多传感器信息融合理论在无人机相对导航中的应用

为提升无人机的作战效能和作战指标,提升无人机的相对导航精度和导航系统可靠性,以无人机编队的相对导航系统为研究背景,基于容积卡尔曼滤波算法和信息滤波算法,研究容积信息滤波算法。此外,还采用多传感器信息融合理论,利用分布式信息融合结构构建了无人机相对导航滤波器,对来自惯导、视觉和卫星的信息进行融合,获取无人机间的相对位置、速度和姿态信息。该方法提升了无人机相对导航的导航精度、导航可靠性和滤波稳定性,容积信息滤波算法的应用避免了传统滤波算法在高维系统中出现的数值不稳定以及精度降低等问题。数学仿真结果表明,该方法提高了无人机编队之间相对导航的精度和可靠性,证明了算法的有效性。     

基于A*算法的无人机地面目标跟踪

提出一种在威胁环境下应用A*算法进行目标跟踪的方法。为了简化模型和便于分析,主要考虑地形和雷达威胁。在考虑了雷达盲区的安全区域内,利用目标的实时信息和改进后的A*算法对无人机航迹进行规划,以达到跟踪地面移动目标的目的。仿真结果表明,所提出的方法可以很好地实现目标跟踪。     

通信时延对无人作战飞机NWL轰炸精度影响研究

无人作战飞机具有飞行器与指挥平台"空地分离"的技术特征,源自飞行员的战术决策指令须通过战术数据链传输给飞机,该特性在空地轰炸模式下将对系统作战效能产生一定的影响。建立了面向无人作战飞机的空地一体化机翼非水平(NWL,Non-Wing-Level)轰炸仿真模型,通过Monte-Carlo仿真表明脱靶量与数据链时延之间存在线性关系,采用Kalman滤波可以克服时延对脱靶量的影响,并提高命中精度。     

D-S证据论在空中目标分类中的应用

首先叙述识别、分类空中目标时需使用多传感器融合技术,分析可利用的各类传感器和从其可得到的各种目标属性参数,以及各种数据融合方法.然后详细介绍了基于D-S证据论的3种多源信息融合分类空中目标方法,并对具体仿真应用结果作了比较.     

无人机先进地面站关键技术综述

具有沉浸显示、智能辅助、自然化人机交互等先进控制能力的新型无人机地面站已成为当前无人机控制领域的研究热点。为分析其中的技术脉络,系统性地梳理国内外一系列无人机先进地面站的功能要点及设计理念,在此基础上从无人机地面站指挥控制的观察—判断—决策—行动回路出发,归纳提炼了其技术体系构成,分析指出了其中的任务环境构建、战场态势沉浸式显示、智能化辅助决策和自然化人机交互等关键技术,并对各项技术的主要研究方法进行了深入剖析,还对无人机先进地面站目前存在的挑战和未来发展趋势进行了研判。该研究对新型地面站的研制具有指导和借鉴意义。     

舰艇编队反导作战评估模型研究

通过剖析舰艇编队反导作战的内容及层次,引入层次分析法,对编队反导作战方案进行定量评估,从而找出较优化的编队反导作战方案,以有限的反导资源获取最大的反导作战效益。     

基于概率分析法的无人攻击机作战效能分析模型研究

未来防空战场上无人攻击机已成为一种重要的空中威胁。无人攻击机作战过程可分为飞行、突防、攻击三个阶段,运用概率分析方法分别建立了各阶段的数学模型,给出了其作战效能表达式,为进一步进行无人攻击机作战效能分析提供了模型基础。     

防空导弹武器系统探测拦截低空飞行器模型

在分析了防空导弹武器系统探测和拦截低空飞行器影响因素的基础上,建立了在综合考虑雷达散射面积、飞行高度、阵地遮蔽角和电磁干扰环境下,防空导弹武器系统对低空飞行器的探测和拦截模型,为防空作战方案的仿真论证、防空武器的火力分配方案生成提供依据.实际使用证明,该模型贴近实战,可信度高.     

空中机动平台光电载荷无源定位算法及坐标变换分析

针对空中机动平台搭载光电载荷实现对目标无源定位的应用背景,提出一种基于最小二乘的无源定位方法;对其中涉及到的各种坐标系进行了分析,并对坐标系之间的转换进行了讨论.仿真数据及试验数据的分析,验证了所提出的定位算法的有效性及坐标系转换的正确性.     

基于粗糙集理论的防空C~3I系统目标威胁度综合评判

目标威胁度的估计是防空C3I系统中辅助决策的基础,各个威胁因素权系数的确定历来缺乏严格的数学基础。针对此问题,提出应用粗糙集理论,对空防对抗中各种威胁因素的原始数据进行挖掘,利用其求得各项威胁因素的属性的重要度,进行权值化处理,使得各项威胁因素权系数的确定有效克服了传统方法的主观性,使得各项权系数的确定更具客观性,提高威胁度估计的准确性。