机载测角三维无源定位的建模与算法分析

在机载测角三维无源定位应用中 ,采用载机NED (North_East_Down)坐标系作为状态坐标系、选在此坐标系中的目标位置坐标作为状态变量建立状态方程 ,采用测量系统天线坐标系为测量坐标系建立测量方程 ,两个坐标系以载机姿态角相关联。本文在此坐标框架下 ,通过对三个定位模型和四个定位算法的分析和仿真比较 ,确定了更适合于机载测角三维无源定位应用的模型和算法。     

用改进的"当前"统计模型对机动目标快速跟踪

当空中目标机动时,如何快速实现对机动目标的自适应跟踪,是雷达情报处理系统中必须解决的问题之一.对多种目标模型进行比较,选用了"当前"统计模型,并对模型进行改进,以达到对机动目标快速跟踪.此算法已在雷达情报指挥自动化系统中得到广泛应用.     

基于SVD的机动目标自适应滤波研究与仿真

由于计算误差等因素的影响,致使滤波协方差阵不对称或负定,从而导致滤波器发散,影响滤波算法的收敛速度和稳定性.该研究在机动加速度"当前"统计自适应卡尔曼滤波算法的基础上,引入了基于奇异值分解(SVD)的协方差平方根滤波的自适应卡尔曼滤波算法.仿真结果表明,该算法可以较好地跟踪机动目标,具有精度高、稳定好、收敛快等特点.     

由DSP技术实现卡尔曼滤波算法初探

分析了现有机动目标数学模型及其卡尔曼滤波算法,并用数字信号处理器（ＤＳＰ）对１个实际算法进行了实验。实验结果表明,目标机动性能的提高将使坦克火控系统由于采用现行目标运动模型而产生较大的误差。因此,在火控系统中采用其他模型,如自适应模型等,势在必行。同时,对于跟踪精度高,实时计算量大的卡尔曼滤波算法,应用ＤＳＰ技术实现具有良好的发展前景     

坦克火控系统的自适应滤波与自适应解命中

在非制导火控系统中,为实现目标信息的自适应滤波与自适应解命中问题,机动目标模型应能动态识别,又要适应工作周期的各种变化.本文提出的“参数辨识模型”能同时满足上述要求,并可将自适应滤波纳入到现代控制理论的正常思路内予以解决.     

闭环校射中雷达跟踪弹迹的滤波和预测方法

闭环校射武器系统中,要求实时测量弹丸和目标之间的偏差,因此火控雷达要同时完成对弹丸运动和目标运动的跟踪任务,实现对弹丸目标的精确跟踪对火控雷达来说是一个新任务.建立了一种针对此类问题的滤波和预测方法,这种方法充分利用关于弹丸运动规律的已有知识,突破了常规动目标跟踪方法的限制,使滤波和预测误差比常规方法减小数倍,成功地解决了闭环校射武器系统中的一个技术难点.     

用于闭环校射系统雷达跟踪弹丸的弹丸运动模型

以国产某型舰炮为例,结合动目标跟踪理论和外弹道理论,分析研究了弹丸运动的局部变化规律,提出了一种简化的弹丸运动数学模型,适用于闭环校射火炮武器系统火控雷达对弹丸目标的实时跟踪,可以有效地降低弹道滤波和预测的计算量并提高弹道滤波和预测的精度,使之满足武器系统对跟踪精度和处理速度的严格要求,具有重要的工程应用价值.     

GNSS接收机离散化处理对解扩性能的影响

建立扩频信号防混叠滤波、采样、量化与解扩输出关系的数学解析模型,推导得到解扩输出信噪比的解析表达式。分析与仿真表明,当量化位数大于等于4 bit,解扩得到总的信噪比损失可以分解为由量化引起的损失和滤波加采样引起损失的乘积,且量化器最优限幅系数只与量化位数相关;当量化位数小于4 bit时,信噪比损失在一定条件下可近似为量化损失和滤波加采样损失的乘积。当量化位数大于4 bit、滤波器带宽大于5倍码率、采样频率大于4倍码率时,再增大上述参数引起的信噪比损失波动小于0.05 dB,对解扩性能提升不明显。该结论可为实用型全球导航卫星系统接收机前端离散化处理优化设计提供理论指导。     

临近空间高超声速目标跟踪技术研究

由于临近空间高超声速目标具有高速度、高机动的特点,对此类目标的跟踪是一个研究热点问题。提出了一种基于容积卡尔曼滤波的临近空间目标跟踪方法,首先分析临近空间高超声速目标的运动特性,建立了临近空间高超声速目标的运动模型。然后通过三站测得时差信息,实现了对临近空间目标的跟踪。最后,对提出的算法与扩展卡尔曼滤波和不敏卡尔曼滤波进行了综合性能对比分析,并通过仿真结果验证了该算法的实时性有效性。     

基于H∞滤波的无序量测更新算法

在目标跟踪系统中,传感器量测因通信延迟无序地到达融合中心,产生无序量测融合问题。针对此问题,将H∞滤波作为基础滤波算法,提出了一种可处理单步或多步延迟无序量测的新算法。新算法借鉴有序滤波思想,利用等价量测来代替无序量测发生时刻后的量测序列,然后从该时刻起利用无序量测和等价量测进行有序更新。仿真实验表明,新算法相比于传统算法有更高的滤波精度,尤其在系统模型误差较大时仍有良好的滤波效果。