基于航迹跟踪的EKF应用研究

在复杂的电磁环境,对运动目标的跟踪检测成为目标定位跟踪领域的热点研究课题。介绍了雷达数据处理和EKF算法,并提出了在三维空间中EKF(扩展Kalman滤波)算法的应用,实时地跟踪三维空间中的运动目标,并进行了计算机模拟,验证了该算法具有的较好的鲁棒性和跟踪精度,能够满足现代战争的需要。     

基于轮廓特征的空间目标识别算法

高分辨力单脉冲雷达通过对三个通道回波成像可以获取各个散射中心的方位角和俯仰角,结合距离信息就可以得到各个散射中心在垂直于雷达天线轴的平面上的投影,形成方位-俯仰二维像.由于卫星的尺寸通常大于碎片的尺寸,因此卫星的方位-俯仰二维像的轮廓面积较大.提出了基于轮廓特征的空间目标识别算法,首先通过高分辨力单脉冲雷达对目标进行方位-俯仰二维像成像,然后从方位-俯仰二维像中提取目标轮廓,最后根据轮廓面积特征对卫星和碎片进行识别.经过计算机仿真实验,该算法取得了比较好的识别效果.     

防空导弹对目标拦截的模糊二元对比排序

确定对空袭兵器的拦截次序是防空导弹火力分配的重要内容.定性分析和定量计算相结合,利用模糊数学中的模糊二元对比排序法确定防空导弹对多个目标拦截的优先次序,先对模型进行描述,给出模糊相似关系矩阵及相应的计算方法,再以4种空袭兵器为作战对象,运用模型进行计算,得出直观的目标拦截排序结果,变模糊的、复杂的问题为直观的结论.为指挥员科学分配防空火力,最大限度地发挥防空导弹的制空效能奠定基础.     

机载多传感器角度融合跟踪结构与算法

未来战机的作战环境要求机载多传感器数据融合系统在仅有角度测量信息情况下仍须具有稳定的目标跟踪能力.对机载多传感器的角度融合跟踪系统的结构和算法进行了研究,分别给出了两个传感器同步测量时的集中式状态估计算法和异步测量时不损信息量的混合式状态估计算法,即顺序滤波方法,并对相应算法进行了仿真验证.     

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Singer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.     

舰炮武器系统对大目标跟踪精度评估修正方法

随着技术的发展,舰炮武器系统的精度水平越来越高.在真实目标环境下一些影响系统精度评估的因素必须加以考虑,将具有相当外形尺度的目标作为点目标考虑势必带来系统精度评估的误差.针对大尺度目标,在目标坐标系下建立了目标外形尺度模型.利用目标坐标系和瞄准线坐标系之间的坐标变换,得到目标外形尺度在瞄准线法面上的描述,据此提出了一种大目标瞄准精度评估修正的计算方法.     

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.     

一种新的机动目标模型及其自适应跟踪算法

针对机动目标跟踪问题,在截断正态概率密度模型的基础上,通过目标机动状况与相邻采样时刻间位置估计量变化之间的函数关系实现噪声方差自适应调整,提出了一种新的自适应滤波算法——基于截断正态概率密度模型修正的自适应滤波算法。计算机仿真结果表明,该算法在跟踪机动目标时,具有良好的跟踪性能,并极大地改善了跟踪非机动目标的能力。     

基于D-S证据理论的炮兵战场目标价值分析*

针对如何依据目标情报资料和作战任务需要合理评估战场目标的价值,选择需要射击的目标和确定优先顺序,建立了战场目标价值评价体系,提出了一种运用D-S证据推理理论对炮兵战场目标价值进行分析的新途径,该方法运用D-S证据组合公式对目标繁杂、不确定信息的融合,能够很好地消除目标信息的不确定性,从而将具有主观不确定性信息的目标价值分析问题转化为普通的确定性决策问题。通过实例证明了方法的有效性。     

干扰条件下空中目标识别方法研究

目标识别是态势评估和威胁估计的基础,是作战指挥辅助决策的重要依据,是防空作战的关键环节之一。该文将雷达信息可信度扩展到传感器信息可信度,并基于扩展内涵的目标识别信息可信度,提出一种应用对空侦察雷达、光学器材、ESM传感器的空中目标识别方法,完成干扰条件下空中目标识别模块的设计。该方法依靠目标识别信息可信度较高的传感器信息来做出全局判决,有助于提高整个系统目标识别的可靠性。