机动目标跟踪的模糊逻辑方法

作者描述了一种使用模糊逻辑理论推广的交互式多模型(IMM)算法。每一个卡尔曼滤波器都被认为是局部有效的,适用于滤波调节值所确定的目标加速度空间的区域。每个卡尔曼滤波器的有效性是由模糊集合和目标的加速度估值所决定的。用选择适当的模糊集合的叠区间判断接近加速度估值要求的模型的子集。仿真结果包括了典型的机动目标情况,它说明了不同形式的模糊集合的作用。这些证明了这种方法在估计精度和计算量两方面都比IMM优越。     

关于纯方位跟踪迭代方法的收敛性

本文进行了纯方位跟踪(BOT)迭代方法的收敛性分析,详细叙述了其几何的和统一的框架,进而得出了保证似然函数极大化的迭代方法收敛性的充分条件。     

极坐标下雷达多目标跟踪及其实现

导出极坐标下雷达多目标跟踪的非线性滤波方程和预测方程 ,获得了稳定和渐近无偏估计 ;采用最优配对法进行点迹与航迹相关 ,避免相关模糊 ;利用记分法进行航迹质量管理 ,并在计算机上实现了多目标跟踪数据处理     

改进型自适应推广卡尔曼滤波器的应用

针对在被动方式下进行水下目标跟踪容易导致滤波发散和收敛精度不高的问题,介绍了一种改进的自适应推广卡尔曼滤波算法。它能够在线估计虚拟观测噪声的统计特性,从而克服了观测模型线性化误差带来的不良影响。同时,通过引入修正增益函数,克服了由于观测噪声的统计特性不能精确已知而导致的滤波不稳定问题。仿真结果表明,不管是滤波精度还是收敛速度,都优于原来的自适应推广卡尔曼滤波算法     

红外/雷达传感器协同跟踪算法研究

通常情况下 ,主动传感器在检测到目标之前就暴露了携带它的飞行器 ,因此 ,在作战环境下 ,限制主动检测设备的使用是必要的。被动传感器工作时具有隐蔽性 ,在现代军事跟踪系统中起着重要作用。研究了红外 /雷达的协同跟踪 ,以满足跟踪精度和隐蔽性双重要求     

亚洲国家和地区预警机发展新动向

2000年上半年,印度首先通过租赁方式使用俄罗斯空军的两架A—50预警机进行了为期一个月的远程预警和目标跟踪飞行试验。同时,有报道称印度最终将租赁4—6架俄空军A—50预警机,使其具有对邻国境内300千米的空中和地面目标进行侦察和监视的能力。另据以色列《国土报》报道,印度正与以色列协商购买“猎鹰”式空中     

目标自动跟踪与信息处理综合系统的研究与现实

根据将目标自动跟踪与信息处理综合的思想,在目标自动跟踪与信息处理综合的实现方面作了大量工作。实验结果表明,只有在自动跟踪系统中综合目标信息处理,火控系统性能才能有质的提高。同时,数字信号处理技术、自适应滤波算法的应用使得系统设计能够基本达到实际应用的阶段。     

多层神经网络在跟踪式卡尔曼滤波器中的应用

本文将多层神经网络引入跟踪式卡尔曼滤波器,提高了估计的精确度。以前的跟踪式卡尔曼滤波器的估计精度与目标的运动状态有关,当目标的运动不能够用线性状态空间模型描述时,其估计精度将要下降。而多层网络的引入,改善了这一不足。多层神经网络经过训练以后,能够对卡尔曼滤波器的结果进行修正。仿真结果表明,多层神经网络的应用,使估计精度显著提高。     

坦克火控系统机动目标的自适应滤波与自适应解命中问题

在非制导火控系统中,为实现目标信息的自适应滤波与自适应解命中问题,机动目标模型应能实时识别,并要适应工作周期的各种变化。本文提出了“参数辨识模型”,首次完全满足了上述要求。     

快速的平行码临界路径跟踪故障模拟

针对平行码临界路径跟踪故障模拟中最费时间的扇出源故障模拟,提出了若干加速技术。通过对电路结构进行的独立扇出分支、扇出源分类及扇出源的最终汇聚门等静态分析,结合对停止线及停止扇出源、测试码标记向量以及扇出源临界性确定前的预处理等动态计算,使得扇出源故障模拟区域及需要故障模拟的扇出源数目大大减少,极大地缩短了整个故障模拟时间。实验结果表明,平行码临界路径跟踪故障模拟算法,对少量和大批的随机码都非常有效,并且随着电路规模增加,其有效性更加明显。