基于MDCFT的天空双基地雷达机动目标检测方法

针对天空双基地雷达高速机动目标的距离徙动和多普勒频谱扩展问题,在建立目标回波信号模型及分析目标距离和多普勒徙动特性的基础上,提出了一种适用于该体制雷达的高速机动目标检测方法。首先对脉压回波信号采用Keystone变换校正距离徙动;其次对离散线性调频傅里叶变换(discrete chirp-Fourier transform,DCFT)进行修正,完成对目标加速度大小和频率因子的估计;然后根据构造的二次相位补偿函数,实现多普勒徙动补偿;最后对补偿后回波信号进行相参积累检测。仿真结果表明,所提方法对目标径向加速度的估计更准确能有效对高速机动目标回波能量进行相参积累,提高了在低信噪比条件下的检测性能。     

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。     

参数化时频分析的匀加速旋转目标ISAR成像

对于机动目标,运动补偿后目标相对于雷达的转动不能近似为匀速转动,而是更接近于匀加速转动,此时传统的距离多普勒成像算法不能得到很好的成像结果.分析总结了几种针对非匀速转动的时频联合分析算法,提出了一种基于参数化时频分析-AGCD快速算法的匀加速旋转目标成像算法,仿真表明了该算法具有精度高、速度快且无交叉项的优点,比原有的一些算法有较大的改进.     

使用位置和速率量测值的三状态卡尔曼跟踪器

本文叙述了跟踪类似飞机的运动目标的三状态卡尔曼跟踪器,该跟踪器利用使用脉冲多普勒处理过的边跟踪边扫描雷达传感器获得的位置和速率量测值,例如,提供清晰的多普勒数据的动目标探测器就是这种雷达传感器。在白噪音机动能力的假设条件下,已经解析地获得了稳态滤波器参数。这些参数的数值计算与用递归卡尔曼滤波器矩阵方程得到的数值计算完全一致。在只能得到距离量测值的情况下,作为这种模型的特殊情况获得了这种情况的解。为了举例说明这个解是怎样取决于不同的参数,本文还介绍了归一化的协方差和增益图象。     

基于解距离的纯方位观测器最优机动轨迹

目标距离是潜艇进行作战决策和武器使用时考虑的一个重要参数。为了在纯方位观测条件下快速解算目标距离,提出了一种新的几何算法,即利用假想方位与观测器测量方位的几何关系,通过解平面三角形获得目标距离的解析解。对距离误差进行了分析,提出降低距离估计误差的观测器最优机动方案,并求得观测器等速运动时最优机动航向的解析表达式。进一步提出了一种工程简化的次优机动方案,并求得其解析解。所提出的解距离方法和最优机动方案具有理论和工程应用意义。     

变加速运动目标的相参积累算法

针对高速机动目标发生多种距离走动和多种多普勒走动现象而无法实现能量有效积累问题,提出了一种不需要进行参数搜索的变加速运动目标的相参积累算法。首先,对频域脉压回波信号进行慢时间序列翻转变换,并与频域脉压回波信号相乘,可以同时校正速度引起的线性距离走动、加加速度引起的三阶距离走动和加加速度引起的多普勒弯曲。其次,采用二阶keystone变换的方法对加速度引起的距离弯曲进行校正。最后,将慢时间维信号看做线性调频信号,利用双正交傅里叶变换估计调频斜率来实现相参积累。通过仿真证明,该方法能够有效实现积累,能够实现多目标检测,相比其他算法具有优越性。     

估算目标加速度的方法及其在导弹制导律中的应用

引言设计导弹制导律时,通常假设目标不作机动飞行,因此应用一般比例导航法制导导弹可以得到较直的飞行弹道和较小的脱靶距离。如果目标在飞行过程中突然以某种规律机动,则应用一般比例导航法就得不到预期的效果。然而如能测量到目标加速度并用来制导导弹,就可对付这种机动。问题是如何确定目标加速度。国外七十年代后期的研究末制导规律的文献中,给出了有价值的成果。在减小终端脱靶距离的意义上,对比例导航法进行了改进。这种     

中国BAL-607型战场侦察雷达

BAL-607(ST-312)型战场侦察雷达是全天候、高机动、轻小型化的中程战场侦察雷达,1992年设计定型。该雷达采用准相参多普勒脉冲体制,能从强地杂波干扰中精确探测、识别和定位地面运动目标和低空飞行目标,如单兵(探测距离>15公里)、轻型车辆(探测距离>26公里)、重型车辆(探测距离>40公里)和直升机(探测距离>35公里),适用于野外作战。     

基于多雷达组网IMM-GMPHDF的机动多目标检测跟踪

高斯混合概率假设密度滤波(GMPHDF)有牢固的理论基础,是解决高斯条件下跟踪强杂波环境中目标数未知的多目标问题的有效方法。但当目标发生机动时,就难以跟踪到目标,因此,在GMPHDF中引入交互多模型(IMM)算法,对继续存在目标的运动模型进行建模,根据计算的模型概率融合各模型滤波器估计得到的继续存在目标概率假设密度,解决了运动模型机动问题。仿真实验表明,IMM-GMPHDF能实时跟踪到强机动超音速多目标,在多雷达组网系统中跟踪强机动超音速多目标精度(OSPA距离均方根误差)能达到70 m,满足了工程使用要求。     

基于Memetic算法的要地防空兵力机动部署优化方法

兵力部署优化问题是防空作战筹划的重要研究内容之一。针对要地防空作战过程中的兵力机动调整部署问题,改进防区离散化方法得到部署方案集,将基于战场实时态势的部署方案对空防御效能作为优化目标,将机动部署过程中的机动距离作为约束,建立了防空兵力机动部署优化模型,并利用Memetic算法进行求解。仿真实验验证了优化模型的有效性和合理性,可为科学制定兵力机动部署方案提供参考。     

用于机动目标跟踪的自适应交互式多模型算法

针对当前统计模型对弱机动或非机动目标跟踪效果不理想等问题,提出了一种修正当前统计模型与匀速模型的自适应交互式多模型算法,可在线修正当前统计模型的加速度极限值,调整过程噪声方差,提高了当前统计模型的自适应性。同时,通过在常规匀速模型中引入机动检测机制,抑制了常规匀速模型对机动目标跟踪的滤波发散,通过引入强跟踪算法,增强了模型对目标突发机动的自适应跟踪能力。仿真结果表明,该算法充分发挥了当前统计模型和交互式多模型算法的优势,对强机动和弱机动目标都具有很好的效果。     

海上机动目标的运动预测模型及精度分析

分析了海上机动目标的运动特性,针对海上机动目标在某些时间段运动具有一定的规律性,用插值外推法建立了预测其运动的数学模型。并对此模型的精度进行了分析,最后给出了实例。仿真结果表明,本模型能适用于海上机动目标不同的机动方式,算法快捷,具有较强的军事应用价值,模型的计算精度完全满足某新型号导弹的作战要求。     

多空域窗射击技术研究

未来空域窗射击体制相对集火射击体制,提高了对机动目标的拦截概率,能够对付有限机动目标,然而依然难以对付具有高度机动能力的目标,尤其是有人驾驶飞机,如果在射弹飞行时间内进行拐弯、爬升、俯冲等强机动.为了进一步提高对目标的拦截概率,提出了多空域窗射击体制,即在传统火控系统中增加目标实时态势估计模块,实时预测目标在射弹飞行时间内的可能机动模型,并根据预测结果进行多个未来空域窗射击.     

基于航迹跟踪的EKF应用研究

在复杂的电磁环境,对运动目标的跟踪检测成为目标定位跟踪领域的热点研究课题。介绍了雷达数据处理和EKF算法,并提出了在三维空间中EKF(扩展Kalman滤波)算法的应用,实时地跟踪三维空间中的运动目标,并进行了计算机模拟,验证了该算法具有的较好的鲁棒性和跟踪精度,能够满足现代战争的需要。     

双基地系统收站自主的自适应跟踪算法

本文介绍了双基地系统收站自主的定位原理及跟踪算法WMEKF (WeightedModified Extended Kalman Filter),提出了一种对机动目标的自适应跟踪算法AWMEKF(Adaptive WMEKF),并对典型的机动目标航迹进行了计算机仿真。     

一种快速、高精度光电闭环跟踪算法

为了解决跟踪系统中目标机动所引起的参数变化,提出了一种多模式自适应滤波器,用５个基本滤波器来描述５种典型的目标机动,然后用贝叶斯条件概率对它们分别进行加权。最后,给出了１５个滤波器的基本参数。     

多平台多目标运动建模与仿真

针对现代战场环境下多平台多目标运动的特点,建立了各种机动、非机动目标运动模型,主要有蛇形机动、转弯和导弹比例导引等几种常见运动模型,并运用Matlab软件分别对其进行了计算机仿真。仿真结果表明,建立的数学模型与实际的目标运动基本是吻合的,可以用来描述目标的运动。     

弱机动目标的参数估计

本文探讨了卡尔曼滤波用于估计弱机动目标状态参数问题。在极坐标系下建立目标机动的相关加速度模型,通过对运动目标斜距二阶变化率和方位角加速度的定量分析,建立了自适应估计目标动态模型噪声强度的弱机动目标参数估计算法。对几种典型航路的模拟证实了在选择适当参数时该算法对目标机动,不同类型的机动间的转换,不仅能较好地压制随机量测噪声,而且能满意地估计目标的速度和航向。     

基于Matlab仿真的当前统计模型的参数校正

当前统计模型能真实地反映目标机动范围和强度的变化,是目前较好的实用模型。大量实验表明该算法在跟踪机动目标时具有良好的跟踪结果。然而实验中也发现该算法在跟踪具有加速度的目标机动情况时,其速度与加速度估计的动态时延明显位置误差较大,因此不能很好地实时反映目标的机动情况。因此需要进行新的调整参数的设定与比较,使其克服以上的缺点,文章借鉴强跟踪滤波器,在滤波器状态预测协方差矩阵中引入了加权因子并利用M atlab仿真技术,针对当前统计模型中对动态时延影响比较大的几个重要参数,进行了仿真对比和调整。跟踪结果表明:动态时延明显减小,位置误差大幅下降,达到了比较理想的跟踪效果。     

神经网络的单滤波器目标跟踪算法

当前统计模型及其自适应滤波(CSMAF)算法是机动目标跟踪中的一种有效方法.但该方法对目标机动加速度极限值有依赖,并且对弱机动目标跟踪的精度不高.为解决这一问题,利用一种改进的加速度方差自适应调整公式克服了对加速度极限值的依赖,同时利用神经网络对滤波参数信息进行融合,自适应调整过程噪声.仿真结果表明,该方法有很好的机动...