两种跟踪机动目标的方法研究

飞行目标一般沿圆周路径作机动飞行,因而出现了以圆周运动为基础的跟踪滤波器。本文讨论了飞行目标进行转变机动时的两种跟踪方法,即机动中心坐标系法和高阶多项式模型法,对二者给出了性能评价,并给出了目标在标准转弯进入方式下的仿真结果。     

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.     

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     

基于敌我对抗信息的目标机动态势估计

如果空袭目标距离被攻击目标比较近,飞行员为了完成作战任务和战术生存,通常采取一定的进攻战术。可对进攻战术意图进行推理,并对目标在射弹飞行时间内可能的机动模式进行估计。但是,如果空袭目标距离被攻击目标比较远时,由于作战任务的约束条件不强,目标通常以战术生存为主,因此,提出了基于敌我对抗信息的目标机动态势估计模型。首先分析在实战环境下影响目标飞行航路的周围环境因素,和在敌我对抗态势下经常采取的战术生存机动,然后建立基于贝叶斯网络的目标机动态势预测模型,最后进行了仿真实例验证所建立模型有效性。     

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。     

紧盯战场磨砺“低空利剑”

陆军航空兵是以直升机为主要装备的一个技术兵种，是陆军实施非线式、非接触、全纵深机动作战的骨干力量，具有强大的火力与灵敏的机动能力，可有效对付各种地面目标和超低空飞行目标。战争实践表明，陆军航空兵已成为现代战争中一支不可缺少的重要突击和机动力量，是衡量陆军现代化水平的标志之一，在现代战争中具有不可取代的地位与作用。     

基于空空导弹攻击模态的火/飞耦合器设计与仿真

火力/飞行综合控制系统可以实现快速精确的瞄准攻击,并可完成一些由人工无法实现的机动攻击.火/飞耦合器是整个综合控制系统的核心,是联系火力控制系统与飞行控制系统的枢纽.采用经典控制理论与数字仿真参数寻优相结合的方法,分析和设计一种火/飞耦合器模型,并给出仿真结果.     

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。     

基于模糊交互式多模型算法跟踪临近空间目标

由于临近空间高超声速飞行器采用非弹道式机动飞行方式,飞行速度、高度、加速度不断变化,目标机动具有长周期机动特点,而且临近空间目标飞行速度快,具有较高的升阻比,且在大气层内长时间飞行,其运动轨迹往往呈现出"跳跃"特征,给地面防御系统对其定位和跟踪带来了巨大的困难,传统的滤波算法无法给出精确的目标状态估计,跟踪性能变差。为了更好满足非机动式弹道滤波的需要,通过模糊逻辑算法与交互式多模型算法相结合,形成模糊交互式多模型算法,实现对临近空间目标飞行器跟踪,并保证了定位跟踪精度在允许范围之内。Matlab仿真结果验证了算法的有效性。     

拦截高速机动目标分段最优制导律研究北大核心

能量管理是在远距离拦截高速、频繁机动的目标时必须要考虑的问题,因为此时不仅拦截弧段长、拦截飞行时间也更久,拦截制导律设计不能不计能量代价地跟随目标机动。通过将非线性弹目运动关系降阶,在运用最优控制理论的基础上,引入分段线性阻尼项,提出了一种针对高速、机动目标的最优制导律,可以满足终端碰撞角约束及能量管理需求。该方法得到的制导律可令导弹在拦截高速机动目标时,对目标机动的敏感度随弹目距离而变化,并分析了不同的分段线性阻尼对拦截弹道的影响。通过二维非线性仿真验证了制导律的性能。     

拦截高速机动目标分段最优制导律研究

能量管理是在远距离拦截高速、频繁机动的目标时必须要考虑的问题,因为此时不仅拦截弧段长、拦截飞行时间也更久,拦截制导律设计不能不计能量代价地跟随目标机动。通过将非线性弹目运动关系降阶,在运用最优控制理论的基础上,引入分段线性阻尼项,提出了一种针对高速、机动目标的最优制导律,可以满足终端碰撞角约束及能量管理需求。该方法得到的制导律可令导弹在拦截高速机动目标时,对目标机动的敏感度随弹目距离而变化,并分析了不同的分段线性阻尼对拦截弹道的影响。通过二维非线性仿真验证了制导律的性能。     

基于改进卡尔曼滤波方法的机动目标跟踪研究

针对在机动目标跟踪中当目标作高度机动飞行时卡尔曼滤波可能会出现严重发散的情况,提出利用BP神经网络校正其滤波结果,并将遗传算法应用于BP网络的训练过程,以解决BP网络训练速度慢的缺陷,提高算法的实时性。仿真表明该方法是可行的、有效的。     

拦截高速机动目标的最优制导律

对于远距离拦截高速、大机动目标,不仅拦截弧段长,拦截飞行时间也更久。拦截弹在飞行过程中的能量管理与优化问题,也是在拦截制导律设计时必须要考虑的问题。将非线性弹目运动关系降阶简化后,运用最优控制理论,将能量管理纳入考虑中,得出针对高速、机动目标的最优制导律,且可以满足终端碰撞角约束。通过引入分段线性和指数两种形式的阻尼,使得导弹在拦截高速高加速目标时,对目标机动的敏感度随弹目距离变化,从而达到能量管理的目的。通过二维非线性仿真验证了制导律的性能。     

头盔瞄准系统综述

一、头盔瞄准系统的提出在现代作战环境中,战斗机驾驶员、武装直升机驾驶员都强烈要求在高速、低空、特别是全天候条件下飞行。在这种条件下飞行,在攻击目标的过程中要求瞄准系统能够在大机动情况下操纵导弹导引头和机载雷达迅速截获目标,简化和加快大范围内的截获过程,以完成空对空作战任     

光学侦察卫星对地机动目标侦察性能的评估

建立了基于改进Johnson判则的光学成像侦察卫星对地面机动目标检测概率模型。模型针对机动目标位置变化、运动速度与方向随机性等特点,提出了一种基于高斯分布的目标转移概率密度函数,用以评估卫星搜寻到目标的概率,将原适用于静态目标检测概率计算的Johnson判则,用于机动目标。通过Matlab/STK联合仿真,验证卫星对机动目标的覆盖情况和发现、识别和确认目标的概率性能。模型以发现、识别和确认目标的概率来描述光学成像侦察卫星对地面机动目标的侦察性能,卫星对地面机动目标的侦察性能可以作为规划机动目标行动方案的依据,有助于机动目标规避侦察。     

光学侦察卫星对地机动目标侦察性能的评估北大核心

建立了基于改进Johnson判则的光学成像侦察卫星对地面机动目标检测概率模型。模型针对机动目标位置变化、运动速度与方向随机性等特点,提出了一种基于高斯分布的目标转移概率密度函数,用以评估卫星搜寻到目标的概率,将原适用于静态目标检测概率计算的Johnson判则,用于机动目标。通过Matlab/STK联合仿真,验证卫星对机动目标的覆盖情况和发现、识别和确认目标的概率性能。模型以发现、识别和确认目标的概率来描述光学成像侦察卫星对地面机动目标的侦察性能,卫星对地面机动目标的侦察性能可以作为规划机动目标行动方案的依据,有助于机动目标规避侦察。     

空中目标敌我识别模型

首先阐述了目标敌我识别的概念及其重要性.接着建立上级指定、外部情报、飞行计划、敌我识别器、目标电子干扰、目标机动特征、目标速度特征和目标群特征等主要识别因素的识别模型和准则,并给出了目标敌我识别的判断逻辑.最后采用加权求和法构建了目标敌我综合识别的数学模型.研究成果可作为指挥员进行人工敌我识别判断的思维逻辑,也可作为开发程序化的自动敌我识别软件的建模依据,对防空指挥控制系统发展具有参考价值.     

态势生成中一种非线性运动模型的建立

探讨了在信息融合仿真试验床的态势生成部分,建立飞行实体运动模型的方法;通过保留运动学方程,简化动力学方程的方法,给出了一种常见的机动飞行方式(俯冲爬升类运动)的运动模型的计算公式;并对这种运动模型的非线性和机动性进行了分析和讨论;通过仿真,比较了几种机动目标跟踪算法对该运动模型的跟踪效果,验证了该方法的有效性。     

基于动态时间规整的空中目标机动识别

针对现有空中目标机动识别方法识别率较低且耗时较长的问题,提出一种基于动态时间规整(Dynamic Time Warping,DTW)的空中目标机动识别方法。对目标跟踪产生的空中目标飞行轨迹进行机动序列提取,并将其作为测试模板,用动态时间规整算法匹配测试模板和参考模板,以识别空中目标的机动类型。最后基于相同的训练样本和测试库,在相同拒识率下,将DTW算法与隐马尔科夫(Hidden Markov Model,HMM)算法进行识别效果对比。实验结果表明,相较于HMM算法,所提算法在低训练样本条件下的识别率较高,且识别时间更短。     

机动飞行条件下基于SIFFBP算法的机载UWB SAR成像

机动飞行条件下,运动误差的幅度较大,频域运动补偿精度难以满足机载超宽带合成孔径雷达(UWB SAR)高精度成像的要求,需要采用精确的时域后向投影(Back Projection,BP)算法,然而原始BP算法的巨大计算量限制了其实际应用。提出了一种基于子图像快速因式分解BP(Sub-image Fast Factorized BackProjection,SIFFBP)算法的机动飞行条件下机载UWB SAR成像方案,并对其子孔径和子图像划分的约束关系进行了推导,给出了算法步骤,并分析了算法的计算量。仿真和实测数据处理结果表明,SIFFBP算法能够在保证处理精度的同时,大幅度提高处理效率,非常适合于机动飞行条件下的机载UWB SAR成像处理。