防空导弹弹道跟踪制导规律研究

根据李亚普诺夫稳定性原理,利用基准优化弹道参数构造滑动面,提出了一种新的弹道跟踪制导规律。对跟踪制导规律的数学原理进行了描述,给出了详细的推导过程和二维平面弹道仿真数学模型及仿真结果。结果表明所提出的弹道跟踪制导规律能使导弹快速跟踪基准优化弹道。     

基于可变模板的前视目标跟踪算法

基于图像序列分析的图像制导极大地提高了成像武器的跟踪精度。给出了一种基于可变模板技术和遗传退火算法的图像序列目标跟踪算法。根据目标的物理特征构造出可变模板,定义合适的能量函数,采用遗传退火算法进行优化搜索。实验结果表明,该算法能够精确检测并跟踪目标,具有很快的收敛性和较高的抗噪声性。     

基于改进的概率假设密度多目标跟踪算法

针对多个目标相互紧邻时,概率假设密度滤波器难以正确估计当前目标个数以及目标状态问题,提出一种改进的高斯混合概率假设密度滤波算法。根据每一时刻更新后所有目标的权值构造权值矩阵,通过权值矩阵中目标权值的分布来检测当前目标权值是否存在更新错误。基于新的目标权值再分配策略,对权值矩阵中每个目标可能不正确的权值进行调整,使得每个目标能够获得合理的权值。仿真实验表明,该算法能够准确地估计紧邻目标数目以及状态。     

目标识别跟踪系统的图像收集处理软件流程设计

详细介绍了目标识别跟踪系统中图像收集处理软件的设计流程。首先介绍了目标识别跟踪系统,然后从视频图像显示到目标图像获取和发送的整个流程进行详细阐述,并针对流程节点中获取目标图像的两种方式加以深入研究。     

基于图像和惯性的头盔组合跟踪原理

不同体制的头盔跟踪定位技术单独使用时都存在一定的原理性性能制约,提高跟踪定位技术整体性能的有效途径是采用组合跟踪。目前综合性能较好的是图像式头盔跟踪,图像式跟踪技术精度高,输出数据平稳,稳定性好,但其缺点是头盔活动范围受制于CCD摄像机视场及头盔大角度转动时头盔本身对CCD摄像机视角的遮挡。惯性跟踪不需要任何外来信息也不向外辐射任何信息,可在任何介质和任何环境条件下实现360°全范围头部跟踪,但其定位精度随时间下降。提出的基于图像和惯性的头盔组合跟踪技术充分利用图像跟踪精度高、长期稳定性好及惯性定位跟踪范围广、跟踪系统简单的优点,达到单个跟踪定位体制不具备的综合性能。     

基于跟踪连续性的多传感器多跟踪任务管理方法

雷达组网系统中,当进行多目标连续性跟踪时,传统跟踪方法过多关注多传感器之间的跟踪精度和切换率,而轻视跟踪的连续性,无法满足现有连续性跟踪工程需求。因此,提出了一种新的基于跟踪连续性的多传感器多跟踪任务资源管理算法,该算法分为两个优化过程,第1次优化过程尽量保证跟踪目标个数的最大化,第2次优化过程中提出了一种用于衡量目标跟踪连续性的优化指标,基于该指标,提出了一种快速的传感器资源管理算法。仿真结果表明,该算法能够在较短的时间内对多传感器进行有效的快速分配,既跟踪了更多的目标,又保持了跟踪的连续性。     

基于时间窗的宽带阵列多目标干扰资源调度

随着宽带数字阵列技术和有源干扰技术的不断发展和成熟,舰载有源干扰设备的未来发展方向将是宽带数字阵列有源干扰系统。针对多目标干扰问题,提出了目标干扰时间窗概念和两种时间窗的处理方法,并建立干扰资源调度模型,通过仿真计算和对比分析,得出基于模糊时间窗的资源调度模型性能优于基于硬时间窗的资源调度模型,能够对干扰资源进行合理的调度,提高宽带阵列多目标干扰能力。     

动态点对点通信天线的自动控制研究

在相对运动平台的点对点通信中,天线如何快速、准确地进行跟踪对准是接收高质量通信信号的保证.针对于动态点对点通信中定向天线对准难的问题,提出了一种基于坐标跟踪法和信号跟踪法的联合天线跟踪控制法,并对此方法进行了系统的软、硬件设计.通过精度分析和试验得出该方法对准精度高,系统易于实现,能够满足微波通信天线对准工程实现中的快与准的要求.     

基于信息损失最小的预警卫星传感器调度模型

科学合理地调度预警卫星传感器资源是提高弹道导弹预警作战效能的重要手段.在预警卫星传感器资源(主要是凝视探测器)有限而进攻弹道导弹目标数量较多时,利用最小信息损失准则,将传感器调度问题转化为最优访问路径问题进行建模研究,满足了导弹预警资源调度的需要,仿真结果验证了模型的可靠性和可用性.     

尺度自适应特征压缩跟踪

为在复杂环境中对目标进行长时间精确跟踪,提出一种尺度自适应特征压缩跟踪算法。通过结构约束性采样,获取不同尺度不同位置的扫描窗,离线计算不同尺度下的稀疏随机感知矩阵。在线跟踪时利用这些矩阵感知对应尺度的图像采样块,实现特征降维,提高运算速度。利用朴素贝叶斯分类器对降维特征判决,在线学习更新分类器参数,找出具有最高分类得分的采样块作为新的跟踪结果,实现跟踪位置及尺度的自适应更新。实验结果表明,该算法能适应目标的基本姿态变化及尺度缩放,不依赖于目标初始跟踪区域尺度选取,跟踪结果具有较强的鲁棒性。