用于纯方位目标跟踪的修正极坐标自适应卡尔曼滤波算法

针对纯方位被动目标跟踪中,直角坐标系下的扩展卡尔曼滤波器容易发散而导致滤波精度很差的问题,提出了一种修正极坐标系下的自适应卡尔曼滤波算法,对虚拟系统噪声进行估计,动态补偿模型线性化误差,对其滤波理论及算法进行了研究和仿真。仿真结果表明,该算法提高了滤波的稳定性、快速性和精确性,优于一般的扩展卡尔曼滤波算法。     

高超声速滑翔导弹气动参数自适应跟踪建模

针对高超声速滑翔导弹跟踪中状态模型构建问题，研究基于制导变量变化规律的气动参数建模方法。对气动参数进行分析，指出传统建模方法的缺点。在假设制导变量服从一阶时滞过程的前提下，利用线性化的气动系数推导气动参数模型，通过分析不同飞行状态下的模型变式，证明模型对目标机动具有自适应性。对模型中未知参数的取值问题进行讨论，实现模型与飞行状态的自适应匹配。仿真结果表明：当目标发生机动时，所提模型性能明显优于传统模型。同时，在不同滤波器参数条件下的仿真结果进一步证实了模型的有效性。     

基于期望系统噪声的自适应机动目标跟踪研究

状态估计是目标跟踪中的基本问题,也是目标跟踪的一个难点。首先对标准IMM算法的优缺点进行了论述,针对其缺点和不足,提出了基于期望系统噪声模型（MIMM）的自适应多模型算法,该算法能有效地对机动目标的状态进行自适应估计。仿真结果表明,该算法比标准的IMM算法有较好的改善。     

一种改进的强跟踪滤波算法的推导及仿真验证

针对一般强跟踪滤波算法(STEKF)在光纤陀螺动态输出滤波过程中存在跟踪效果不好的缺陷,分析推导一种新的强跟踪滤波算法(ISTEKF),使其能够克服原先算法存在的缺陷,并利用光纤陀螺动态输出数据进行仿真验证,滤波结果表明ISTEKF算法能够达到很好的跟踪效果,且具有较强的自适应能力。     

宽带、多体制兼容引信仿真平台载波提取

针对不同引信发射信号载波频率分布范围大,且各引信体制、载波频率、调制脉冲宽度、脉冲重复周期及伪码调制周期不同等特点,对通用化引信复杂调制信号相干载波提取技术进行了研究,提出了一种宽带、多体制兼容引信相干载波提取方法。该方法采用高速鉴频、大范围自动锁频环及特殊的同相-正交锁相环相结合,可快速精确锁定引信的工作频率,实现相干载波提取及稳定跟踪。系统调试表明,采用该方法可满足系统要求。     

用于目标跟踪的自适应广义调频波形设计算法

提出了一种用于雷达目标跟踪的自适应广义调频波形设计算法。该算法根据跟踪器的动态需求,以广义调频信号为样板波形自适应设计下一时刻的发射波形,其目的是使预测的目标跟踪均方误差最小化,并假定高信噪比条件,且目标跟踪运动模型和观测模型均为线性。利用与某一波形相对应的克拉美-罗下限(CRLB)以及卡尔曼滤波器,通过最小化预测的跟踪均方误差来实现广义调频波形的自适应设计。仿真结果表明:在信噪比相同的情况下,与使用固定参数、自适应参数的线性调频波形设计算法相比,所提出的算法能够获得更低的目标跟踪均方误差。     

基于实值离散Gabor变换的阶比跟踪滤波

提出了基于实值离散Gabor变换的阶比跟踪滤波方法．分析了阶比跟踪滤波为时频滤波的实质,给出了如何通过实值离散Gabor变换实现阶比跟踪滤波的步骤．通过对仿真信号阶比跟踪滤波前后的时频分布、阶比谱和时域信号对比,证实本方法能有效滤除阶比混叠成分．通过延长信号两端采样长度的方法可以消除阶比跟踪滤波后端点的误差．     

一种基于满意滤波的纯方位目标跟踪算法

针对潜艇纯方位目标跟踪算法存在算法初始化困难、收敛速度慢、稳定性差等问题,借鉴交互式多模型算法(IMM)的思想,将EKF实时解算出的滤波增益和满意滤波解算出的稳态增益实时融合并行工作,以求克服滤波初值对滤波器的影响,尽可能地消除线性化误差,最终输出具有更高精度的估计结果。仿真实验表明,提出的单站纯方位算法对滤波初值的设置有较大的领域范围,较好地克服了算法对滤波初值的敏感性问题,同时增加了算法的稳定性。     

Visual-attention gabor filter based online multi-armored target tracking

The multi-armored target tracking (MATT) plays a crucial role in coordinated tracking and strike. The occlusion and insertion among targets and target scale variation is the key problems in MATT. Most state-of-the-art multi-object tracking (MOT) works adopt the tracking-by-detection strategy, which rely on compute-intensive sliding window or anchoring scheme in detection module and neglect the target scale variation in tracking module. In this work, we proposed a more efficient and effective spatial-temporal attention scheme to track multi-armored target in the ground battlefield. By simulating the structure of the retina, a novel visual-attention Gabor filter branch is proposed to enhance detection. By introducing temporal information, some online learned target-specific Convolutional Neural Networks (CNNs) are adopted to address occlusion. More importantly, we built a MOT dataset for armored targets, called Armored Target Tracking dataset (ATTD), based on which several comparable experiments with state-of-the-art methods are conducted. Experimental results show that the proposed method achieves outstanding tracking performance and meets the actual application requirements.     

基于Digital UNIX平台的实时数字引导实现方法

根据导弹飞行试验任务中对测控设备进行数字引导的实际需求,介绍了数字引导在飞行试验任务中的作用和基于Digital UNIX平台实现对测控设备数字引导的原理,从确保数字引导实时性、引导数据可靠性、引导外推点确定及修正引导方法四个方面介绍实现数字引导的关键技术,为导弹飞行试验任务中确保测量设备及时捕获和跟踪目标,成功地实现数字引导提供了实用的实现方法。