UKF算法及其在纯方位目标跟踪中的应用

为克服扩展卡尔曼滤波算法的缺陷,将UKF算法应用于纯方位目标跟踪问题中.该算法是一种以扩展卡尔曼滤波算法为基本框架,以贝叶斯理论和UT变换为理论基础的新型滤波算法.对UKF算法进行了深入的研究,并给出了一个纯方位目标跟踪的算例.仿真结果表明,该算法提高了滤波的稳定性和精确性,优于一般的扩展卡尔曼滤波算法,具有广泛的应用前景.     

被动免疫算法在模拟电路故障诊断中的应用研究

基于生物免疫系统的信息处理机理,介绍了被动免疫算法的实现过程,并将其应用到某装备电路板的故障诊断之中。该算法具有边检测边学习的动态调整功能,仿真和实验实例表明,该算法适合于电路板的故障诊断,有较高的故障诊断率。     

一种新的机动目标模型及其自适应跟踪算法

针对机动目标跟踪问题,在截断正态概率密度模型的基础上,通过目标机动状况与相邻采样时刻间位置估计量变化之间的函数关系实现噪声方差自适应调整,提出了一种新的自适应滤波算法——基于截断正态概率密度模型修正的自适应滤波算法。计算机仿真结果表明,该算法在跟踪机动目标时,具有良好的跟踪性能,并极大地改善了跟踪非机动目标的能力。     

变质心弹道导弹攻击航母分析

针对地面或海上低速移动目标的特点,运用理论力学、空气动力学及变质心控制方法,探索变质心姿态控制问题。研究了变质心弹头控制质量块移动的方法。通过移动质量块引起整个弹头质心的变化,进而改变弹头的气动配平力矩,修正惯性弹道,实现对地面或海上低速目标的有效攻击。     

基于D-S证据理论的炮兵战场目标价值分析*

针对如何依据目标情报资料和作战任务需要合理评估战场目标的价值,选择需要射击的目标和确定优先顺序,建立了战场目标价值评价体系,提出了一种运用D-S证据推理理论对炮兵战场目标价值进行分析的新途径,该方法运用D-S证据组合公式对目标繁杂、不确定信息的融合,能够很好地消除目标信息的不确定性,从而将具有主观不确定性信息的目标价值分析问题转化为普通的确定性决策问题。通过实例证明了方法的有效性。     

干扰条件下空中目标识别方法研究

目标识别是态势评估和威胁估计的基础,是作战指挥辅助决策的重要依据,是防空作战的关键环节之一。该文将雷达信息可信度扩展到传感器信息可信度,并基于扩展内涵的目标识别信息可信度,提出一种应用对空侦察雷达、光学器材、ESM传感器的空中目标识别方法,完成干扰条件下空中目标识别模块的设计。该方法依靠目标识别信息可信度较高的传感器信息来做出全局判决,有助于提高整个系统目标识别的可靠性。     

改进的AHP法在目标价值排序中的应用

针对在应用AHP法时,传统的标度法可能导致判断矩阵一致性与思维一致性脱节,进而破坏层次分析法的优选排序功能的问题。首先分析了传统的1～9标度的不足,然后通过引入指数(0,2)标度,建立了满足一致性要求的判断矩阵,改进了层次分析法。最后将改进的AHP法应用于战场炮兵的主要攻击目标价值排序的评估,进一步提高了评估的准确性。     

扇形搜索下反舰导弹末制导雷达检测性能分析*

反舰导弹末制导雷达在进行自动跟踪前,首先要在方位向和距离向上对目标搜索并进行检测。末制导雷达的检测性能与脉冲积累数目、信杂比和搜索方式密切相关。针对反舰导弹末制导雷达常用的扇形搜索方式,提出一种二项式积累OS-CFAR检测算法。该方法在一个方位搜索周期内对距离向回波进行非相参积累。仿真分析表明,与常规OS-CFAR算法相比,该检测算法提高了末制导雷达的检测性能。     

航拍图像车辆检测中的圆形滤波器HOG特征快速计算

航拍图像中车辆一般近似为矩形结构,因此通过统计检测窗口中的梯度方向直方图并根据梯度主方向估计车辆朝向,将检测窗口旋转到相应方向进行分类器判别。车辆检测采用级联boosting分类器和梯度方向直方图特征,针对旋转窗口中梯度方向直方图特征的计算,设计一种基于圆形滤波器的梯度方向直方图特征。与传统基于积分直方图的梯度方向直方图特征提取方法相比,显著提高了旋转窗口中梯度方向直方图特征的计算效率,在计算每个像素的梯度时采用查找表代替梯度向量的求模和角度计算也减小了计算量。使用真实图像进行的实验表明,该车辆检测算法快速高效。     

周期运动声源的双阵列定位

针对常用的运动声源定位方法存在计算量较大或测试难度大的问题,提出一种基于阵列信号短时处理的运动声源定位方法。分析单、双五元十字阵列的定位性能,并基于单阵列的高精度定向能力,借鉴波束形成中帧处理思想,使用双阵列方位交叉的方法实现声源运动定位。使用自行火炮的发动机周期噪声作为模拟声源,进行外场定位实验,对参与短时相关数据的截取原则和传播路径补偿进行研究。实验结果表明,该方法能够有效实现周期声源的运动定位,最大相对误差保持在5%的水平。