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。     

一种反辐射导弹抗低截获概率雷达关机的被动定位方法

针对反辐射导弹与雷达的攻防对抗形势,详尽阐释了目前反辐射导弹(ARM)抗雷达关机的主要手段及其核心原理,仔细分析了脉冲体制雷达的跟踪扫描机制、低截获概率(LPI)雷达的工作特点以及反辐射导弹被动雷达导引头的基本工作原理,由此归结出反辐射导弹在应对低截获概率雷达时制导信息的特性,然后首次提出了一种基于灰色理论的被动定位方法,并在考虑雷达跟踪扫描模型和被动雷达导引头检测模型的情况下通过数学仿真验证它具有较好的抗低截获概率雷达关机能力,落地点的圆概率误差仅在6.40m左右。     

组网雷达的改进粒子滤波算法

针对现代战争中有源雷达容易受到干扰和反辐射导弹的摧毁,以及无源雷达隐蔽性高,只能测量方位角度,测量精度小等特点,提出利用集中式有源雷达系统与无源雷达系统协同组网对目标进行跟踪。但是在实际环境中,噪声属性以及有源雷达,无源雷达接收信号的特点决定了组网雷达需要应用非线性滤波技术对信号进行处理。传统的非线性技术包括卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波(EKF)或无迹卡尔曼滤波(UKF)等方法。非线性近似过程带来的误差相对较大,而且均要求观测噪声和过程噪声为独立或相关的高斯白噪声。而粒子滤波避免了传统非线性滤波方法的缺陷,但是存在粒子退化,于是用EKF和UKF在每一时刻更新粒子,用更新的粒子及其协方差构造重要性函数,然后重采样。仿真实验表明这两种改进粒子滤波方法有很好的效果。     

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.     

UKF及其在目标跟踪中的应用

在高斯噪声环境下,为了解决扩展卡尔曼滤波(EKF)在目标跟踪应用中精度低和滤波发散的问题,将无迹卡尔曼滤波(UKF)应用于非线性系统的目标跟踪.研究了无迹卡尔曼滤波估计方法,对采样策略进行了比例修正.通过UKF在目标跟踪中的应用仿真结果表明,与EKF相比较,UKF有更好的跟踪性能、收敛快、对噪声有更强的适应能力,算法实现简单.     

无味卡尔曼滤波在空对海单站BDO-TMA中的应用

针对空对海单站无源只测方位-多普勒目标运动分析(BDO-TMA)问题应用无味卡尔曼滤波(UKF:Unscented Kalman Filtering) EKF进行了对照研究,建立了该应用场景下的离散非线性滤波估计模型,Monte Carlo仿真运行结果表明,UKF在该应用背景下是切实可行的,具有更高的估计精度和更强的收敛特性.     

机载反辐射导弹和常规反舰导弹协同规划算法

机载反辐射导弹在攻击移动目标时容易受雷达关机影响而丢失目标,和常规主动雷达制导的反舰导弹协同攻击可以有效对抗目标雷达关机。为了达到协同作战目的,载机起飞前已知目标信息情况下,通过计划协同算法确定协同作战方案,方案包括载机和导弹各个航路点位置和到达该位置的时间点,然后按照在机场起飞前就制定好的方案实施具体作战行动。对计划协同算法进行了实例仿真,结果表明算法切实有效。     

基于UKF滤波的时差定位与跟踪

由于无源时差定位隐蔽性强,抗干扰性好,定位精度高,相对于测向时差联合定位需要处理的数据少,因此是网络雷达中最主要的定位方式.提出将UKF滤波算法应用到网络雷达的时差定位跟踪中.计算机仿真实验表明,应用UKF算法比以往EKF类算法在滤波性能上有明显的提高.     

基于方根分解形式的UKF算法在目标跟踪中的应用

UKF作为一种新的非线性滤波方法已在目标跟踪问题中得到应用,在状态的时间更新阶段直接使用非线性模型,不引入线性化误差,而且不必计算Jacobians矩阵,相对于扩展卡尔曼滤波(EKF)不仅能提高滤波精度,而且更容易实现.提出了一种基于方根分解形式的UKF算法(SRD-UKF),算法的方根形式增加了数字稳定性和状态协方差的半正定性.通过BOT(bearing of target)仿真实验结果表明,该算法与UKF和PF算法相比具有更好的滤波性能.     

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.