基于矢量传感器的探测系统信息处理

水下武器被动声探测系统中,目标方位估计和航迹估计是两项重要的内容。利用基于声压振速联合信息处理的矢量传感器探测系统,获取目标方位;据探测系统获得的深度、水平方位角、俯仰角三个运动参数,采用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法实现对水面运动目标进行航迹估计与跟踪,提高水下武器的精确打击能力。     

一种纯方位跟踪中的自适应滤波算法

针对纯方位被动目标跟踪中扩展卡尔曼滤波算法易发散的不足,提出了一种自适应的改进算法。该算法利用极大后验噪声估计器Sage-Husa对虚拟观测噪声进行实时在线估计,动态补偿线性化带来的误差。算法的对比仿真分析结果表明,AEKF较之EKF滤波效果有所改善,增强了稳定性,提高了精度,为水下纯方位被动目标跟踪的实现提供一种新的方法。     

纯方位目标运动分析可观测性研究

纯方位目标运动分析(BOTMA)仅利用方位信息实现对目标状态参数的估计,是一种有效的无源被动定位跟踪方法。纯方位系统中的可观测性条件、目标跟踪与估计策略、观测器最优机动轨迹构成了BOTMA的核心研究内容。可观测性问题是BOTMA首先必须解决的关键问题,可观测性条件是后续目标定位与跟踪的前提和基础。介绍了纯方位系统中可观测性的基本概念,从几何方法、线性与非线性方法、数值分析方法等角度,对BOTMA的可观测性研究成果进行了系统的总结和评述,最后对这一领域的研究提出了新的展望。     

鱼雷目标定位跟踪技术

对鱼雷目标进行定位跟踪是舰艇反鱼雷的关键,报警声纳能够给出水下鱼雷目标的方位信息,但仅利用方位信息对鱼雷目标进行定位跟踪是不够的。对本水面舰艇舰壳声纳和拖线阵声纳纯方位协同探测可行性进行分析,并对协同探测条件下鱼雷目标定位跟踪算法进行探讨,建立可应用于鱼雷目标定位跟踪的滤波算法模型,对其定位精度进行分析,并与最小二乘算法进行比较,通过仿真比较,最终确定出可用于鱼雷目标定位跟踪的算法模型。     

对运动目标多站时差定位和被动跟踪方法

针对对运动目标的被动定位跟踪问题,建立了对运动辐射源多站时差定位及被动跟踪的数学模型,研究了基于扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,EKF)的被动跟踪算法。首先,对运动目标建立了二阶常速运动模型,利用实时的时差定位结果和误差协方差矩阵作为扩展卡尔曼滤波的初始值和初始协方差进行被动跟踪;然后,进行了对运动目标定位跟踪的场景仿真,结果表明:扩展卡尔曼滤波实现了对时差定位实时结果平滑作用,使用该方法定位精度大大提高,目标轨迹更明显;最后,通过工程试验验证了该算法的有效性。     

一种基于多弹协同定位的机动目标估计算法

针对被动跟踪系统仅能对目标方位进行测量,提出了利用多弹协同体系提高系统可观测性,从而提高对目标的估计精度的方法.设计了基于多弹协同体系的被动跟踪系统;利用多弹协同探测,根据测向定位法得到弹目距离估计信息,并将该弹目距离估计作为伪量测量引入机动目标估计算法中;通过数字仿真验证了该方法可行,跟踪效果良好,易于工程实现.     

水声传感器信息处理技术

水声传感器信息融合是为潜艇、水面舰艇提供完整、准确、清晰战术态势的关键技术。结合各类声纳的特点,研究数据互联,水下被动定位与跟踪算法,纯方位系统的可观测性,跟踪坐标系的选择以及机动目标跟踪,是解决水声传感器信息处理的关键。首先对前人在这些方面的工作进行了总结和评述,然后根据现代海战的战术背景分析了水声传感器信息处理存在的一些技术难点和值得进一步研究的问题。     

基于匹配处理的纯方位目标运动分析方法

以被动声纳观测的目标方位信息为基础,将匹配处理技术用到目标运动参数纯方位估计中,建立了进行纯方位目标运动分析的匹配处理模型,给出相关的优化处理算法,并通过仿真计算验证了模型的有效性。仿真结果表明该算法在目标运动参数的收敛时间和距离等指标上有较明显改善。     

纯方位TMA的变增益扩展卡尔曼滤波算法

通过对水下纯方位目标运动分析中的扩展卡尔曼滤波(EKF)算法的分析,利用方位新息,构成了一条反馈回路,从而将EKF算法改进为变增益扩展卡尔曼滤波(VGEKF)算法.对比仿真分析表明,VGEKF较之EKF滤波效果有所改善,增强了稳定性,提高了精度,为水下纯方位目标运动分析的实现提供新的途径.     

自适应两步滤波算法在机载IRSTS被动定位中的应用

在机载红外搜索跟踪系统被动定位研究中,针对扩展卡尔曼滤波算法要求先验的噪声统计及存在系统观测模型线性化误差影响滤波精度的特点,利用两步滤波算法并结合Sage-Husa噪声估计器构建了适用于机载IRSTS被动定位特点的自适应两步滤波算法模型,算法不仅实时在线地估计了观测噪声的统计特性,而且避免了观测模型线性化误差.仿真结果表明,在完全相同的初始条件下,自适应两步滤波算法对目标运动参数的估计结果明显优于扩展卡尔曼滤波,从而提高了机载IRSTS被动定位的精度.     

水下目标跟踪技术

基于水下精确制导的要求,指出了水下目标跟踪技术的重要性和必要性,并分别就水下目标跟踪问题的分类、跟踪坐标系的选择、动载体下探测器的目标跟踪方法、目标运动模型、滤波方法、水下目标跟踪的特点做了叙述,同时对以后的发展方向作了展望.     

基于CPSO算法的海空跨域无人航行器集群协同作业路径规划

针对海空跨域无人航行器集群在复杂水域环境下协同作业以追踪水下目标的任务,提出一种基于协同粒子群(CPSO)的协同作业路径规划算法.考虑不同无人航行器集群特性优势,合理分解并分配远距离追踪水下目标任务过程,并利用CPSO算法进行路径规划.在CPSO算法中,首先为无人机(UAVs)集群规划飞行路径,UAV飞行过程中探测水面...     

改进型PASTd双基地MIMO雷达相干目标角度跟踪算法

针对双基地MIMO雷达相干目标运动时角度跟踪问题,提出了一种基于数据平滑的快速跟踪算法。首先借鉴空间平滑的思想,采用数据平滑重构得到满秩的数据,去除相干信号造成的影响。对PASTd算法进行改进,提出适合平滑后数据的PASTd算法,通过改进的PASTd算法,能够更快地得到目标特征向量,并对其进行正交化得到信号子空间,最后结合ESPRIT算法得到收发角度,并实现自动配对,完成运动目标的角度跟踪。仿真结果验证算法的有效性。     

一种基于方位时延的水下被动目标运动分析算法研究

设计了一种新型的水下被动目标运动分析系统.以测得的方位序列和到达不同传感器的时间差为基础,建立了状态方程和观测方程,运用扩展卡尔曼滤波算法,对系统进行了分析.通过蒙特卡罗模拟仿真实验结果表明,此算法具有收敛速度快、精度高、稳定性好等优点,有着良好的实际应用前景.     

一种基于Jerk模型的机动目标单站无源定位算法

针对采用非线性较强的观测角、角度变化率、脉冲到达时间差等参数的单站无源定位跟踪系统,提出了一种新的跟踪滤波算法IMM-Jerk。该方法用Jerk模型对做复杂机动的运动目标建模,采用经过UKF滤波改进的交互多模(IMM)算法对目标实现跟踪滤波。该算法可适用于对做多种机动运动的目标的跟踪,提高了目标跟踪收敛精度和跟踪系统的稳定性。仿真试验证明了该方法的可行性和有效性,并具有较高的应用价值。最后,对IMM-Jerk算法的研究方向进行了讨论。     

一种单站纯方位目标跟踪中的线性近似化滤波算法

针对EKF算法中存在初始化困难的缺陷,利用近似线性化的方法,构建基于修正极坐标系下的近似线性最小二乘滤波算法ALF;以ALF作为EKF滤波器的初始化算法,实现联合ALF和EKF的两阶段滤波算法,并将它应用在水下单站纯方位目标跟踪中。仿真结果表明,由ALF和EKF组成的两阶段滤波算法具有很好的稳定性,算法精度较高,是一种有效的算法,对潜艇实施隐蔽探测与跟踪具有重要意义.     

扩展式机动目标可调白噪声模型

在目标跟踪过程中,每个量测周期所得到的雷达量测数据以极坐标形式表示。量测方程在极坐标中是线性的,但在笛卡儿坐标系中却是非线性的。此时,目标跟踪实际上是非线性的。随着现代航空、航天技术的发展,飞行器的机动性得到了更大的加强,这就使跟踪问题变得更加困难和复杂。针对非线性机动目标跟踪问题,提出了一种扩展式当前统计模型机动目标跟踪算法。该算法不需要假定目标的机动加速度模型,而是直接正确地估计出机动目标的当前状态,不存在任何估计滞后与修正问题。最后,给出了算法的仿真分析。     

单脉冲雷达在多源环境中对目标的定位

在日益复杂的电子干扰环境下,提高精确制导武器的抗干扰能力一直是一个研究重点.针对单脉冲雷达跟踪目标过程中受到多源干扰这一背景,在多源信噪比未知情况下,提出一种利用某些先验信息对目标波束到达方向(DOA)进行估计的方法.这些先验信息包括噪声调频干扰信号(干扰带宽大于接收机带宽)经过匹配滤波后在围绕目标位置的各个距离分辨单元内都有信号输出以及雷达在跟踪目标过程中可获得目标信噪比.仿真结果表明,所提估计方法是有效的.     

城市环境下单无人机测向定位航迹优化算法

为解决单架无人机在城市环境中对辐射源目标的定位问题,提出了一种基于环境预测法的单无人机测向定位航迹优化算法。使用交互多模型-扩展卡尔曼滤波进行视距和非视距信号混合环境下的目标估计。结合估计的目标位置和城市地理信息模型,基于视线追踪法求解信号遮挡区域和多径信号干扰区域。在滚动时域控制算法框架下生成无人机预测轨迹,以最大化Fisher信息矩阵行列式为测向定位评价准则,考虑建筑物障碍以及其对信号的遮挡和反射效应对无人机测向定位航迹的影响,控制无人机选择最优航向飞行。仿真结果表明,该方法能够使无人机在存在障碍、信号遮挡和多径干扰的环境下实现对目标的高精度测向定位,为解决城市环境下的单架无人机测向定位问题提供了新思路。     

基于模糊折衷理论的目标威胁度综合评价模型

由于海洋环境的复杂性和水声信道的特殊性,多目标跟踪过程中的目标威胁评估一直是水声信号处理领域的突出难题.目标威胁度是目标分配的重要依据,必须综合考虑目标的多种特征信息.针对水下声自导系统,提出了目标威胁度评估指标体系,构建隶属度函数对各个指标进行了量化,并建立了基于模糊折衷的目标威胁度综合评价模型.仿真结果证明该方法能有效节省航程,为提高水下航行器的作战效能提供了有效途径.