一种基于航向估计的多平台纯方位目标转向机动检测算法

针对纯方位目标转向机动检测问题,提出一种基于航向估计的多平台纯方位目标机动检测算法。该算法通过选定假设机动点序列,解算假设机动点前后的两段目标运动要素,根据解算出的相邻段航向差序列变化来判别目标是否发生机动。基于Taylor级数要素解算模型,建立了两段运动要素联合解算模型和两段运动要素独立解算模型。通过对多种航路进行仿真计算,统计分析这两种解算模型下机动检测算法的虚警率、目标机动检测率、机动检测延迟时间以及机动时刻估计精度。仿真结果表明,两种解算模型下的机动检测算法能够有效地对转向机动目标进行机动检测。     

基于多雷达组网IMM-GMPHDF的机动多目标检测跟踪

高斯混合概率假设密度滤波(GMPHDF)有牢固的理论基础,是解决高斯条件下跟踪强杂波环境中目标数未知的多目标问题的有效方法。但当目标发生机动时,就难以跟踪到目标,因此,在GMPHDF中引入交互多模型(IMM)算法,对继续存在目标的运动模型进行建模,根据计算的模型概率融合各模型滤波器估计得到的继续存在目标概率假设密度,解决了运动模型机动问题。仿真实验表明,IMM-GMPHDF能实时跟踪到强机动超音速多目标,在多雷达组网系统中跟踪强机动超音速多目标精度(OSPA距离均方根误差)能达到70 m,满足了工程使用要求。     

基于模型概率的自适应交互式多模型算法

传统的交互式多模型算法中过程噪声协方差矩阵固定，不能很好地适应实际目标不同程度的机动。采用匀速和转弯运动模型集合，提出了一种基于模型后验概率的自适应交互式多模型算法。通过后验概率来自适应调整各模型中的系统过程噪声协方差矩阵，进而提高模型同系统运动模式的匹配程度；结合防空作战机动目标跟踪要求，通过典型目标机动仿真，同标准交互式多模型算法进行比较，验证了该算法的合理性和有效性。     

自适应交互多模型算法在机动目标跟踪中的应用

针对多模型算法在机动目标跟踪中存在的问题,运用交互多模型算法(IMM)和自适应滤波理论,设计了一种自适应交互多模型算法(AIMM),结合目标运动模型对目标当前加速度和其方差进行估计,并在此基础上给出了AIMM中模型集和模型转移概率的设计方法,进行了计算机仿真.蒙特卡罗仿真结果表明,与标准IMM算法相比,该算法比IMM算法的跟踪性能有很大提高,跟踪复杂机动目标比IMM有更快的收敛速度,跟踪滞后问题得到较好的解决,跟踪目标的稳定性和精确性均优于IMM算法,有利于机动目标的实时跟踪.     

基于多时刻目标运动模式分布的多模型算法

在机动目标跟踪过程中,传感器在利用量测数据计算目标状态的同时,需要完成对目标运动模式的估计,并根据估计结果对传感器滤波方程的参数或结构进行调整,以减小滤波方程与目标运动模式之间的差异,提高对机动目标的跟踪精度.针对已有多模型算法的不足,利用多个时刻的目标运动模式分布来解决混合估计问题,提出一种新的次优多模型(MTMM)算法.仿真结果证明了MTMM算法的有效性.     

火控系统的交互多模型框架

本文简要介绍了交互多模型方法的基本原理,并将其应用于机动目标的跟踪与预测,通过计算机仿真证明了该方法应用于目标跟踪时对机动与非机动目标均有广泛的适应性,且具有良好的跟踪精度。据此,本文提出一种火控系统的交互多模型框架,将传统火控系统的目标跟踪,未来点预测及弹道解算功能统一纳入交互多模型框架中,使火控系统具有对付机动与非机动目标的综合能力。     

基于模型概率估计的两层交互多模型算法

在机动目标跟踪问题的研究中,针对转弯机动目标跟踪精度差的问题,设计了一种利用模型概率对模型集合进行实时计算的两层交互多模型算法。该算法由第一层目标转弯速率的粗估计和第二层目标状态向量的精估计构成,它利用第一层模型计算出的目标运动估计转弯速率,构建与当前目标运动状态匹配程度较高的第二层转弯模型集合,并将该转弯模型集合运用于状态估计中。仿真结果证明了该算法在针对转弯机动目标时仍有较好的跟踪精度。     

一种自适应变结构交互式多模型算法

针对机动目标跟踪问题,提出了一种自适应变结构交互式多模型算法。对滤波问题进行了简单描述,并给出了交互式多模型算法的数学模型;建立了一种新的变结构交互式多模型算法的精确模型,模型子集之间并行独立运行,通过选取概率最高的模型子集的状态估计作为最终的估计结果;在变结构交互式多模型算法基础上进一步设计了自适应变结构交互式多模型算法,该方法提高了模型子集和目标实际机动模式的匹配程度,从而提高了目标跟踪精度。仿真结果表明,自适应变结构交互式多模型算法的跟踪效果优于其他方法。     

一种基于IMM/MSPDAF的多传感器数据融合目标跟踪算法

基于交互式多模型和多传感器联合概率数据关联算法的机动目标跟踪,先用融合算法将红外和雷达的量测进行融合,然后利用融合后的数据,采用交互式多模型机动目标跟踪方法实现对机动目标的跟踪。仿真实验验证了算法具有良好的机动目标跟踪效果。     

复杂环境下多机动目标跟踪问题的研究

针对多机动目标跟踪问题 ,系统地讨论了其主要内容和各种算法 ,包括机动目标模型的建立、多个机动目标的跟踪和维持 ,跟踪过程中各种数据关联的处理方法、跟踪的起始和终结以及跟踪性能分析与评价 ,并对以后相关的研究方向进行了探讨。     

由DSP技术实现卡尔曼滤波算法初探

分析了现有机动目标数学模型及其卡尔曼滤波算法,并用数字信号处理器（ＤＳＰ）对１个实际算法进行了实验。实验结果表明,目标机动性能的提高将使坦克火控系统由于采用现行目标运动模型而产生较大的误差。因此,在火控系统中采用其他模型,如自适应模型等,势在必行。同时,对于跟踪精度高,实时计算量大的卡尔曼滤波算法,应用ＤＳＰ技术实现具有良好的发展前景     

拦截高速机动目标的捕获区及微分对策导引律

针对高速机动目标拦截场景,研究末制导段捕获区存在条件及微分对策导引律问题。建立弹目相对运动模型并引入控制动力学模型,采用终端投影方法对相对运动模型进行降阶处理;基于微分对策理论推导一种解析形式捕获区,并具体到直/气复合控制导弹对机动目标的拦截中,该捕获区的存在能够保证对任意机动目标进行准确捕获;重新选取性能指标,将目标与直/气复合控制导弹在末端带有碰撞角约束的制导问题转化为零和微分对策问题,并求解出弹目最优拦截策略。仿真分析了几种情形下直/气复合控制导弹对目标实施拦截的捕获区存在域,导引律仿真结果表明微分对策导引律在对高速机动目标进行拦截时具有优良性能。     

基于矢量运算的舰空弹对抗反舰弹脱靶量分析

脱靶量是舰空导弹重要的作战性能指标,针对某型导弹,从攻防对抗的机理出发,采用矢量运算概念描述舰空导弹对抗反舰导弹的脱靶量。结合矢量运算法则,建立舰空导弹拦截矢量模型、反舰导弹机动矢量模型,同时考虑了导引头噪声和舵系统的过载限制,提出了一种制导盲区脱靶量的解算方法。然后针对不同运动特性的目标、不同干扰强度进行仿真计算。仿真结果表明,目标运动特性和导引头干扰误差等因素对脱靶量大小影响显著,为评价舰空导弹作战效能和有针对性的采取拦截措施提供了技术参考。     

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。     

坦克火控系统的自适应滤波与自适应解命中

在非制导火控系统中,为实现目标信息的自适应滤波与自适应解命中问题,机动目标模型应能动态识别,又要适应工作周期的各种变化.本文提出的“参数辨识模型”能同时满足上述要求,并可将自适应滤波纳入到现代控制理论的正常思路内予以解决.     

无人机规避或跟踪空中目标的自适应运动导引方法

无人机规避或跟踪空中目标可以看作是一个非线性运动导引控制问题。针对这类任务中无人机和目标存在高机动性、高时敏性等特点,提出了一种基于Lyapunov稳定性理论的无人机规避或跟踪目标运动导引方法。构建了基于精细时间运动导引方法的无人机规避或跟踪空中目标问题求解框架,并将无人机碰撞规避和机动目标跟踪问题分别转化为到达虚拟目标点和与虚拟目标点交会的问题。针对碰撞规避问题,将其转化为实现平行导引的控制问题,基于Lyapunov稳定性理论设计了无人机碰撞规避导引律。针对机动目标跟踪问题,在碰撞规避基础上,根据目标点交会的要求设计了相应的目标跟踪导引律。在Gazebo平台上开展了仿真验证实验,实验结果表明:所提方法能够有效避免大过载情况的出现,并具有较强的时变和参数适应性。     

高速机动反舰导弹防御技术

在分析高速机动反舰导弹和舰艇近程防御系统发展的基础上,研究了近程反导舰炮武器系统反应时间和精度等主要性能指标面临的突出问题,从改进拦截体制、灵活快速反应、多模型建立、机动检测和识别及改进预测方法等几个方面提出了技术改进措施,可为舰艇近程防御系统的后续发展提供技术参考和研究方向。     

基于UKF-SOFNN的近距机动目标跟踪滤波算法

对于多目标杂波环境中的机动目标跟踪,由于目标集群中各个目标间的空间距离可能小于探测器的空间分辨率,因而可能出现误跟、诱饵欺骗与杂波虚警等一系列严重后果。对此,提出一种综合运用UKF(不敏卡尔曼滤波)和SOFNN(自组织模糊神经网络)的UKF-SOFNN滤波跟踪算法,将机动目标模型视作严格的非线性系统,利用UKF-SOFNN对非线性参数的辨识能力提高对锁定机动目标的跟踪能力。仿真实例表明,该算法能有效地辨识目标群中的目标,并进行可靠的跟踪。     

基于时频的逆合成孔径雷达的距离—瞬时多普勒成像方法

为了对机动目标进行ISAR成像,以在时间和频域同时具有高分辨率的时频变化替代傅氏变换作谱分析,得到机动目标距离—瞬时多普勒像。实测数据处理结果表明,与直接用距离—多普勒(R D)算法相比,该方法得到的图像质量有明显提高。     

水声目标机动检测与跟踪

当今海战场水声目标往往采用机动方式航行,打破了目标匀速直线运动假定的传统。通过对水声目标的机动模式分析,可将目标的运动轨迹近似为折线运动进行研究。提出了水声目标的机动检测与跟踪方法,简化机动检测的复杂度,最后讨论了对机动目标长时跟踪的策略。