基于传感器网络数据融合的目标定位方法

针对传感器网络测试系统在战场及终点效应中的应用,探讨了基于多种传感器网络的目标定位方法,提出了采用最优加权融合估计算法将各种传感器的定位信息进行融合处理,并将融合结果与各种传感器计算结果进行比较,结果证明了经融合处理可以大大提高定位精度.     

基于位置预测的靶场图像实时判读方法

在靶场经纬仪对目标实时跟踪测量时,会发生相机随机抖动的情况,引起目标在图像中大幅度运动。应对大幅度运动时,基于搜索窗口的跟踪方法容易丢失目标,而基于全图搜索的跟踪方法时效性差。针对以上问题,提出一种结合核相关滤波算法(Kernelized Correlation Filter, KCF)和目标位置预测的改进的跟踪学习检测算法(Tracking-Learning-Detection, TLD)跟踪框架。利用正交多项式最优线性滤波器及相机角度信息预测目标下一帧位置,在此区域利用KCF进行快速跟踪,可以提高跟踪的成功率和时效性,跟踪失败时再进行检测。仿真实验表明,最优线性滤波器能较准确预测目标位置,给KCF提供较准确的搜索位置,算法每帧耗时仅为1.1 ms,且定位精度优于TLD和KCF,能有效应对相机抖动的问题。靶场实际试验证明该方法可提高靶场自动判读水平,减少人工干预。     

基于Lambert算法的脉冲精确变轨策略

Lambert问题的求解多以二体假设为基础,从而对精确轨道控制带来不利影响.提出了一种脉冲修正策略,建立了考虑摄动影响的航天器轨道动力学计算模型,在Iambert算法基础上,通过拟牛顿法对变轨脉冲进行修正,消除终端状态误差,从而获得精确的变轨脉冲.将该修正策略用于固定时间精确变轨问题,建立了两层规划模型,并通过算例验证了算法的有效性.     

基于云遗传算法的防空导弹目标分配问题

针对传统遗传算法在防空导弹目标优化分配中存在的缺陷，提出了一种更为有效的云遗传算法。通过该算法对防空导弹目标分配模型进行仿真求解，得出防空导弹射击目标的最优目标分配方案。通过算例分析，云遗传算法相比传统遗传算法收敛速度快，搜索效率高出一倍左右，对产生局部最优解情况进行了合理有效的控制，可操作性、优越性更强。     

大气湍流引起的相位起伏对相干态量子雷达相位估计的影响

基于马赫曾德干涉仪模型并采用相位扩散主方程描述大气相位起伏效应对量子雷达的影响,给出了光场在相位扩散通道的演化过程,详细分析了大气相位起伏对相干态宇称探测量子雷达相位估计分辨率和最佳灵敏度的影响,并计算了大气相位起伏下相位估计灵敏度的Cramer-Rao极限。研究发现:相位起伏对于分辨率的影响可通过增加单个脉冲平均光子数来消除。在强相位起伏情况下,宇称探测得到最佳灵敏度会严重偏离散粒噪声极限,但是在弱相位起伏情况下,通过与Cramer-Rao极限的对比,发现宇称探测是一种准最佳探测方案。     

考虑空间几何关系的反交会规避机动方法

针对具有自主接近能力的航天器开展反交会规避机动方法研究。建立仅测角相对导航模型,对完全不可观测机动进行定义,基于空间几何关系推导并证明了完全不可观测机动是不存在的。以施加规避机动后追踪器对逃逸器的测量值与未机动时的差异为优化目标,利用矢量乘积原理设计目标函数,建立优化模型并对变量约束进行分析,随后采用遗传算法对最优规避机动方向进行优化。给出的仿真算例结果表明:提出的规避机动方向计算方法能够使目标函数值达到最小,从而提升追踪器对逃逸器的状态估计难度,降低其估计精度。这为规避机动问题研究提供了一种新的视角,可为以主动接近航天器为新对象进行的规避研究提供有益借鉴。     

战斗机指挥引导中的威力场模型

场在自然界是普遍存在的,战斗机之间也存在类似的相互作用.提出战斗机威力场概念,建立威力场的理论框架与模型.战斗机威力场产生两种势:斥力势与引力势.斥力势表示由战斗机产生的排斥其他物体接近的作用.引力势是指战斗机的各种威力对周围空间产生的影响.分别建立斥力势和引力势的计算模型.引力势模型由6个部分构成:方向、目标探测、攻击、到达、电子对抗和通信,我机产生的引力势为正,敌机为负.两种势在整个空间都具有可叠加性.应用威力场理论对战斗机安全距离控制、态势评估和战斗机引导控制等进行了分析.最后通过仿真算例来验证该理论.＃     

导弹最优突防机动方式研究

将导弹的突防-拦截问题简化到某一平面上,基于此问题的非线性模型,确定了以突防导弹侧向机动为输入,拦截导弹脱靶量为输出的非线性状态方程.针对所研究问题的最优控制类型,构造了系统的Hamilton函数,并通过极大值原理,研究了在平面内导弹机动能力一定的情况下最优规避机动方式.对于简化后的系统线性模型,以机动方式的基波分量为输入,用伴随系统分析方法,通过拦截导弹脱靶量的稳态解,计算了最优的机动频率.     

高超声速滑翔飞行器滑翔段初始状态的唯一性和最优性分析

临近空间高超声速滑翔飞行器的弹道特性主要受滑翔段初始状态和飞行器控制律影响。在飞行器控制律确定的情况下,研究了滑翔段初始状态对高超声速滑翔飞行器弹道特性的影响规律。按照滑翔弹道的不同形式,在纵向平衡滑翔条件下,通过理论推导得出飞行器状态变量的解析式,结合平衡滑翔条件分析平衡滑翔弹道滑翔段初始状态的唯一性；在纵向跳跃滑翔条件下,构建弹道性能评价指标,利用群智能算法,寻找弹道性能最优时的滑翔段初始状态。利用单因素敏感性分析方法,分别对两种滑翔弹道的滑翔段初始状态进行敏感性分析,初始状态中初始速度对弹道特性的影响最大。对高超声速滑翔飞行器初始状态唯一性与最优性的分析,可为高超声速滑翔飞行器的弹道设计、弹道跟踪、轨迹预测和轨迹优化提供借鉴。     

利用预报误差分布拟合实现卫星历史轨道机动检测的方法

轨道机动会引起在轨卫星的轨道异常,是空间态势感知的重点关注对象之一。为此,提出一种从卫星的两行轨道要素编目数据中检测历史机动的方法。通过分析预报误差检测轨道参数的异常编目值,进而获得相应的历史机动信息。对卫星的两行轨道要素编目数据两两预报求差得到预报误差的样本数据后,利用期望最大化算法可以拟合得到以高斯混合模型表达的预报误差的概率分布模型;以此为基础,可以确定利用预报误差检测轨道参数异常编目值的门限;利用轨道机动与异常编目值之间的对应关系,最终实现机动检测。对典型活动卫星的机动检测结果表明,所提方法能够在准确检出历史机动事件的同时保持较低的误检率。