机载合作辐射源空间定位误差分析及对策

在一些空地结合的双基地雷达系统中,机载辐射源的空间定位误差对目标定位有着重要影响.针对机载辐射源定位误差的重要来源GPS定位误差和空中气流扰动,研究了一种数据处理方案,通过建立GPS定位误差模型,并结合不同载体运动模型,对误差进行卡尔曼滤波处理.该方案有效减小了机载辐射源的定位误差,对双基地雷达研究具有重要意义.     

多平台目标定位误差估计技术研究

目标定位的目的之一是为了对目标发起攻击,而定位误差直接影响到武器的打击效果,如制导武器的发现概率和命中概率.为了及时、准确地把握目标定位误差的大小及分布,为控制/导引制导武器提供依据,给出了目标定位误差估计模型,并在实验室仿真环境下对所提出的定位误差估计技术进行了仿真验证,验证结果表明了误差估计算法的适应性、有效性.     

对地攻击型无人机作战效能评估

由于对地攻击型无人机与有人机在性能参数和作战方式等方面存在诸多不同,为了评估其作战效能,首先建立了对地攻击型无人机作战效能评估的指标体系,然后在此基础上建立了对地攻击型无人机的综合指标模型,同时对效能模型中各分项能力的评估模型进行了完善。最后以6种无人机综合作战效能评估为例计算并检验了模型的可用性。     

针对不同视场辅助信标的无人机目标定位方法

针对无人机在单站测角测距的目标定位过程中受无人机姿态角误差影响较大的问题,提出一种对辅助信标进行探测并与惯性传感器相结合的无人机姿态求解方法。建立基于容积卡尔曼滤波的惯性传感器姿态求解模型,采用梯度下降法对基于辅助信标的无人机位姿参数进行求解,并综合它们的结果对无人机的姿态偏差进行估计和校正,最后完成了不同视场条件下的目标定位和仿真计算。结果表明,所提方法对无人机目标定位精度有明显提高。     

纯角度信息的舰载无人机目标运动分析算法

为解决依据舰载无人机观测数据对目标进行定位跟踪的问题,提出了基于纯角度信息对目标进行目标运动分析的算法。根据目标运动特性,建立算法运动模型,构建等式,对其可观测性进行分析,并且利用最小二乘法,对目标运动要素解算,通过算法分析和算例仿真表明:该算法可通过舰载无人机对目标的角度测量信息,对陆上、海上运动目标进行运动要素求解,精度满足舰载无人机对目标的定位跟踪要求。     

基于离差最大化的对地攻击型无人机作战效能评估

针对传统作战效能评估方法在确定权重系数时的主观随意性较大等问题,提出采用离差最大化方法来评估无人机作战效能。首先建立了攻击型无人机空地作战效能指标的层次结构,然后建立了基于离差最大化的攻击型无人机空地作战效能评估的数学模型,并给出了各分项能力的计算模型,最后以6种无人机空地作战效能评估为例,计算并验证了模型的有效性和合理性。     

基于相位差变化率的无源定位及误差分析

在分析基于相位差变化率二维无源定位原理和方法的基础上,建立了测向误差和测距误差模型.通过分析误差模型发现,相位差变化率误差是影响定位误差的主要因素.采用数字仿真的方式,分析了目标与观测站相对位置、相位差误差对测向误差的影响,以及测向误差、相位差变化率误差对相对测距误差的影响.最后采用扩展卡尔曼滤波的方法对测距数据进行处...     

姿态测量/激光测距的无人机目标定位模型

无人机在支持舰炮对岸火力支援中,需要实时向射击指挥员提供满足精度要求的目标坐标。目前我军某型无人机采用的实时目标定位模型在复杂地形条件下存在较大原理误差,且缺乏对机动目标的连续定位能力。针对这一情况,给出了一种基于姿态测量/激光测距的目标定位模型。经误差仿真,复杂地形连续定位精度满足作战要求。     

激光测距的目标单点探测定位系统及定位误差分析

阐述由双坐标伺服系统和固体激光测距机等单元模块构成的目标单点探测定位系统的功能实现原理、影响系统定位精度的各误差分量的构成以及减小或消除系统定位误差的方法。通过对各误差分量的分析、运算与合成,建立了系统对目标单点测距定位的数学模型--三维坐标和定位极限误差的数学表达式。如果进一步考虑时间等变量,还可以由此推导并计算出目标的运动速度、运动轨迹等参量的数据或数据集合,从而定量地描述和表达目标的变化状态和运动规律。论证结果表明该系统具有广泛的应用前景。     

基于多传感器信息融合的无人机编队协同差分相对定位方法

在GNSS拒止条件下,基于卡尔曼滤波的方法可以融合无人机编队成员间相对距离和速度等信息,实现相对定位。但编队成员以相同速度飞行时不满足可观测性条件,滤波方法失效、定位精度下降。针对上述问题,在惯导/气压高度计组合导航的基础上提出一种协同差分相对定位算法。该算法通过高度解耦,将问题转化到二维平面,利用惯导信息和数据链测距信息得到从机含误差的水平位置。合理设置主机和从机之间的距离,可使从机水平位置误差值大致相同,再通过差分计算消去共同误差,最终获得从机之间的相对位置。蒙特卡洛仿真和敏感性分析表明满足主从距离条件后,相对定位精度主要由测距精度决定,测距精度为1、5、10 m时相对定位精度分别为2.3、5.8、11.7 m左右。且在编队成员同速飞行时可保持定位精度。该方法适用于中短航时的无人机编队相对定位,具有一定的可行性。     

有人/无人机协同作战指挥界面设计

分析了近期内有人/无人机协同作战的体系结构及作战模式,基于三代战机座舱普遍装备的多功能显示器,展开有人/无人机指挥控制界面的设计;基于人机工程学观点和飞行员的视觉习惯,从缓解飞行员的心理和生理疲劳的角度出发布置无人机编队的飞行参数,设计了有人/无人机执行协同对地攻击任务时包含巡航队形、战斗队形、任务类型、导航点切换等功能的指挥控制界面。为未来短期内有人/无人机协同作战指挥控制系统研究提供参考。     

基于扩展卡尔曼滤波的雷达无源定位方法

提出了基于扩展卡尔曼滤波的雷达无源定位技术。利用多无人机平台对雷达网进行航迹欺骗,需要对网内的雷达进行定位以达到精确欺骗干扰的目的。但飞行器在飞行过程量测噪声较高,传统的时差定位方法无法满足定位精度的要求。对于时差定位的非线性时变模型,提出了利用时变扩展卡尔曼滤波对雷达位置进行跟踪定位的方法。仿真结果显示,利用扩展卡尔滤波进行无源定位可以在高噪声背景下有较好的定位精度。     

基于A*算法的无人机地面目标跟踪

提出一种在威胁环境下应用A*算法进行目标跟踪的方法。为了简化模型和便于分析,主要考虑地形和雷达威胁。在考虑了雷达盲区的安全区域内,利用目标的实时信息和改进后的A*算法对无人机航迹进行规划,以达到跟踪地面移动目标的目的。仿真结果表明,所提出的方法可以很好地实现目标跟踪。     

低慢小无人机对军事区域的安全威胁及其应对方法

低慢小无人机具有小型化、红外与雷达暴露征候小、飞行高度低、飞行轨迹不定以及购买使用几乎无门槛等特征,给当前全球军事区域和军事行动安全带来了新的挑战.本文首先分析了世界主要国家对低慢小无人机的界定、国内外管控情况和相关威胁事件;然后,从低慢小无人机的侦察袭击能力、军事区域现有安防措施和低慢小无人机对军事区域进行侦察的相关...     

UKF算法及其在纯方位目标跟踪中的应用

为克服扩展卡尔曼滤波算法的缺陷,将UKF算法应用于纯方位目标跟踪问题中。该算法是一种以扩展卡尔曼滤波算法为基本框架,以贝叶斯理论和UT变换为理论基础的新型滤波算法。对UKF算法进行了深入的研究,并给出了一个纯方位目标跟踪的算例。仿真结果表明,该算法提高了滤波的稳定性和精确性,优于一般的扩展卡尔曼滤波算法,具有广泛的应用前景。     

去偏转换坐标卡尔曼滤波器的雷达目标跟踪

在雷达目标跟踪中 ,扩展卡尔曼滤波 (EKF)和转换坐标卡尔曼滤波 (CMKF)得到了广泛的应用。但当目标方位角的测量误差与目标斜距的乘积较大时 ,传统的EKF和CMKF的滤波性能会大大降低。推导了有测速元时的去偏转换卡尔曼滤波 (DCMKF)算法 ,仿真结果表明DCMKF的精度比EKF与CMKF有了很大的提高     

基于GreyNN模型的无人机需求预测研究

针对无人机（unmanned aerial vehicle,UAV）需求预测问题,建立了灰色神经网络（grey neural network,GreyNN）模型,基于GreyNN模型对无人机需求进行预测。仿真实验结果表明,在小样本贫信息情况下,GreyNN比单一BP神经网络模型和灰色预测（grey prediction）模型预测效果更好,实验验证了方法的可行性。     

基于粒子群优化算法的空中目标定位

受干扰条件下,雷达难以对空中目标准确定位。针对这一问题,提出了当多基雷达接收站在空间随机分布时,利用粒子群优化算法解决根据到达时间差对空中目标定位中遇到的非线性最优化问题。所建算法首先初始化一个随机粒子群,然后根据适应度值更新粒子速度和位置,通过迭代搜索最佳坐标。仿真结果表明,在参数设定合理的情况下,该算法性能稳定,能找到逼近全局最优点的解。