几种机动目标运动模型的跟踪性能对比

机动目标跟踪是目标定位与跟踪领域研究的难点问题之一。在分析S inger模型、“当前”统计模型、速度估计自适应模型的基础上,对这三种模型及算法进行仿真,给出了上述三种模型跟踪机动目标的精度与实时性的比较结果。     

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。     

一种有效的常规雷达目标识别方法

基于小波变换和进化网络提出一种有效的常规雷达目标识别方法。即首先利用 Mallat算法对雷达目标一维距离像进行特征提取和压缩 ,然后在进化规划的基础上提出一种混合进化算法来优化设计由多层前向网络构成的分类器。实验结果表明 ,整个目标识别系统的结构简单 ,同时具有较好的推广能力     

发射空对空导弹时目标进入角的确定

提出了一种确定目标进入角的原理和方法 ,这种原理和方法具有较高的计算精度和实时性 ,易于工程实现 ,可用于机载火力控制系统完成空对空导弹允许发射区计算。     

改进型自适应推广卡尔曼滤波器的应用

针对在被动方式下进行水下目标跟踪容易导致滤波发散和收敛精度不高的问题 ,介绍了一种改进的自适应推广卡尔曼滤波算法。它能够在线估计虚拟观测噪声的统计特性 ,从而克服了观测模型线性化误差带来的不良影响。同时 ,通过引入修正增益函数 ,克服了由于观测噪声的统计特性不能精确已知而导致的滤波不稳定问题。仿真结果表明 ,不管是滤波精度还是收敛速度 ,都优于原来的自适应推广卡尔曼滤波算法。     

双谱特征在水下目标自动识别中的应用

非高斯信号处理是信号处理的一个新领域。以舰船辐射噪声为主的噪声具有很强的非高斯性和非线性性。由此可利用信号双谱,提取舰船辐射噪声信号的非高斯成份。实验结果表明,高阶谱在声纳目标识别方面具有很大的发展潜力     

一种信号检测模糊技术及其应用

本文基于模糊理论,建立一种信号检测的模糊模型,并实际运用于连续波多普勒测速雷达目标速度的提取,取得了满意的结果     

一种分析噪声背景下目标特征有效性的方法

本文根据目标特征和噪声分布,在一定假设条件下推出了最小错误率（Ｂａｙｅｓ错误率）的表达式,从而把特征分布、噪声大小直接与分类的最小错误率联系起来,给出了一种分析噪声背景下目标特征的有效性的方法。文中利用这种方法对目标和诱饵的红外辐射特征的有效性进行了分析     

基于垂直线列阵的深海被动目标定深误差

首先研究了在深海环境下,采用三阵元垂直线列阵水声探测系统进行被动目标定深的基本原理。然后分别从随机误差、阵元配置偏差和相干多途水声信道干扰的角度,对被动目标定深的误差源进行了理论分析,并推导了相关公式。通过仿真实验,总结出各误差源对被动目标定深精度影响的规律,为进一步开展被动目标定深研究、提高被动目标定深精度奠定了基础。     

电视制导无人攻击机可攻击域研究

分析了电视制导无人攻击机的制导原理,建立了该电视制导无人攻击机空间六自由度运动方程组,给出了电视制导无人攻击机控制系统数学模型和控制信号的形成模型。在气动力参数的处理上,用最小二乘法拟合技术建立了电视制导无人攻击机的气动力参数模型,保证了参数理论求解的精度。最后对电视制导无人攻击机的可攻击域进行仿真计算,分析了影响可攻击域的因素,验证了电视制导无人攻击机的攻击能力。