机动目标建模及机动检测算法

为解决机动目标跟踪问题,建立了非机动(匀速直线运动)和机动目标当前统计两种动态模型,并对机动目标当前统计模型的输入控制的估计进行了适当改进.同时对非机动模型的观测残差和机动模型的输入估计进行检验,以便准确检测目标机动.     

基于IMM滤波器的纯方位机动目标跟踪

针对无源纯方位跟踪中目标机动的问题,提出了一种基于交互式多模型的目标跟踪算法。该算法用伪量测变换估计器(PLE)将纯方位跟踪中非线性观测模型线性化,避免了计算雅克比行列式。机动目标跟踪中通过实时调整模型匹配概率,提高了滤波器对状态变化的跟踪能力。同时该算法实时修正观测噪声协方差,消除目标远离基阵时观测噪声对目标定位的影响。最后通过与MGEKF进行比较,Monte Carlo仿真结果验证了该算法的优越性。     

机动目标跟踪误差CRLB计算与分析

克拉美-罗下限(CRLB)作为参数估计所能达到的最低误差限,常被用来衡量算法估计性能的优劣程度。以转弯机动为例,研究了有源(主动)和无源(被动)两种观测条件下目标跟踪CRLB计算的一般方法,并通过矩阵理论分析了目标机动可能引起的CRLB突变的原因,为机动目标跟踪的算法性能评估提供了有效手段。最后给出了仿真算例。     

三星系统对地面机动目标无源定位的IMM算法

研究了三星测时差无源定位系统对地面机动辐射源定位与跟踪的滤波算法问题.将IMM滤波器应用到三星时差定位系统中,采用三模型组合的IMM滤波算法,首先通过时差测量参数计算出粗略的定位结果,接下来采用IMM滤波算法逐步估计出机动辐射源的速度和加速度,并修正初始的定位结果,提高定位精度.仿真结果表明,基于IMM滤波器的三星时差定位系统具有较快的收敛时间、较高的跟踪精度和适中的计算复杂度,能够对不同强度的机动目标进行定位与跟踪,很好地解决了三星时差定位系统对地面机动辐射源定位跟踪的算法问题.     

机动目标跟踪算法

文中提出了一种新的机动目标跟踪方法。一种基于新息序列的最快检测方案被设计出来,用于目标机动的快速检测。对给定的虚警概率,得出了最小机动检测延迟的最佳滑动窗口长度。检测到机动后,用增加机动项的方法修正系统模型。文中提出用递推算法来估计机动幅度。使用该估计,修正的卡尔曼(Kalman)滤波器可被用来对目标实施跟踪。仿真结果表明尤其是在目标机动过程中该算法具有优越的性能。     

非线性系统中的机动目标跟踪算法

对于非线性系统中的机动目标跟踪问题 ,首先针对“当前”统计模型的缺陷提出了一种修正算法 ,然后应用转换测量Kalman滤波算法进行跟踪。仿真结果表明在非线性观测条件下 ,算法明显提高了对弱机动和非机动目标的跟踪性能 ,同时保持了对强机动目标的高性能跟踪     

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。     

一种改进的机动辐射源单站无源跟踪变维滤波算法

针对机动辐射源的单站无源跟踪问题,提出了一种利用多普勒频率变化率和角度测量,结合匀速(CV)模型和Singer模型对机动辐射源进行跟踪的改进变维滤波(VDF)自适应算法.在该方法中引入了模型最短生存期概念,即利用模型最短生存期和机动检测结果联合控制VDF模型切换,改善VDF的滤波性能.对改进VDF方法和交互多模型(IMM)方法进行了仿真比较,结果表明,改进VDF方法减小了运算量,能够得到与IMM方法相当甚至更好的跟踪效果.     

用批递归估计器纯方位跟踪机动目标

本文介绍一种新的批递归估计器用杂波中的纯方位量测跟踪机动目标(即,低信噪比(SNR)目标)。标准的递归估计器跟广义卡尔曼滤波器(EKF)一样由于缺乏初始目标距离信息而造成粗劣收敛和不稳定状态。另一方面,批估计器不可以处理目标机动。为了纠正这些缺陷,本文用概率数据互联将批最大似然——概率数据互联估计器(ML-PDA)同递归交互多模型(IMM)估计器组合,在有杂波的条件下产生较好的航迹初值和航迹保持结果。还论证,批递归估计器可以用于基于目标状态估计的自适应己舰机动决策,以提高目标的可观测性。跟踪算法对有8dB信噪比的目标被证明是有效的。     

IMM-Singer模型的机动目标跟踪算法

交互式多模型(IMM)算法是一种有效机动目标跟踪算法,但其性能与模型的选择、个数以及参数有关。Singer模型算法可以实现对机动目标的跟踪,但该算法存在机动频率和过程噪声大小等参数难以选取的问题。针对以上情况,利用IMM算法易于结合其他算法的特点,提出一种基于IMM-Singer模型的机动目标跟踪算法,实现Singer模型参数的自适应选择。仿真结果表明,该算法比单一的Singer模型算法或一般的IMM算法更能有效提高机动目标跟踪精度。     

航天器轨道机动仿真

针对航天器轨道机动问题,研究了航天器的多种轨道机动方式,给出在不同轨道情况下的模型实现及数字仿真.设计了航天器轨道机动消耗的目标函数,建立了能量-时间消耗的混合优化指标,最终得出了航天器在不同约束条件下的轨道机动策略.     

再入机动弹头的速度控制

本文详细地讨论了再入机动弹头的速度控制问题。根据优化原理找到了对固定目标进行攻击的最优制导规律,讨论了理想速度曲线的设计方法,以及具体实施减速控制的方法。仿真计算表明,对落速控制的精度是较高的。     

TWS 雷达中的机动目标跟踪问题

采用非零均值相关加速度模型建立ｋａｌｍａｎ滤波器,以解决ＴＷＳ雷达中的机动目标跟踪问题。建立在载准线直角坐标系的机动检测器根据残差的变化可自动调整机动加速度方差以保证非机动目标的跟踪精度和跟踪器对机动目标的跟踪。仿真表明了本文方法的有效性。     

对机动突防反舰导弹的防御

建立了舰空导弹反导拦截模型和反舰导弹“蛇行机动”突防弹道模型,通过攻防对抗仿真的方法研究了舰空导弹对末端机动突防反舰导弹的防御问题,提出了对舰空导弹未来发展的建议.     

空战机动决策方法研究

在阐述空战机动决策作用的同时 ,分析对比了几种常用空战机动决策方法 :矩阵对策法、专家系统法、神经网络法和微分对策法等 ;在此基础上引入了一种新的空战机动决策方法——决策影响图法 ,并对其具体应用作了探讨。     

对机动目标的滤波和预测(下)

因反超音速导弹和末端机动导弹的需求,必需解决对机动目标的跟踪滤波和预测问题.根据对机动目标运动特性和噪声特性的分析,指出不能用处理平稳随机过程的最佳滤波方法来处理非平稳随机过程的滤波问题.利用自动控制理论、自适应控制方法和误差相消技术,构建了对付机动目标的滤波器,并给合常用的几条航路和一条完整的末端机动导弹航路,进行了模拟仿真计算,获得了较好的结果.最后,还给出了能补偿系统偏差的预测方法.     

机动目标跟踪的修正输入估计(MIE)算法与自适应α-β算法

机动目标的跟踪是雷达数据处理中的重要问题,对此进行了探讨的代表性的算法有Singer算法、IE算法、VD算法、IMM算法等。本文提出了修正的输入估计(MIE)与自适应的α—β两种新算法。MIE算法性能与IE算法相当,但运算量比IE算法小。自适应α—β算法的性能略低于以上几种算法,但运算量则大大低于上述几种算法,在对性能要求不很高的情况下,采用这种算法是较为合适的。     

对机动目标的滤波和预测研究(上)

因反超音速导弹和末端机动导弹的需求,必需解决对机动目标的跟踪滤波和预测问题.根据对机动目标运动特性和噪声特性的分析,指出不能用处理平稳随机过程的最佳滤波方法来处理非平稳随机过程的滤波问题.利用自动控制理论、自适应控制方法和误差相消技术,构建了对付机动目标的滤波器,并给合常用的几条航路和一条完整的末端机动导弹航路,进行了...     

基于信息增量的机动目标传感器管理算法

随着目标机动的逐渐增强,机动目标运动模型越来越复杂,与传感器管理算法的耦合性越来越强.对机动目标采用交互式多模型运动建模,推导了交互式多模型下的传感器信息增量算法,提出了一种基于信息增量的机动目标传感器管理算法,结果表明了该分配算法的有效性.     

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。