压制干扰环境下目标跟踪的改进粒子滤波算法

针对压制干扰环境下传统粒子滤波算法跟踪效果不佳的问题,在传统粒子滤波算法的基础之上,融合压制干扰条件下的有用量测信息,构造了一种新的粒子滤波算法。在算法的实现过程中,通过采用伯努利(Bernoulli)分布重新构造了压制干扰环境下发生量测数据丢失的传感器模型,在此基础上通过充分考虑有效量测值以及量测丢失时的一些有用量测信息,推导出了闪烁噪声条件下的似然函数,直接用于粒子权重更新的计算,并且通过纯方位跟踪以及协同转弯机动模型,仿真验证了该算法极大改善了标准粒子滤波算法的稳定性和提升了粒子滤波算法的估计精度。     

过失速机动的AUKF-WNN气动力建模及仿真

为使所建立的气动力模型能够准确刻画复杂动态特性,提出一种基于改进UKF算法的小波神经网络(Wavelet Neural Network,WNN)飞行数据失速气动力建模方法。引入一种自适应因子来改善无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter,UKF)算法的性能;按照飞行数据的气动力建模流程,利用改进UKF算法对WNN参数进行最优化估计,构建失速现象的气动力模型。实验结果表明,针对飞行器失速的气动力建模问题,基于改进UKF算法的WNN建模方法,在建模精度和速度方面,优于传统神经网络和其他现有WNN方法,因此,使用提出飞行器失速的气动力建模方法是可行和有效的,得到预测结果也能准确刻画飞行器失速的动态特性。     

防空反导作战指控模型校核验证及评估

防空反导作战指控系统是构建防空反导一体化网络化体系的核心,建模仿真是研究该系统的有效方法,建立的模型是否真实可靠是研究成败的关键。在分析国内外对复杂仿真系统特别是作战仿真系统的VVA的基础上,根据防空反导作战指控进程及其模型的特点,从需求定义、概念模型、数学模型、仿真模型4个方面对防空反导作战指控模型进行校核验证及评估的思路分析。这对防空反导作战指控系统的研究发展具有重大意义。     

多平台纯方位信息融合结构及关联估计联合优化模型

在多平台纯方位信息融合中,存在多平台的方位关联和单平台的参数估计(或目标定位)困难,因为两者相互依赖和制约。造成相对不同平台的方位不能进行时间空间对准、虚假目标不能消除。为此,提出了一种分布式信息融合结构,并建立了相应的数据互联与参数估计联合优化模型。在这种结构和模型中,首先由各平台对本地传感器探测的纯方位信息完成融合并输出方位序列,然后在融合中心按分层节点对方位序列的数据互联与参数估计进行联合优化处理,每个融合节点仅处理两个平台信息,最后节点输出融合结果。仿真计算结果表明,这种优化模型是解决关联和估计问题的一个有效方法,可以提高多平台纯方位信息融合的性能。     

基于双天线GPS的一次调炮解耦模型研究

现有的压制武器自动调炮主要包括二次调炮和一次调炮两种方案,两种调炮方案难以兼顾调炮性能和造价成本。因此,在压制武器系统中采用成本相对较低的双天线GPS定位测向装置,在满足火炮调炮高精度的同时降低成本。最后结合四元数理论,推导出基于双天线GPS的一次调炮解耦模型,目前该模型已在若干项目中得到成功应用。     

多传感器组合导航系统评述

介绍了组合导航系统的重要性、发展现状和发展趋势。根据导航与目标跟踪的区别与联系,从多传感器组合导航系统研究的角度出发,在概念理解、模型建立和系统结构等方面做了详细的评述,提出了多传感器导航信息融合系统的功能模型,分析了位置融合级的结构模型。     

导弹武器装备备件储备量计算模型

备件保障一直是影响武器装备保障的重要因素,导弹武器装备备件保障是现在导弹部队面临的亟待解决的重要课题。根据导弹武器装备使用保障的特点,将导弹装备备件按寿命分布进行分类,并采用模型法确定了不同寿命分布类型的备件储备量计算模型。最后,针对各类备件储备量计算模型进行了实例说明,具有一定的实际意义。     

基于声强矢量的舰船目标运动参数估计

基于声强矢量测量法提出了舰船目标运动参数的估计方法,并提出了快速算法.计算机仿真实验表明,以上算法是可行的,可以实时估计出舰船的速度和距离。     

运动目标轨迹分类与识别

运动目标轨迹识别是运动分析中的基本问题,其目的是解释所监视场景中发生的事件,对所监视场景中运动目标轨迹的行为模式进行分析与识别,智能地做出自动分类.对轨迹有效性判断后采用K均值聚类,引入改进的隐马尔可夫模型算法,针对轨迹的复杂程度对各个轨迹模式类建立相应的隐马尔可夫模型,利用训练样本训练模型得到可靠的模型参数,计算测试样本对于各个模型的最大似然概率,选取最大概率值对应的轨迹模式类作为轨迹识别的结果,对两种场景中聚类后的轨迹进行训练与识别,平均识别率较高,实验结果表明该方法是有效的.