三维航迹的B样条曲线拟合算法

利用B样条曲线的几何性质,解决了飞行器三维航迹拟合中的边界条件等约束问题.并且通过求解分析B样条曲线的曲率与飞行器按规划三维航迹飞行的需用过载之间的数学关系,推导给出了所规划三维航迹的可飞性过载判断准则.最后,通过具体算例对某型飞机按拟合三维航迹飞行的需用过载进行实时仿真并判断该拟合三维航迹的可飞性.     

多平台多目标航迹关联方法

战术数据链是当前各国信息化武器作战的高效平台,也是各国当前军事研究的重点和热点.其中,多平台多目标的航迹关联问题是数据链研究的一个技术难点.针对这一问题进行了研究,提出一种在数据链中对多平台多目标航迹数据进行关联的实现方法,并建立了多平台多目标航迹关联处理模型.对新提出的航迹关联算法进行了Monte Carlo仿真,结果表明新算法的有效性与可行性.     

面向航迹中断的模糊航迹关联算法

针对海战场态势中,由于系统误差、电磁干扰、地理环境隔绝、电子静默等原因,出现的传感器信号长时间中断、目标丢失,导致态势中航迹不连续的问题,提出了一种改进的模糊航迹关联算法.该算法通过采用统一速度模糊因素和方向模糊因素、改进加速度模糊因素、制定二级关联策略和自动调整隶属度函数关联阈值等方法,实现了在目标机动性较强、中断时间较长等情况下的航迹关联,保证了态势的稳定.通过Monte Carlo仿真实验表明,该算法具备较高的关联性和鲁棒性.     

基于残差修正CNN-BiLSTM的空中目标航迹短期预测算法

针对因深度学习自身局限性和递归预测策略产生的累积误差,导致航迹预测精度不高的问题,提出了一种基于残差修正CNN-BiLSTM的空中目标航迹短期预测算法。首先,引入卷积模块用于提取航迹数据之中具有潜在关联的空间位置特征,利用双向长短时记忆网络提取航迹数据中的时序特征,并实现对空中目标的实时单步预测和多步超前预测;其次,引入整合移动平均自回归为残差修正模型,对实时单步预测产生的残差建模,计算混合神经网络模型多步超前预测时的残差值;最后,将混合神经网络模型和残差修正模型的输出结果进行融合,得到最终的航迹预测值。实验结果表明,该算法大大降低了神经网络因自身局限性产生的误差和因递归策略预测产生的累积误差,能够显著提高空中目标航迹短期预测的精度。     

一种利用目标属性进行态势关联的方法

为了解决由于航迹中断产生的态势关联问题,提出了属性态势关联的思想,分别采用目标身份识别、速度、ESM参数和专家知识等信息作为属性,利用模糊综合方法对各属性得到的关联度进行融合后判断关联情况,仿真试验结果表明该方法用于恢复中断后的态势问题是有效的,对进一步研究目标的态势关联具有重要的参考意义.     

密集目标有偏航迹整体匹配关联方法

针对密集目标和传感器探测存在较大系统偏差的复杂条件下的分布式融合中航迹关联问题,设计了一种整体匹配航迹关联方法,首先将所有航迹划分成若干个关联聚,对各传感器都有多个目标航迹的关联聚采用多目标点图整体匹配,对某传感器只有单目标航迹的关联聚采用航迹段整体匹配,从而获得关联聚内所有航迹的关联关系。在仿真分析中,随机产生态势,分别计算新算法在不同情形下的漏关联、正确关联率、错误关联率。仿真验证结果表明该算法在不同目标密集程度、系统误差情形下都有较好的适应性。     

基于当前统计模型的VDA机动目标跟踪算法

针对天波超视距雷达环境下的机动目标跟踪问题,提出一种基于当前统计模型的VDA机动目标跟踪算法.该算法将当前统计模型与VDA(Viterbi数据关联)算法相结合,在VDA算法框架下,利用当前模型算法对目标出现的机动进行自适应滤波,以解决目标状态估计和数据关联两方面的问题.通过目标漏跟率、虚假航迹占有率、航迹自动起始时延、输出航迹条数和航迹跟踪精度等多种跟踪性能指标,对算法进行了全方面的仿真验证.仿真结果表明,对天波超视距雷达所面临的密集杂波环境,该算法能够较好地跟踪机动目标.     

基于线性预测的雷达航迹压缩算法

雷达通信手段遭到破坏时,目标航迹数据无法传输,可以采用北斗短报文进行应急传输。针对北斗短报文通信容量有限的问题,提出一种基于线性预测的雷达航迹压缩算法。采用线性预测的方法将雷达获取的目标航迹进行分段直线拟合确定航迹的特征点,用特征点代替航迹进行传输实现对航迹的压缩。仿真结果表明:该算法具有非常好的航迹压缩效果。     

基于运动特征的机载雷达目标断续量测处理

机载预警雷达对目标的量测经常出现断续现象,影响了航迹连续性要求。通过对机载脉冲多普勒雷达量测出现断续的机理分析,考虑目标进入雷达多普勒盲区的情况,基于目标运动特征提出利用联合关联波门与盲区预测相结合的处理方法,将重新出现的目标点迹与原有航迹进行关联,避免同一目标航迹因量测断续而重复起始。仿真结果表明了该方法的有效性与可行性。     

系统误差下航迹关联算法

针对系统误差对目标航迹的影响,提出了一种新的系统误差下航迹关联算法,该算法采用模糊综合决策的思想,抓住目标航迹的不变信息建立模糊因素集,通过构建目标航迹紧密度矩阵提取最有可能的航迹关联对,从而达到系统误差下航迹关联的目的,通过典型环境下的仿真,验证了该算法在传感器组网存在系统误差情况下进行航迹关联的优越性,其具有较好的航迹关联效果和较强的鲁棒性。     

基于模糊灰关联度的空袭目标属性识别

结合灰关联分析和模糊理论,建立了一种模式识别方法。在此基础上提出了基于模糊灰关联度的空袭目标属性识别模型,利用实例说明了模型的可行性。     

面向远火面压制的阵地体系生存效能评估

为满足阵地战时毁伤规律研究需要,以阵地体系为研究对象,从系统的角度出发,探究阵地体系目标生存效能与物理毁伤的映射关系,构建阵地体系生存效能评估模型,并运用蒙特卡洛方法实现阵地目标毁伤模拟,给阵地体系目标的毁伤量化评估与防护决策提供了依据.     

一种修正的机动目标模型及自适应滤波算法

在"当前"统计模型的基础上,通过修正目标加速度的概率分布、机动加速度与方差的自适应关系及过程噪声协方差矩阵,提出了一种修正的机动目标模型及其自适应跟踪算法。理论分析和仿真结果表明,该模型能够准确描述目标的各种机动情况,跟踪算法具有良好的跟踪性能,具有实际应用价值。     

线导加尾流自导鱼雷保持距离导引法

依据线导加尾流自导鱼雷捕获和跟踪目标尾流的特殊要求,分析了现有导引方法的不足。利用鱼雷位置点与目标方位线之间的几何关系,提出了"保持距离导引法"的概念、建立了线导加尾流自导鱼雷的导引模型,从根本上消除了通过估计目标距离而确定目标方位修正量的困难,并通过仿真计算分析了这种方法的特点及作战应用的可行性。     

联合火力打击弹药需求计算动态模型研究

弹药是火力打击和火力毁伤的基础.传统的火力毁伤弹药需求计算主要有两种思路,一种是不考虑对抗,单纯基于目标的幅员和弹药的毁伤概率静态计算弹药的需求,一种是考虑对抗,运用兰切斯特方程计算弹药的消耗,这样求得的预测结果与实际需求均有较大的差距.研究发现,将基于目标打击的弹药需求和在对抗条件下武器损耗因素结合起来考虑,可以有机地将两种弹药消耗的计算思路融合在一起,建立新的数学模型,所得结果反映了弹药实际需求与外部因素的内在关系,与实际作战更加相符,对战时的弹药供应决策具有重要意义.     

多传感器极大似然定位中站址误差的影响

针对多传感器目标定位中站址误差对定位精度的影响.首先给出了站址误差的传播模型,然后通过理论和仿真对模型进行了详细的分析.分析表明,站址误差导致的定位误差是各站址误差的代数和,且其系数满足"同向传播系数之和为1,非同向传播系数之和为0"的关系.分析还表明,该误差可以分离为两部分:一部分是"确定性部分".取决于目标和传感器的几何位置关系:另一部分是随机部分,依赖于传感器的量测噪声.此外还证明了该模型虽然是基于极大似然法推导而来的,但却是一个通用模型,只需经过很小的改动即可用于其他定位方法站址误差的影响分析.     

基于匹配度的火力分配模型

主要从一体化联合作战的角度,探讨了在综合考虑目标与武器匹配性的情况下武器-目标分配(W TA)模型的建立问题。首先,分析了目标属性与武器属性的匹配关系,例如目标与武器距离和武器射程的匹配关系、目标抗毁能力与弹药威力的匹配关系、目标反击能力与武器突防能力的匹配关系等等;然后,引入目标与武器匹配度的概念,并且给出了匹配度的计算方法,其中包括效费比系数、时间系数、侦察概率、突防概率以及摧毁杀伤概率的计算方法;最后,利用非线性规划构造了火力分配模型。     

基于灰色关联的目标识别模型

在分析研究空中目标特征指标的基础上,提出并建立了基于灰色关联的目标识别模型。通过实例说明,利用该方法进行目标识别简单、有效。     

基于贝叶斯网络的空中目标意图识别方法

针对空中目标意图识别问题,对防空作战中的战场事件进行了分类定义,根据事件之间的关联关系,提出了基于贝叶斯网络的空中目标意图识别方法,在此基础上,给出了网络模型的构建和推理方法,最后以一个示例说明了方法的有效性。     

要地反巡探测系统漏警率的建模及评估

要地反巡探测系统的设计需根据作战指标确定系统能力,此问题涉及到系统的建模及效能评估。应用随机服务理论,对要地反巡探测系统的搜索过程建立了M/D/C模型。根据M/D/C模型计算公式,以AR320地基监视雷达、地空联合探测的搜索过程为算例,验证了搜索模型的正确性,给出了目标漏警率、搜索波束数量与目标出动强度的关系。此模型扩展性良好,研究结果可对系统的设计和评价有所借鉴。