解密“蓝军跟踪系统”

在军事演习中,美军习惯把己方称为蓝军、把假想敌称为红军。因此,美军把研制用来跟踪己方部队的系统命名为“蓝军跟踪系统”(BFT)。该系统的全称为“21世纪部队旅和旅以下战斗指挥系统——蓝军跟踪”(FBCB2一BFT)。它是美国陆军作战指挥系统(ABCS)的重要组成部分,能够为旅及旅以下部队提供近实时的指挥控制和战场态势感知信息。“蓝军跟踪系统”虽然并无新兴高尖端技术,但通过对多项已经成熟的技术的组合运用,效果得到极大提高。一、“蓝军跟踪系统”的特点“蓝军跟踪系统”的出现,是现代信息网络通信技术和GPS精确定位系统在指挥控…     

舰载单脉冲跟踪雷达数学建模与仿真

根据典型舰载单脉冲跟踪雷达的组成及工作原理,介绍一种舰载单脉冲跟踪雷达仿真建模方法。重点描述了仿真原理及仿真模型组成,介绍了雷达信号特性仿真、雷达伺服系统仿真、雷达信号处理系统仿真等关键环节的数学仿真模型。结合仿真软件功能需求,给出了软件结构、软件运行流程等仿真软件设计要点。     

基于退化速率跟踪粒子滤波的剩余使用寿命预测框架

毋庸置疑,剩余使用寿命预测对于设备的健康管理越来越重要。近年来粒子滤波方法被越来越多地应用到设备寿命预测技术当中,这是因为粒子滤波方法能更好的解决非线性非高斯系统滤波问题,而且能够获得不确定度信息。但该方法的预测性能却过度依赖于预测模型,并且对于模型参数的初始分布也比较敏感,这在一定程度上限制了粒子滤波预测方法的进一步发展。本文针对基本粒子滤波预测方法的不足,提出了一种基于退化速率跟踪粒子滤波的通用预测框架,以历史观测数据的退化速率统计规律作为指导来跟踪目标数据的退化速率,实现对粒子滤波预测方法的简化。并将该方法用于轴承和锂离子电池的剩余使用寿命预测,验证了方法的有效性。     

偏振态演化对量子密钥分发影响分析

为了解决量子密钥分发(QKD)系统中的偏振态演化问题,文中分析了偏振态演化所引起的量子误码率问题,提出了通过电动偏振控制器的搜索跟踪算法来训练光纤链路的方法,达到抵消系统中存在的各种双折射的效果,将因双折射所引起的误码率从7%降至0.8%,大大提高了密钥分发的有效性。实验结果证明该方法能够有效解决QKD中的偏振态演化问题。     

安全规范多≠安全落实好——山西某预备役坦克团着力解决安全管理中的形式主义

近日,山西某预备役坦克团对全团安全管理工作进行了"拉网式、兜底式、翻箱倒柜式"安全隐患排查,结果总体比较满意。通过对机关、预任营连的检查,官兵对安全教育落实、安全常识掌握、法规制度学习、安全保密意识有了明显增强,官兵普遍反映上级制定各种安全规范多,抓安全工作落实工作仍需进一步解决。不久前,该团检查组成员分别下到基层营连对部队安全稳定工作进     

累积跟踪概率的舰载主动声纳作用距离衡量方法

通过对水面舰艇声纳主动工作方式探测概率及作用距离的分析,探讨了目前常用的单次探测概率衡量方式所产生的问题,提出了累积跟踪概率的衡量方法,并结合某作战训练系统,应用蒙特卡洛法进行了仿真计算,计算结果表明,该方法可有效满足舰载声纳主动工作方式探测概率及作用距离的衡量需求,可为水面舰艇反潜作战的配置方法和指挥决策提供较高的参考价值。     

强跟踪滤波器在机载云台目标跟踪中的应用

针对小型无人机地面目标跟踪系统,设计了自适应的强跟踪滤波器(STF),实现了对机载云台姿态的控制,使机动目标保持在机载云台的视场中心.根据无人机、目标与视场中心的位置关系,建立了跟踪系统的数学模型.为解决“当前”统计模型跟踪强机动过程效果较差的问题,提出了强跟踪滤波器(STF)的自适应滤波算法.当无人机加速度较大时,加入强跟踪滤波器后的跟踪曲线较平滑,误差更小.最后,仿真结果表明,机载云台姿态控制器对机动目标的跟踪效果良好,被跟踪目标保持在机载云台的视场中心.     

CS模型下IMM-PF算法在机动目标跟踪中的应用

为了解决机动目标定位跟踪问题,提出了一种基于CS(current statistical)模型的交互式多模型粒子滤波算法.在交互式多模型粒子滤波算法的基础上,计算CS模型的概率,自适应地调整CS模型中的目标加速度,反映出了目标的机动特性,充分发挥2种算法的优点,改善了CS模型的加速度不能自适应调整的缺点,提高了CS模型的自适应性和应用范围.另外,CS模型的自适应滤波方法由Kalman滤波改为粒子滤波.通过Monte Carlo对比仿真试验表明了该算法的可行性和优越性.     

基于双目视觉定位技术的无人船航迹跟踪控制室内模型实验

水面无人系统的航向控制与航迹跟踪技术在研究开发阶段一般在室内环境进行调试与运行,该过程需要定位系统进行辅助.实船常用的定位技术难以在室内发挥作用,现有的几种室内定位技术存在成本高、信号传播不稳定等问题.设计了一种基于双目视觉定位技术的船模航迹跟踪控制系统.结合实验场地和实验对象,通过在船模上布置特征物、图像预处理、图像...     

复杂场景下基于自适应多特征融合的跟踪算法

在复杂的场景下,单特征对目标描述不够充分,很难稳健地跟踪目标,针对这个问题,提出了一个基于自适应多特征融合的粒子滤波跟踪算法。该算法采用灰度和边缘特征表示目标,从目标观测似然模型构建的角度融合两种特征,利用粒子似然分布的香农熵动态地评价特征的可靠性,进而确定特征融合权重,以提高算法对场景的适应能力;同时,改进了线性加权的模型更新策略,通过对加权系数的在线调整来抑制模型漂移。实验表明,本文算法可以实现部分遮挡和背景干扰等复杂场景下的跟踪。