用速度平差法求解目标运动要素的改进方法

用速度平差法求解目标运动要素是潜艇作战中常用的目标运动要素求解方法.通过全面分析该算法的原理和求解过程,运用典型数值分析、数学归纳等方法,论证了目前速度平差法应用中求解过程的不完整性及漏根的根源,结合潜艇鱼雷攻击实际,采用迭代法和数轴验根法,提出了新的求解办法,提高了目标运动要素解算的可靠性和效率.     

潜艇纯方位解算质量评估方法研究

针对潜艇目标运动要素解算算法特点,依据武器使用效果探索要素解算质量评估方法。根据潜艇指控系统目标定位跟踪的战术技术指标和鱼雷武器的使用效果对目标运动要素的精度要求,采用统计模拟方法计算鱼雷命中(发现)目标概率以及对应的要素精度要求,并提出在线统计解算要素均方差的研究思路。给出了要素解算质量评估标准、评估依据的实现方法和表现形式。使用概率衡量使用效果,评估要素解算质量较为科学,容易为部队指挥员接受。     

基于灰色系统理论的目标方位估算及应用

针对潜艇作战过程中依据目标方位变化判断战场态势的军事需求,根据灰色系统理论,以实测目标方位序列为原始数据,建立GM(1,1)模型,深入挖掘其内在规律性,对目标方位序列的变化趋势进行科学分析,并估算未来时刻目标方位,用于战术态势判断、检验目标运动要素解算和战术绘算的准确性,以及干预目标运动要素解算,以期望利用有限的数据,获得最大限度的信息,为潜艇指挥员提供决策支持。     

方位偏差在多方位—初距法解算目标运动中的应用

多方位—初距法是潜艇解算目标运动要素的常用方法之一,所提供的估计初始距离的准确程序直接影响解算的可信度。为了及时评判估计初始距离的准确程度,引入方位偏差的概念,作为潜艇指挥员修正估计初始距离的重要依据。方位偏差是利用部分方位序列解算目标运动要素,根据解算结果推算当前目标方位,与当前实测目标方位相比较的结果。利用估计初始距离与真实初始距离差异性反映到方位偏差的变化规律,可以迅速有效地调整估计初始距离,使解算过程快速收敛到理想解。     

潜艇不机动纯方位解算编队目标运动要素方法

针对单艘潜艇纯方位目标定位必须潜艇机动才能使算法收敛的问题,首次采用几何分析法研究了潜艇不机动情况下,解算编队目标运动要素的方法;然后,基于最小二乘法,给出了具体的解算模型,并给定态势,进行实例仿真。证明该算法能够满足潜艇隐蔽对编队目标定位的需要,进一步丰富了潜艇纯方位目标定位方法。     

Amari-Hopfield神经网络技术在目标运动要素解算中的应用

针对潜艇目标运动要素解算过程中经常出现的非正常误差及其无规律性,采用Amari-Hopfield神经网络思想,通过对残差的学习和训练来抑制非正常误差的影响,达到提高目标运动参数估计精度的目的。海试数据计算表明,该方法对海试量测数据中非正常误差量测点能有效地辨识并抑制,从而改进目标运动要素解算的效果。     

基于方位变化率的目标运动分析

目标方位变化率对运动要素解算有着重要的影响.但不同目标运动要素(目标距离、航向或速度)的求解精度,对目标的方位变化率又有着不同的要求.从确定性算法入手,进行了方位变化率对目标运动要素解算精度影响的理论分析,并通过仿真计算验证了理论分析的正确性,证明了该理论具有一定的应用价值.     

声纳特征信息在潜艇信息综合处理中的应用研究

提出将声纳目标特征信息引入潜艇指控信息综合处理架构,通过分析声纳目标波束域信息特性及存在形式,提出了波束域特征辅助的信息融合、基于波束域信息中线谱、干涉结构的目标运动要素解算等技术,并通过实验室仿真计算和海上试验验证了算法的效能,解决了断续目标航迹融合、本艇不机动情况下的目标运动要素解算等问题,提高了多目标关联判断正确率,缩短了解算收敛时间,具备较强的工程可实现性。     

单平台纯方位信息的水面编队目标运动要素解算

基于实际背景需求,针对单平台纯方位水面编队目标运动要素解算问题,从可观测性、观测平台机动及解算模型三方面作了探讨.利用线性系统可观测理论,基于伪线性量测方程对编队目标运动要素的可观测性进行了研究,给出了可观测条件.以Fisher信息阵行列式为性能指标,探讨了观测平台最优机动的理论轨线和工程轨线形状.给出了3种编队目标运动要素解算模型,并进行了仿真比较分析.研究结论和仿真结果表明:水下单平台基于纯方位解算编队目标运动要素,自身必须作有效机动,可以采用单目标运动要素解算的最佳机动策略;提出的联合解算模型的效果显著好于已有的两种模型.     

潜艇在水面目标位置散布概率密度的计算方法

潜艇声纳在较远距离上发现水面目标时,探测和解算的目标运动要素具有较大的误差.利用泰勒公式,将目标位置计算公式进行简化处理,结合概率论的相关理论,求解目标位置散布概率密度.针对典型战术态势,计算不同时刻目标位置散布概率密度,绘制概率密度图,与目标位置散布仿真图进行对比.