最优制导规律导引下攻击真实目标。仿真结果表明该复合制导规律大大提高了多导弹的整体突防能力。     

点状区域的多预警机协同探测航线规划北大核心

点状区域的探测是预警机面临的主要探测任务之一。针对点状区域的多预警机协同探测航线规划问题,首先根据点状区域的特点分析该类探测任务的多预警机协同探测的航线模式,为了获得更大的预警距离以及发挥预警机装备最大效费比,确定点状区域的多预警机协同探测航线模式,并对航线半径的选择进行了讨论;然后,根据点状区域半径大小,分平时和战时2种情况分别对点状区域的多预警机协同探测航线进行规划,并对其探测性能进行了分析;最后,通过仿真实验验证了该方法的有效性。     

点状区域的多预警机协同探测航线规划

点状区域的探测是预警机面临的主要探测任务之一。针对点状区域的多预警机协同探测航线规划问题,首先根据点状区域的特点分析该类探测任务的多预警机协同探测的航线模式,为了获得更大的预警距离以及发挥预警机装备最大效费比,确定点状区域的多预警机协同探测航线模式,并对航线半径的选择进行了讨论;然后,根据点状区域半径大小,分平时和战时2种情况分别对点状区域的多预警机协同探测航线进行规划,并对其探测性能进行了分析;最后,通过仿真实验验证了该方法的有效性。     

基于多智能体的传感器网络协同目标跟踪技术研究

针对传感器网络中的协同目标跟踪问题,分析了基于多智能体理论的分布式协同策略,提出了一种基于动态联盟的传感器网络协同目标跟踪框架,分析了系统中的智能体构成,提出了联盟中基于贝叶斯估计的Manage Agent的数据融合算法,讨论了Manage Agent的选举算法。理论分析表明,多智能体理论能够较好地适用于传感器网络的协同目标跟踪问题。     

区域反导传感器协同任务规划研究

区域反导传感器协同任务规划是区域反导指控任务规划的重要环节,其核心是多传感器的协同优化部署和资源优化分配问题。对区域反导传感器协同任务规划的部署流程和协同规划流程进行了分析,研究了传感器部署策略和协同策略。并在协同规划的基础上对传感器资源分配进行了仿真分析。     

区域反导传感器协同任务规划研究北大核心

区域反导传感器协同任务规划是区域反导指控任务规划的重要环节,其核心是多传感器的协同优化部署和资源优化分配问题。对区域反导传感器协同任务规划的部署流程和协同规划流程进行了分析,研究了传感器部署策略和协同策略。并在协同规划的基础上对传感器资源分配进行了仿真分析。     

舰载多传感器协同探测资源调度模型构建

先对多传感器协同探测的概念、技术基础和优势进行了分析,构建了舰载多传感器协同探测体系结构,给出了传感器选配依据和协同策略规划,然后结合线性规划资源调度算法,建立了多传感器协同探测资源调度模型。通过仿真计算验证了模型的合理性和适用性,为舰载多传感器系统充分发挥协同探测的体系作战能力提供了一种理论和技术参考。     

基于偏好度的多传感器任务管理研究

任务管理是多传感器管理的一个重要组成部分,是其他管理模块的基础;以目标为研究对象制约了复杂系统传感器管理的研究,而以目标任务状态对应的子任务为对象却能使复杂系统简单化;以空中M4系统为背景,首先提出子任务的生成原则,然后按照不同层次规划子任务优先权集合,并采用主客观离差最小化多属性决策方法建立子任务优先权;最后在仿真试验中,验证了该方法的合理有效性.     

基于双层粒子滤波的多传感器多目标TBD算法

针对多传感器多目标检测跟踪问题,提出了一种多传感器多目标双层粒子滤波检测前跟踪算法。算法采用双层粒子滤波结构,在目标检测层中采用量测消除法对多目标逐一检测,形成目标跟踪子粒子群,在目标跟踪层中采用二次重采样的方法对粒子群中粒子分布进行修正,在跟踪过程及时发现并剔除虚假目标。仿真结果表明算法的有效性。     

交会时间可控的多子弹协同制导方法

针对一发导弹携带多枚末修子弹对多目标进行协同防御的问题,结合时间控制协同中制导与滑模变结构控制方法,提出了一种交会时间可控的多子弹协同制导方法.给出了中制导时间协同方法及预测脱靶速度修正方法,建立了交会时间可控的多子弹协同制导模型.仿真结果表明了该协同制导方法的可行性.     

基于跟踪精度控制的多传感器管理方法

针对地面机动目标跟踪过程中的多传感器管理问题展开了研究，设计了一种基于跟踪精度控制的多传感器多目标分配方法。首先，在考虑目标与目标之间、目标与传感器之间和传感器与传感器之间等的多种约束条件下运用基于协方差控制的思想建立了多传感器多目标分配问题的优化模型；接着将等价伪量测的异步融合算法与IMM算法结合，计算各目标在不同融合周期的跟踪精度估计值；最后，以目标的跟踪精度需求为出发点，结合蚁群算法的思想，设计了一种求解所建立的多传感器多目标分配问题的优化模型的算法。仿真结果表明：该管理方法能在确保跟踪精度需求的前提下，根据对各目标跟踪任务的重要程度，合理地调度传感器资源。     

基于补偿跟踪的低轨预警资源调度方法研究

针对低轨预警系统资源调度过程中,导弹目标由于长时间候控而易丢失的问题,提出了一种补偿跟踪机制,并将其反映在导弹预警子任务的动态优先级中,建立了基于补偿跟踪的低轨预警资源调度问题模型,并设计了一种基于动态优先级的启发式算法对模型进行求解。通过仿真实例验证,表明补偿跟踪机制在降低导弹丢失概率方面,以及基于动态优先级的启发式算法在求解速率方面的优越性能。