基于双基阵的高炮弹丸炸点被动声定位研究

被动声定位技术在许多领域中有着广泛的应用,但定位精度低一直是影响其工程应用的关键问题之一。在研究单基阵被动声定位技术的基础上,提出了基于双基阵的被动声定位基本原理和方法,并对高炮弹丸炸点的被动声定位进行了仿真实验。仿真结果表明,采用双基阵对高炮弹丸炸点进行被动声定位,其精度有较大提高,克服了单基阵定位精度低的不足。此原理和方法同样适用于对其它三维空中目标进行被动声定位。     

被动声传感器网络模拟器的设计与实现

现代雷达防空体系对低空/超低空飞行目标的探测仍然是其弱点之一.被动声传感器网络数据融合理论和技术的快速发展,给这类目标的探测、识别和定位跟踪提供了新的方法.在对被动声传感器工作原理、目标运动模型和方位角检测模型分析的基础上,给出了一种被动声传感器网络模拟器的设计思路,同时给出了其软件平台的实现方法.模拟器考虑了大气环境因素的影响和传感器对目标探测的实时处理能力的要求,产生的仿真数据能够较好地逼近真实数据,为被动声传感器数据融合算法的研究提供了强有力的数据支持.     

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.     

时延估计多基地水下目标被动定位及误差分析

根据基于时延估计的多基地航空搜潜系统中目标、各被动浮标之间空间上的几何位置关系,建立目标位置的数学模型,确立了目标空间位置与声传播信号到各被动浮标的时延、布阵间距、声速之间的关系;在此基础上,根据时延估计方差的克拉莫-罗下限,分析信号信噪比、接收机带宽、信号中心频率及观测时间等参量测量误差对时延估计的影响,进而分析了各参量误差对目标定位误差影响,最后对所建模型及误差进行了仿真分析。     

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。     

基于机动观测站和机动外辐射源的被动跟踪模型

围绕机动观测站和机动外辐射源的被动雷达(Passive Radar,PR)目标跟踪问题,提出了一种以到达时间差(Time Difference of Arrival,TDOA)为目标观测量的被动跟踪模型,通过在同一观测间隔内顺次纠正外辐射源和目标的状态,减小了外辐射源定位误差对目标状态估计的影响。仿真分析了不同系统参数与目标跟踪精度之间的关系,证明了模型的有效性。     

基于矢量水听器的水下目标定位系统

单个矢量水听器测量目标俯仰角精度不高,且不能对目标距离进行估计,针对此问题,提出了一种结合矢量水听器和声压水听器的三元阵被动定位新方法.利用矢量水听器获得的声强信息,采用直方图估计法进行目标方位估计;利用三元垂直线阵获得的时延信息,进行目标俯仰角和距离估计,从而实现了对目标的定位.对算法进行了仿真验证并搭建定位系统进行...     

基于交会角的多站交叉定位融合算法及误差仿真

交叉定位是一种利用多站角度信息进行解算获得目标距离信息的方法,利用双站即可完成对目标的三维定位,但此时的误差分布特性和定位精度较差。在多站系统中,可以利用目标的冗余信息进行数据融合,以改善雷达交叉定位系统中交叉定位误差分布特性和定位精度,提出了基于交会角的多站交叉定位融合算法,仿真结果给出了融合前后的定位误差分布图。与以往的方法相比,此方法计算量小,实时性较好。     

基于MVEKF的空地反辐射导弹被动定位研究

采用捷联惯导系统的空地反辐射导弹在攻击过程中,容易因敌雷达突然关机而丢失目标,针对此问题,研究了新的抗目标雷达关机制导方法,该方法将修正极坐标系下的扩展卡尔曼滤波(EKF)算法在修正协方差扩展卡尔曼滤波(MVEKF)算法应用于目标雷达被动定位。仿真结果表明,与EKF算法相比,MVEKF算法是一种性能良好的滤波方法,可以用于解决空地反辐射导弹对目标雷达的被动定位问题。     

阵列增益下的最大听觉距离及算例分析

被动声定位技术已成为战场目标定位的重要手段,人-机一体化头盔式"电子哨兵"系统能够解决阵列信号处理低信噪比性能下降及人耳听觉距离有限的缺点。作为系统研发的理论基础,从声传播方程出发,研究了考虑阵列增益条件下的最大听觉距离。基于声传播方程,分析了声传播损失的计算方法,探讨了自由场情况下和存在阵列支撑物情况下阵列常规增益和阵列超增益的算法,最后通过算例对阵列处理提高人耳听音距离进行了说明,为人-机一体化"电子哨兵"系统研发提供了理论依据。     

多基阵无源声测定位算法的研究与仿真

对直升机等低空飞行目标的无源声测定位与跟踪是声学监视系统的重要研究内容。对多基阵低空飞行目标的无源声测定位方法进行了研究,并导出了定位算法和定位误差。理论分析和仿真实验表明,利用单基阵的方位和俯仰角进行多基阵融合定位时,无源声测定位系统有较高的定位精度,而且布阵形式对定位精度有一定的影响。该研究成果可直接用于对空中运动目标,如无人机等目标的无源声测定位。     

基于虚拟布站和运动目标信源的时差控制模型

针对时差定位无源雷达战场目标模拟问题,构建了基于虚拟长基线布站和运动目标信源的时差控制模型,设计的新型时差调制模式,可满足时差信号生成设备的时差范围和精度要求,突破了时差定位无源雷达零基线状态无法定位的技术难题。基于该模型的战场目标模拟系统,实现了携有高精度时差信息的多路射频信号输出,能够为该类装备日常操作演练提供电磁环境支撑。     

双站无源定位最佳配置分析

为了提高双站无源定位精度,在全局坐标系下分析了双站纯方位定位系统的最佳配置形式。首先研究了最小GDOP(Geometric Dilution of Precision)意义下的方位角约束关系及最优夹角,得到双站的最佳配置形式是目标与两传感器间呈一确定夹角的等腰三角形;在此基础上,讨论了夹角对GDOP的影响进而提出有效定位区域的概念,指出只有当目标位于该区域内时双站才能获得较好的定位精度。仿真结果验证了上述关于最佳配置形式及有效定位区域的分析,指出该结论可以应用到基于传感器管理的多站无源定位算法中。     

UKF在反辐射无人机抗目标雷达关机中的应用

基于捷联惯导/反辐射导引头组合抗目标雷达关机制导方案,研究了UKF方法在对目标雷达被动定位中的应用.针对反辐射导引头测角存在非线性特性的特点,提出了一种基于扩展状态变量维数的方法同时实现目标状态估计和导引头非线性特性补偿.仿真结果表明,UKF方法与传统的EKF方法相比具有更高的定位精度.     

改进的组网雷达目标跟踪数据关联算法

基于高逼真多假目标干扰在组网雷达进行数据处理时可能会极大地增加中心站的计算量,降低数据关联正确率,提出一种改进的双门限快速数据关联算法,利用无源侦察设备所测的目标属性参数与空间状态参数的联合统计距离,对有源雷达与无源侦察装备协同的数据关联进行改良。通过仿真比较得出改进算法不仅可以对目标成功地进行跟踪,降低目标位置均方根误差,而且运算时间要比传统的JPDA大为缩短,验证了算法的有效性。     

基于约束条件的无源雷达部署优化及应用研究

提出了四站时差定位无源雷达系统的探测威力模型及覆盖度指数评估模型,分析了系统在实际部署应用中面临的辅站站址的选择、主辅站高度优化配置等问题.论述了系统在实际运行中可能出现2种故障模式,并定量仿真分析了目标位置变化对辅站故障时系统探测能力的影响.分析方法及所得结论对系统的实际部署使用具有理论指导意义,且可作为一种实用方法用于具体部署优化决策.     

只测角两站被动定位系统中虚假定位点的识别方法研究

多站被动定位中,虚假定位点的识别问题是电子侦察中尚待解决的一个重要问题。本文研究包含一个运动站的只测角两站被动定位系统,提出先用扩展Kalman滤波对多个辐射源精确定位,然后通过空间相关处理识别虚假定位点的方法,大量的计算机仿真结果表明,上述识别方法在两目标张角大于测角误差的均方根值时,具有良好的识别效果。系统识别出的真实定位点,其定位精度可达单目标环境下的同等定位精度。     

无源时差定位布站形式对定位精度的影响

用时差法对空中机动目标进行定位,地面至少需要四个基站工作,而地面基站的布站形式对定位精度有很大的影响.通过计算机对时差定位的三种基本布站形式进行分析和仿真,得出了目标定位精度与布站方式的关系,即在相同的测量条件下达到最优的测量结果.通过建立时差定位模型,分析影响定位精度的各因素,得出了不同布站情况下的几何精度因子图,为无源时差定位系统的布站提供理论指导.     

一种用于声目标识别的小波变换去噪方法

根据受噪声污染信号的小波变换系数中对信号有贡献的仅占其很小一部分的事实,提出了一种基于系数门限值去噪的方法。对不同信号的仿真结果表明该方法去噪效果明显,运算量小,适合用于对声目标识别系统的噪声去除。这对于改善声目标识别系统的抗噪性能是十分有意义的。