基于IMM的估计算法对机动目标跟踪的比较

机动目标跟踪一直是倍受关注的问题,而交互式多模型方法(IMM)是解决这类问题的经典方法.由于传感器的发展或受某种客观条件的限制等,产生了各种基于IMM的算法.为此,介绍了IMM及基于IMM的几种经典估计算法,对它们进行比较研究,并通过机动目标跟踪的仿真算例说明各算法的适用条件、原理、异同点、性能及复杂性,对机动目标跟踪估计器的选择有重要参考价值.     

面向机动威胁单目标定性微分对策的航路重规划

航迹规划是飞行器规划系统的一个重要子任务.针对具有主动性而非纯粹动态的敌方威胁类型,以单目标定性微分对策解决航路的动态重规划问题.在假设对静态威胁的参考航迹和安全走廊已预规划确定基础上,构建了基于单目标定性微分对策面向主动威胁安全走廊内飞行器航路对策的数学模型,并对航路的单目标定性微分对策系统进行了求解.     

基于模糊多传感器数据融合的目标跟踪系统

为了克服使用单个传感器的局限性,目标跟踪系统中引入了多传感器数据融合(MSDF)算法.MSDF能有效减小污染传感器测量量的噪声,又可排除估计过程中的无效测量量.它既能处理线性传感器的数据融合问题,又能处理含噪声的非线性传感器的数据融合问题.为了克服缺乏目标运动的前期信息的不足,目标跟踪系统中还运用了模糊运动学过程模型.因此,尽管缺乏有关目标运动及估计过程中所包含的传感器前期统计信息,该目标跟踪系统的性能却与基于已知目标精确过程模型的广义卡尔曼滤波器的目标跟踪系统相当.     

某型雷达系统仿真

由于受到空中目标少的限制,雷达号手训练常常得不到保证.而利用模拟仿真训练系统进行操作训练是军事技术领域内继武器自动化的又一次革命.讨论了某新型雷达系统的仿真模型,并就系统研制过程中的一些关键技术进行了重点阐述.该系统解决了仿真目标的生成、控制、测量和显示等技术问题,实现了对某型雷达的功能和操作模拟训练,仿真效果逼真.     

自适应蚁群算法的多机协同空战目标分配方法

对目标超视距空战将是今后空战的主要形式和发展趋势,多机协同多目标攻击中的关键问题是空战决策.首先建立了空战态势评估方法,结合蚁群算法思想,提出了一种新型的目标分配算法模型,并进行了算法实验.实验结果表明基于自适应蚁群算法解决多机协同空战的目标分配问题是有效的,特别是问题规模较大时更显示出其较快的收敛速度和较高的精度.     

卫星制导炸弹控制系统计算机仿真

根据制导炸弹控制飞行过程与各个分系统的特性,描述了"惯性/卫星"制导炸弹的工作过程,建立了合理的数学模型,并且通过Matlab/Simulink中嵌入S函数法,设计了一种效率高、建模简单、实现方便的计算机仿真方法.最后,以某型制导炸弹的计算参数为例进行仿真,详细分析了制导炸弹飞行过程中控制系统的工作情况,检验了系统动静态特性,验证了制导炸弹控制器参数设计的合理性;并采用蒙特卡洛法,提出了一种置信度较高的全弹系统的精度打靶仿真方法,以配合小子样飞行试验对系统性能进行评定.为进一步的半实物仿真和全实物飞行试验提供了一些有价值的依据.     

某型攻击机突击地面目标战术方案的优化

运用正交实验设计理论对某型攻击机对地面目标突击的战术方案进行优化,通过构建战术想定,制定实验方案,根据实验方案进行模拟,并利用方差分析方法对模拟结果数据进行分析,得出较优的战术方案.分析结果表明该方法简便实用,对战术方案优化具有较好的适用性.     

基于混合遗传算法的拦截弹道优化方法

传统的遗传算法中,交叉和变异样本的选择直接影响算法的收敛.通常根据工程实际需求调整交叉和变异样本的选择概率来提高遗传算法运行的有效性和防止早熟现象的发生.将传统的单纯形搜索算法与遗传算法相结合,提出了一种混合遗传算法,并在算法中增加了加速循环操作,提高遗传算法在求解优化问题特别是工程应用中的有效性,以便优化拦截弹道.数学仿真结果表明该方法能够有效地解决迎面拦截弹道问题.     

语言型EWAA算子的目标战场价值评估

从发现的多个目标中确定打击顺序,取决于各目标的战场价值.通过定义模糊语言形式的评估标度及其运算,采用语言型EWAA算子对模糊语言偏好信息进行了集结,从而对目标战场价值进行评估,符合战场环境的复杂性和人们思维的模糊性,使指挥决策更加快速、准确.实例证明模型有效,计算简单.     

基于方位和线谱频移的TMA新算法

提出了一种基于方位和线谱频移序列的目标运动分析新算法,解决了方位序列估计器工作点漂移方法中初始方位漂移角度较难确定的问题;提出了一种新的多普勒频移匹配估计器,不需要预先提取目标线谱即可估计目标运动参数,并且有效地加快了目标运动参数解算的收敛速度.海上实验数据处理结果表明该算法较以往同类算法在收敛速度和解算精度等性能上有明显改进.