利用会聚区隐蔽解算目标运动要素的方法

在浅海,当被动声纳探测到目标后,由于舰艇间不断的运动,测得的目标方位随时间的不同而不断地发生变化,利用目标方位的变化,通过纯方位法和滤波估计等方法可解算出目标的运动要素.当声纳利用深海会聚区的声学效应在远距离上探测到目标时,因舰艇被动声纳在隐蔽条件下往往只能测得目标的方位,此时的目标方位随着时间的不同变化很小,难以利用浅海的解算方法求出目标的运动要素.为解决这一问题,基于对深海会聚区声学效应的分析,提出了利用会聚区宽度等特点,采用本舰艇合理机动的方式,来求解目标的运动要素的方法.通过对本舰艇各种可能机动方式的建模和计算机仿真计算的结果可见,该方法可行,且在第一、第二会聚区效果明显.     

基于方位数值拟合的目标机动改变判断*

被动声纳和侦察雷达等传感器材对目标的探测仅能获取目标方位信息。虽然基于纯方位信息和探测平台机动位置的方位平差法,能够解算得出定向定速运动目标的要素,然而在实际作战应用中,目标可能会频繁地出现转向机动,使运动要素永远也不可能收敛。判明目标改变机动具有十分重要的战术价值。本文研究给出了一种基于时间方位拟合的目标转向运动判断方法,并结合典型态势进行了仿真分析,得出了拟合判断参数,研究结果为目标运动要素解算控制、潜艇查明水面舰艇巡逻线等作战应用提供目标转向判断依据。与方位滤波方法相比,这一方法概念清晰、算法简单、实用性强。     

单平台纯方位信息的水面编队目标运动要素解算

基于实际背景需求,针对单平台纯方位水面编队目标运动要素解算问题,从可观测性、观测平台机动及解算模型三方面作了探讨.利用线性系统可观测理论,基于伪线性量测方程对编队目标运动要素的可观测性进行了研究,给出了可观测条件.以Fisher信息阵行列式为性能指标,探讨了观测平台最优机动的理论轨线和工程轨线形状.给出了3种编队目标运动要素解算模型,并进行了仿真比较分析.研究结论和仿真结果表明:水下单平台基于纯方位解算编队目标运动要素,自身必须作有效机动,可以采用单目标运动要素解算的最佳机动策略;提出的联合解算模型的效果显著好于已有的两种模型.     

基于方位和多普勒频移的目标机动检测方法研究

研究目标在机动前后均做匀速直线运动,在某一时刻做折线机动的机动目标跟踪检测问题。根据被动观测器测得目标方位和多普勒频移信息,结合方位、多普勒频移测量条件下目标跟踪的特点,建立了基于方位和多普勒频移的要素解算模型,提出了基于要素解算结果的机动检测方法,给出了机动时刻的估计算法,并进行了仿真计算,验证了此方法的有效性。     

潜艇不机动纯方位解算编队目标运动要素方法

针对单艘潜艇纯方位目标定位必须潜艇机动才能使算法收敛的问题,首次采用几何分析法研究了潜艇不机动情况下,解算编队目标运动要素的方法;然后,基于最小二乘法,给出了具体的解算模型,并给定态势,进行实例仿真。证明该算法能够满足潜艇隐蔽对编队目标定位的需要,进一步丰富了潜艇纯方位目标定位方法。     

基于方位-频率解算目标运动要素的航路选择

基于方位-频率解算目标运动要素解算方法可实现水下观测平台不机动解算目标运动要素,但接敌航路仍影响目标运动要素解算精度及平台隐蔽性。建立了方位-频率目标定位模型,通过仿真分析了不同初始目标舷角下,水下观测平台采用不同接敌航路情况下目标运动要素解算收敛速度和精度,并从保持水下观察平台隐蔽性的角度,探究了不同初始态势下应选择的航路。     

鱼雷纯方位攻击提前角优化分析

鱼雷纯方位攻击是潜艇因无法解算目标运动要素时,依靠方位变化对目标实施快速鱼雷攻击的一种方法。鱼雷命中概率是武器装备研究和作战使用研究的重要内容,也是鱼雷武器作战效能评估的主要依据。通过分析自导鱼雷纯方位攻击的使用过程,建立了相应的数学和仿真模型,并采用大样本仿真的方法,得出不同情况下鱼雷攻击提前角的最优解。     

方位偏差在多方位—初距法解算目标运动中的应用

多方位—初距法是潜艇解算目标运动要素的常用方法之一,所提供的估计初始距离的准确程序直接影响解算的可信度。为了及时评判估计初始距离的准确程度,引入方位偏差的概念,作为潜艇指挥员修正估计初始距离的重要依据。方位偏差是利用部分方位序列解算目标运动要素,根据解算结果推算当前目标方位,与当前实测目标方位相比较的结果。利用估计初始距离与真实初始距离差异性反映到方位偏差的变化规律,可以迅速有效地调整估计初始距离,使解算过程快速收敛到理想解。     

曲线拟合的单静止站纯方位目标参数计算方法

线性平差法将测量初始方位作为目标的真实初始方位,引入了有偏误差;余切法是一种三方位解算法,解算没有使用积累测量信息,解算精度不高。因此提出一种曲线拟合的方法,将目标初始方位、航速与初距的比值、航向作为待解算目标参数,从而避免有偏误差。并且给出了静止单站纯方位目标航向解算误差的Cramer-Rao下界。在不同目标航路下对3种方法进行高测量误差(3°)仿真验证,表明曲线拟合方法接近Cramer-Rao下界。     

纯方位目标跟踪算法性能分析

本文对纯方位目标跟踪中的三种方位平差法进行了分析,讨论了方位误差和己艇运动要素误差对算法的解算误差的影响,进而显示了纯方位目标跟踪这一特殊估值问题中的目标运动参量和坐标系选择的重要性。此外,从分析结果中还能看出目标和己艇的运动几何态势对算法性能的影响。根据性能分析,本文还对三种算法进行了比较。     

六方位相对标图法绘算目标运动参数

基于相对运动原理以及观测平台在机动前后以被动方式分别测取的目标六个不同方位,提出了一种观测平台隐蔽确定目标运动参数的相对标图绘算方法。文章论证了该方法的基本原理和给出了具体的绘算原理方法步骤,并对该方法的不同绘算态势下的使用结果与使用影响因素进行了分析。实际绘算使用结果表明,利用该方法绘目标运动参数时的速度与精度能够满足绝大部分态势下的目标运动参数绘算需要。     

噪声目标转向机动自动检测

根据观测器--目标保持匀速直线运动时目标方位随时间线性变化的一种可量测函数,研究了一种检测目标转向机动的新方法.由于该方法将目标方位随时间变化的非线性关系转换到另一空间的线性关系,这使得检测更加有效、直观,并且能够克服直接采用方位序列检测目标转向机动在特殊情况下失效的限制.最后计算机仿真计算及实测数据验证结果表明,该方法能快速、准确地检测目标的转向机动.     

基于方位和线谱频移的TMA方法

采用纯方位跟踪(BOT)技术确定运动声源的位置及速度时,需要自身至少机动一次,这给观测带来了一定的限制。而处于舰船噪声低频区的线谱具有很高的强度和稳定度,这一事实为估计目标运动要素提供了新的思路。综合考虑了目标方位和线谱多普勒频移信息,给出了形式简洁,易于实现的滤波公式,消除了机动限制。计算机模拟及海上试验数据表明该方法能够得到稳定有效的解。     

时空积分及粒子群优化算法的目标被动定位方法

目标运动分析是武器控制的基础,研究了可用于目标被动定位的时空积分方法,建立了该方法求解目标运动参数的理论模型,采用粒子群优化算法对时空积分谱进行优化处理以获得目标参数的最优解,海上试验数据处理结果表明该方法能够得到稳定有效的解.     

基于调频傅里叶变换的高速目标ISAR距离像算法

在大时宽带宽线性调频(LFM)体制高分辨逆合成孔径(ISAR)雷达中,目标高速运动将引起严重的回波多普勒色散,如果不消除该影响则不能正确成像。针对该问题,设计了一种通过调频傅里叶变换对目标脉内运动参数进行估计,补偿回波脉内走动得到目标距离像的方法。该方法首先估计脉内运动参数,初步补偿脉内走动,然后估计运动轨迹进一步精确补偿脉内走动,补偿脉内走动后通过包络对齐消除脉间走动,得到目标距离像。算法的主要过程在脉冲重复周期内进行,可以满足实时成像和参数估计的需求。     

3D laser scanning strategy based on cascaded deep neural network

A 3D laser scanning strategy based on cascaded deep neural network is proposed for the scanning system converted from 2D Lidar with a pitching motion device. The strategy is aimed at moving target detection and monitoring. Combining the device characteristics, the strategy first proposes a cascaded deep neural network, which inputs 2D point cloud, color image and pitching angle. The outputs are target distance and speed classification. And the cross-entropy loss function of network is modified by using focal loss and uniform distribution to improve the recognition accuracy. Then a pitching range and speed model are proposed to determine pitching motion parameters. Finally, the adaptive scanning is realized by integral separate speed PID. The experimental results show that the accuracies of the improved network target detection box, distance and speed classification are 90.17%, 96.87% and 96.97%, respectively. The average speed error of the improved PID is 0.4239°/s, and the average strategy execution time is 0.1521 s. The range and speed model can effectively reduce the collection of useless information and the deformation of the target point cloud. Conclusively, the experimental of overall scanning strategy show that it can improve target point cloud integrity and density while ensuring the capture of target.     

变工况下轴承健康监测的相关向量机与自适应阈值模型方法

工况在旋转机械运行过程中通常是变化的。变化的工况和故障一样,也会引起机械振动特征发生改变,从而引起诊断误差。为此,提出一种用于变工况下轴承健康监测的新方法。该方法使用相关向量机拟合振动特征的统计量随工况参数的变化,得到特征统计量与工况参数之间的连续函数关系;基于不同工况下的特征统计,构建自适应阈值模型。将该方法用于不同转速下的轴承健康监测,结果表明,当转速超过某一个较小的值时,该方法有效。     

不同时间信息条件下多目轨迹交会测量点目标运动的方法

针对多相机对点目标的运动轨迹测量,提出不同时间信息条件下的多目轨迹交会法。对点目标运动轨迹进行时间多项式参数化描述,再将多个相机观察目标的系列视线与目标的参数化运动轨迹进行交会,通过最小化物方残差,确定出目标的运动轨迹。相对于传统的多目交会测量模式,本方法不仅能够有效地提高测量精度,而且能够在多相机之间观测不同步,或者时间未对准,甚至无时间信息的情况下仍得到目标的运动轨迹参数。相对于单相机测量模式时要求相机必须运动,多目情况下不要求相机自身运动。仿真实验和真实实验验证了该方法的有效性和高精度。     

基于神经网络的舰船目标识别研究

为了实现对水下目标的识别,在现有特征提取方法的基础上,提出了一种从DEMON谱线谱和DEMON谱连续谱提取的特征方法,并设计了一个基于BP神经网络和多神经网络分类识别器的舰船目标识别系统。通过对实际舰船噪声目标进行识别,识别效果比较满意。这对舰船目标识别的发展具有一定的参考价值。     

等速运动观测站纯方位系统的可观测性

对等速直线运动单观测站纯方位目标运动分析问题进行了讨论。尽管系统是不完全可观测的,却证明了目标部分运动参数是可估计的,即目标与观察者的相对航向Kr、相对速度与初距离之比Vr/Do是可以解算的;并对可估计参数的有解条件进行了分析。