基于方位线性预测的远距离目标机动检测方法

随着拖曳线列阵声纳的应用,水下声探测的范围成倍增大,纯方位目标定位与跟踪技术面临严峻的挑战,特别是在对抗条件下的目标机动检测与跟踪问题难度更大。本文针对基于拖曳线列阵声纳探测的远距离目标机动检测问题,通过对以往纯方位目标机动检测方法的适用性分析,结合远距离目标方位变化的特点,提出了基于方位序列线性预测的累积和机动检测模型,解决了远距离、大误差、纯方位量测条件下的目标机动检测问题。实验室仿真验证结果表明,算法对幅度稍大的目标转向机动,具有较灵敏的机动检测效果及较强的鲁棒性。     

用于纯方位机动目标跟踪的机动探测法

假设目标在某时刻发生折线机动,并且目标在机动前后都是做匀速直线运动。所提出的机动探测算法通过探测这种变化得到探测时刻。这种算法是基于对方位预测误差的均值变化进行分析的。然后估计出目标机动时刻,并从机动时刻起重新设置滤波器,估计出目标机动后的运动参数。典型的机动TMA态势仿真结果表明,该算法对于一般的目标折线机动可以有效地进行跟踪。     

纯方位跟踪时利用方位变化规律检测目标机动问题

针对纯方位跟踪中目标变向变速机动导致方位信息可能出现的非平滑变化,首先推导出观测平台与目标均匀速直航时目标方位变化的准确规律,运用最小二乘估计法选取了模型参数并设定了阈值的大小,并设计出具体的算法流程,通过仿真计算,对本算法的可行性进行了验证。结果表明,方位变化规律作为目标机动检测的证据具有一定的可行性,但在一些特殊的态势下,检测灵敏度不高,并对这些态势时行了分析。     

基于方位和多普勒频移的目标机动检测方法研究

研究目标在机动前后均做匀速直线运动,在某一时刻做折线机动的机动目标跟踪检测问题。根据被动观测器测得目标方位和多普勒频移信息,结合方位、多普勒频移测量条件下目标跟踪的特点,建立了基于方位和多普勒频移的要素解算模型,提出了基于要素解算结果的机动检测方法,给出了机动时刻的估计算法,并进行了仿真计算,验证了此方法的有效性。     

基于解距离的纯方位观测器最优机动轨迹

目标距离是潜艇进行作战决策和武器使用时考虑的一个重要参数。为了在纯方位观测条件下快速解算目标距离,提出了一种新的几何算法,即利用假想方位与观测器测量方位的几何关系,通过解平面三角形获得目标距离的解析解。对距离误差进行了分析,提出降低距离估计误差的观测器最优机动方案,并求得观测器等速运动时最优机动航向的解析表达式。进一步提出了一种工程简化的次优机动方案,并求得其解析解。所提出的解距离方法和最优机动方案具有理论和工程应用意义。     

基于线导鱼雷弹道信息的目标机动判断方法

目标机动是目标应对鱼雷攻击的方法之一,研究目标机动自动判断方法有利于鱼雷命中目标。阐述了线导+尾流自导鱼雷射击控制模型,提出了采用的鱼雷弹道信息和目标机动判断方法,在一定条件下通过仿真验证了所提出的弹道信息在目标机动判断中的有效性。     

对于机动声源的纯方位跟踪

经典的纯方位目标运动分析(TMA)只限于具有常运动参数(通常是位置和速度)的声源。然而,大多数感兴趣的声源具有机动能力,这就降低了经典TMA的性能。在被动声呐范围内,声源—观察者之间长时间的遭遇是现实的,因此,声源机动的可能性对于声源和基阵基线可能是重要的。这就值得对包括声源机动不确定性的整个声源轨迹进行研究和建模。基于这个目的,一种简便的柜架就是隐马尔可夫模型(HMM),其基本思想由状态空间的两级离散化构成。由于速度转移的概率直接与声源机动能力有关,从而使位置转移的概率减小。 声源状态序列估计是通过经典动态规划(DP)实现的,这个方法不要求关于声源机动的任何先验信息。但是,声源机动的随机性质对于观察者机动的最优化起主要作用。这个问题通过使用马尔可夫决策过程(MDP)的一般框架解决。     

用批递归估计器纯方位跟踪机动目标

本文介绍一种新的批递归估计器用杂波中的纯方位量测跟踪机动目标(即,低信噪比(SNR)目标)。标准的递归估计器跟广义卡尔曼滤波器(EKF)一样由于缺乏初始目标距离信息而造成粗劣收敛和不稳定状态。另一方面,批估计器不可以处理目标机动。为了纠正这些缺陷,本文用概率数据互联将批最大似然——概率数据互联估计器(ML-PDA)同递归交互多模型(IMM)估计器组合,在有杂波的条件下产生较好的航迹初值和航迹保持结果。还论证,批递归估计器可以用于基于目标状态估计的自适应己舰机动决策,以提高目标的可观测性。跟踪算法对有8dB信噪比的目标被证明是有效的。     

基于方位起伏方差的目标识别方法

根据潜艇目标亮点模型的方位起伏,提出了一种基于目标方位起伏方差的目标识别方法.给出了具体的实现方案和相应的仿真结果.仿真结果表明,按照该方案设计的目标识别系统,只要根据试验修正判决门限的设定,就可以使鱼雷准确地识别真假目标.     

纯方位跟踪的观察器最佳机动

在纯方位跟踪中,为确保可观察性和获得精确目标定位,观察器机动极为关键。本文用最佳控制理论来确定匀速观察器的航向,使从费希尔信息矩阵(FIM)导出的精度准则为最小。部分通过解析方法,部分通过数值迭代过程建立和解析出最佳机动的必要条件(欧拉方程)。介绍并讨论了最佳观察器机动的几个实例。     

亚音速飞行目标气动噪声方位角估计技术

亚音速飞行弹道气动声源是宽带非平稳噪声。提出基于小波函数的波达方向估计算法,并采用时频分析方法进行特征分析,获取气动噪声显著目标特性。通过优化时间-空间谱特征,对在时频域空间谱的目标信号进行优化,从而增强目标信号在空间谱上的显著性,最终有效实现亚音速飞行弹道气动声源的角度估计。实验数据验证表明,基于时频分析阵列信号处理模型,可以更好地实现亚音速飞行目标气动噪声方位角估计。     

小子样下命中概率的估计

研究了当试验次数较少时 ,命中圆域的概率估计。给出了自助估计法和融合估计方法 ,对于估计的精度进行了分析。方法易于实现 ,适用于工程应用     

基于SVR的火控系统解算诸元数据拟合方法

火控系统动态精度测试,需要以对火控系统实际输出射击诸元数据的有效数据拟合为前提。采用SVR方法,可将非线性的复杂函数转化为高维特征空间的线性拟合问题。利用ε不敏感损失函数,描述了采用SVR对火控系统解算诸元的拟合方法,并通过与多项式拟合与神经网络拟合方法相比较,表明了SVR方法的有效性。     

基于Coherent Point Drift方法的SAR图像散射中心匹配

散射中心匹配是当前散射中心用于SAR图像目标识别的一个主要技术途径.散射中心匹配的难点在于散射中心特征存在的误差和缺失.Coherent Point Drift (CPD)方法从概率密度估计的角度解决点模式匹配问题,能够较好地考虑散射中心的误差和缺失.本文将CPD方法用于散射中心匹配,并在此基础上引入车辆目标SAR图像方位角估计先验信息和散射中心属性信息,以提高散射中心匹配的准确性和稳健性.MSTAR数据实验说明了该方法的有效性.     

基于曲线拟合的多传感器时间对准方法研究

针对多传感器数据融合时间不同步、数据率不一致的特点,提出了一种基于曲线拟合的时间对准算法。该方法能将不同传感器测得的不同采样周期的数据对准到同一时间点上,以便进行特征提取与数据融合。同现有算法相比较,该算法计算简单,速度快,提高了融合效率。     

基于马氏距离的飞行缺失数据估计方法

针对基于欧式距离的最近邻居的缺失值估计算法的不足,提出了一种基于马氏距离的估计算法来估计飞行数据集中的缺失数据.该算法通过飞行数据之间的马氏距离来选择最近邻居数据,并将已得到的估计值应用到后续的估计过程中,然后采用信息熵来计算最近邻居的加权系数,得到缺失数据的估计值.仿真结果表明该算法优于基于欧式距离的最近邻居缺失值处理算法,是一种有效的飞行数据缺失值估计方法.     

基于加速度计和磁强计的定向钻进姿态测量及方位校正

描述了用三轴加速度计与三轴磁强计测量地下钻头倾斜角、工具面向角和方位角的方法,给出了具体的系统结构和详细的姿态解算。针对由于钻具铁磁性材料引入干扰磁场对方位测量的误差,提出了利用当地地磁场进行方位角校正的方法,并给出仿真结果。结果表明,这种校正方法能够在不更换钻具即测量装置仍放在一段无磁钻铤内部的情况下,获得准确的方位角,因此可以大大减少无磁钻铤的长度,节省钻进成本。     

基于单神经元PID的方位保持仪温控系统的仿真

由于方位保持仪的核心元件陀螺易受温度的影响,常采用温控系统控制其工作的环境温度来保证它的精度与性能。通常采用的传统P ID控制方法虽然简单,但由于系统存在非线性因素,控制效果不是很理想。提出一种基于单神经元自适应P ID的控制算法,利用单神经元的自学习,自适应能力,实现对方位保持仪温控系统的快速实时在线控制。仿真结果表明该方法优于传统的P ID控制算法,是行之有效的。     

多传感器参数融合研究

防空导弹武器系统为了适应“网络中心战”,对多传感器参数融合进行了研究。给出了同时间点参数融合的加权最小二乘法与不同时间点参数融合的Kalman综合滤波法。对于各方法的性能,不仅进行了简要的理论分析,还给出了仿真实验的数据结果。理论分析与仿真实验都证明了这2种方法具有优异性能。     

威布尔分布场合下无失效数据的Bayes分析

通过对分布函数进行变换,使变换后的函数成为凹函数,利用凹函数性质给出了各检测时刻失效概率的Bayes估计,进而得到了产品可靠性指标的估计。最后,通过对实际数据进行计算,验证了方法的稳定性。