改进的拉格朗日松弛数据关联算法

在多传感器多目标跟踪领域中,当传感器为被动式的,传统的多维分配算法利用拉格朗日松弛算法求解.拉格朗日乘子更新一般用次梯度方法,但每次迭代都要进行多次极小化运算来求对偶解,导致实时性差.针对这个问题,提出了一种改进的基于拉格朗日松弛的数据关联算法,通过代理修正次梯度方法更新拉格朗日乘子,并在允许时间内获得近似解.仿真实验...     

舰载主被动传感器数据关联算法

针对海战场密集目标情况下,传统方法在解决舰载主被动传感器数据关联问题中表现的不足,提出一种基于属性信息相似度检验的方法.通过分析雷达实体目标与辐射源在时间上可能出现的不同对应关系,给出相应的判决规则.仿真结果表明,新算法具有较高的关联精度和较低的漏关联概率.     

被动多传感器阵列中复合观测数据的数据关联

被动多传感器阵列是现代化战争中对雷达等主动传感器的重要补充手段。针对被动多传感器阵列的观测数据特点,提出了一种基于复合观测数据的量测与航迹的关联方法。该方法根据被动传感器对目标的位置量测数据以及运动属性的描述信息,利用模糊积分的方法对观测数据与备选航迹进行关联度量,以实现量测数据与航迹的关联。试验表明该方法是切实可行的,可以有效地进行量测与航迹的关联。     

基于遗传算法的分布式多传感器航迹关联算法

以分布式多传感系统中的两节点序贯航迹关联方法为基础,把多节点情况下的航迹关联问题转化为多维分配问题。而多维分配问题是典型的组合优化问题,其计算量随着维数的增加而出现指数爆炸现象,进而根据遗传算法能够解决组合优化问题的能力,提出了利用遗传算法解决此多维分配问题的一种方法。仿真实验结果表明,遗传算法能够有效地求解此多维分配问题,使航迹关联具有较高的成功率。     

C3I系统中的态势关联技术

态势关联是在态势估计前必须解决的一个问题,即要将不同时刻的态势数据进行关联,得到各个时刻态势数据中描述的目标间的关系。对时间间隔比较长的态势数据的关联,研究了一种基于模糊推理的态势关联方法,综合考虑了目标属性信息和状态信息、战场环境信息、指挥人员的态势预估计知识,通过推理得到关联的结果。     

自适应两步滤波算法在机载IRSTS被动定位中的应用

在机载红外搜索跟踪系统被动定位研究中,针对扩展卡尔曼滤波算法要求先验的噪声统计及存在系统观测模型线性化误差影响滤波精度的特点,利用两步滤波算法并结合Sage-Husa噪声估计器构建了适用于机载IRSTS被动定位特点的自适应两步滤波算法模型,算法不仅实时在线地估计了观测噪声的统计特性,而且避免了观测模型线性化误差.仿真结果表明,在完全相同的初始条件下,自适应两步滤波算法对目标运动参数的估计结果明显优于扩展卡尔曼滤波,从而提高了机载IRSTS被动定位的精度.     

测向交叉定位系统多目标数据关联研究

多目标测量数据关联问题是分布式被动交叉测向定位系统必须解决的问题,首先提出了基于残差的数据关联方法,但多目标时该方法运算量很大。针对这一缺点,提出了基于不变量的目标数据关联新方法,通过数字仿真对比了这两种方法的数据正确关联概率。仿真结果表明:基于不变量的方法正确关联概率与基于残差的数据关联方法相当,但计算量远小于后者。     

履带销磨损寿命预测仿真

履带销是自行火炮推进装置中重要的传力元件。针对履带销磨损的情况建立了接触应力模型,谱块磨损量模型和磨损阈值模型,并对履带销的磨损寿命进行仿真预测。结果表明,仿真结果与实际情况符合。     

基于加权动态规划和航迹关联的小目标检测技术

低信噪比下运动小目标的检测一直是成像目标检测中的一个热点问题。提出了一种新的小目标检测算法,采用方向加权的动态规划算法和二值航迹关联,克服了低信噪比下目标机动和传感器的不稳定对小目标检测的影响,实现了对深空背景下运动方式任意、速度最大达1像素/帧的弱小运动目标的有效检测。     

基于边扫描边跟踪系统的多目标航迹起始相关

系统地研究了基于边扫描边跟踪雷达系统中对多机动目标的航迹起始及点迹-航迹相关。航迹起始采用滑窗法,对于点迹-航迹相关,可将K近邻域法和NN算法结合应用。对该方法的航迹相关准则进行了详细的描述,并与NN算法和K近邻域法进行了比较。