遗传算法在目标跟踪中的传感器分配算法

传感器在进行目标跟踪时,常规算法主要通过线性规划建立传感器与目标之间的分配方法.但是在对多目标和多传感器的战场环境中,这些方法有一定局限性.研究了基于遗传算法的传感器分配方法,通过构造符合传感器分配这一特殊问题的染色体,从而形成初始种群,然后利用遗传算法模拟生物遗传迭代和自然选择的遗传机理,通过多次选择最终收敛于问题的一个满意解.仿真显示,在大数据运算的环境中,该算法有更高的可行性和有效性.     

基于方位角和多普勒的机动目标无源定位跟踪可观测条件

可观测性分析是无源定位与跟踪系统的前提和基础,只有满足可观测条件才能对系统进行正确求解。应用线性系统理论,以目标方位角和多普勒频率为观测量,对匀加速和匀转弯这两类最常见的机动目标进行了可观测分析,为进一步研究机动目标的无源定位与跟踪提供了理论前提。最后给出了仿真实例,验证了理论分析的正确性。     

连续动态贝叶斯网络实现多传感器融合跟踪

利用多传感器数据进行目标跟踪,关键是怎样将多传感器的数据合理应用来对系统的状态做出最佳估计。提出应用连续动态贝叶斯网络的方法,结合卡尔曼滤波器模型,实现用多传感器数据进行目标跟踪的方法,并对算法进行了推导和验证。仿真结果证明了提出的多传感器数据互相修正融合滤波方法具有良好的滤波效果,并能够弥补传感器数据缺失和抑制脉冲噪声。     

天波超视距雷达评述

天波超视距雷达以其独特的工作方式使它在抗低空突防、抗隐身、抗反辐射导弹（ＡＲＭ）、抗电子干扰这“四抗”性能上有天然的优势。与其它雷达相比,效费比极高。其分布式结构也使它的抗毁性很强,但它极受环境因素制约。就该雷达的工作原理和特点、设计上要考虑的环境因素、性能、开发试验和部署及应用前景进行了讨论。     

卡尔曼滤波在水雷引信目标定位中的应用

介绍了用于水雷引信的目标跟踪定位卡尔曼滤波算法,推导了滤波公式,给出了仿真结果．经分析得知,利用该算法可有效提高目标运动要素估计精度．     

杂波环境下机动目标跟踪的分布式估计算法

本文考虑了杂波环境下机动目标的多雷达跟踪问题，提出了一种分布式联合估计算法。子站独立于总站，并单独跟踪，把当地估计结果周期地传送给总站，由总站进行合并，得出基于所有子站量测的全局估计。数字仿真表明，分布式联合、估计算法在各种性能指标上都优于单站跟踪算法。     

军事电子信息处理中的人工神经网络技术

本文首先分析了现代战场环境对军事电子系统智能信息处理的应用需求，然后对人工神经网络理论与技术在军事电子信息处理中的现实应用与潜在前景给出了一个较为详细的介绍与分析。着重介绍了神经网络在雷达、红外及声纳目标的检测、识别、多机动目标跟踪及武器系统的智能控制等方面的应用情况，力图展示神经网络用于军事电子信息处理的特色与优势。最后分析了人工神经网络技术发展与应用中存在的一些问题。     

高炮人-机跟踪系统建模及动态特性分析

本文以某高炮人-机系统为对象,以人的最优控制模型为基础,建立该人-机跟踪系统部分的数学模型,利用计算机求解——即模型预测方法,研究操作者(炮手)在跟踪沿不同航路飞行的空中目标时系统的跟踪误差和动态性能;与此同时研制一套模拟原高炮人-机系统的仿真试验装置,以获取的试验数据做为检验上述模型预测结果和进行全系统性能分析的依据。     

非线性系统中的机动目标跟踪算法

对于非线性系统中的机动目标跟踪问题 ,首先针对“当前”统计模型的缺陷提出了一种修正算法 ,然后应用转换测量Kalman滤波算法进行跟踪。仿真结果表明在非线性观测条件下 ,算法明显提高了对弱机动和非机动目标的跟踪性能 ,同时保持了对强机动目标的高性能跟踪     

一种新的多传感器多机动目标快速跟踪算法

基于FAFDA滤波算法,根据Houles和Shalom将PDA算法推广到解决两个传感器单目标的跟踪问题的思路中,构造一种两个同类传感器的序列观测数据的融合来跟踪多个机动目标的数据关联方法(MSFAFDA)。它主要使用的是点/航迹联合和序列估计法。算法计算量远小于原先的顺序和并行多传感器联合概率数据关联算法,蒙特卡洛仿真结果也表明它对多机动目标的跟踪具有比FAFDA更好的跟踪性能。