基于Riccati方程的动态传感器分配算法

针对组网跟踪系统传感器分配算法计算量过大的问题,提出了一种基于Riccati方程的动态传感器分配算法。该算法通过Riccati方程离线计算各传感器组合跟踪下的稳态滤波协方差,根据稳态滤波协方差与期望协方差的接近程度动态分配传感器资源。仿真结果显示,与传统协方差控制和贪婪算法相比,基于Riccati方程的动态传感器分配算法在大大减少计算量的同时能够保持较好的跟踪性能。该方法能够更好地应用于大规模传感器组网目标协同跟踪系统。     

某型制导炮弹跟踪模拟训练系统设计

针对某新型制导炮弹系统缺乏模拟仿真训练问题,创新性地设计了一种由旋转编码器、虚拟瞄准镜、FPGA等技术组成的射手跟踪瞄准机械系统,采用Qt、ORGE等软件技术开发了训练和模拟导弹运动的三维场景,达到跟踪目标的效果。分析了系统组成和设计的原理。该模拟训练系统具有结构简单、成本低、操作方便等特点,对提高射手操作能力具有重要意义。     

变速跳频通信抗跟踪干扰性能的研究

针对常规跳频通信抗跟踪干扰能力差的问题,分析跟踪干扰原理,提出变速跳频通信。建立数学模型,在干扰容限、压制比和追踪概率方面进行理论分析,分析变速跳频通信抗跟踪干扰对误码率的性能,并用MATLAB进行仿真验证。     

基于雷达动力学误差的战斗机综合引导方法

针对战斗机雷达跟踪目标中断导致引导失效的问题,提出一种基于动力学误差的综合引导方法。首先给出雷达测角装置的动力学结构模型,建立了动力学误差传递函数,分析了导致角度跟踪中断的因素;然后建立综合引导法的运动学模型,提出雷达惯性不可逃逸距离的概念和雷达开机时间的计算方法;最后对综合引导法和最佳前置法进行对比仿真,验证了方法的可行性。     

三关节机器人的神经网络补偿自适应控制器设计

三关节机器人广泛用于工业生产、轮式或履带式排爆机器人,为了补偿由于机器人结构参数、作业环境干扰等不确定性因素造成的机器人动力学模型的不确定性,将机器人动力学模型分解为名义模型和误差模型两部分,其误差模型采用RBF神经网络进行补偿,得到其估计信息,神经网络的输出权值根据Lyapunov稳定性理论采用自适应算法进行调整。所设计的神经网络补偿自适应控制器解决了不确定性机器人动力学系统控制器设计的不确定性问题,同时,通过定义Lyapunov函数,证明了控制器能渐近、稳定地跟踪期望轨迹。机器人的3个关节在控制器的作用下,约在5 s时达到期望轨迹,神经网络约在5 s时逼近机器人动力学模型的误差模型,实验结果表明了机器人关节对期望轨迹具有良好的轨迹跟踪性能。     

基于误差校准的多雷达粒子滤波检测跟踪算法

基于粒子滤波的检测前跟踪方法是一种处理弱目标检测与跟踪的有效方法。使用多部雷达对同一目标进行观测,可以提高目标的检测概率和跟踪精度。但雷达系统误差不同,得到的目标量测信息不能直接进行融合。针对多个具有不同系统误差的雷达联合检测跟踪问题,通过将不同雷达的量测信息向前追溯,对误差进行校准,从而消除不同雷达对于同一粒子的量测误差,然后将粒子权重进行融合。仿真结果表明,在雷达具有不同系统误差的情况下,采用本算法可以有效提高目标的跟踪精度。     

临近空间高超声速目标跟踪方法研究?

临近空间高超声速目标跟踪技术研究在空天防御系统中具有重要军事意义和理论价值。本文综述了临近空间高超声速目标跟踪中的目标运动建模、目标跟踪算法等研究内容的研究进展,并对其存在的问题进行了深入分析。针对这类目标跟踪存在的问题,结合临近空间高超声速目标探测跟踪需求,指出了临近空间高超声速目标跟踪技术的研究思路,为相关研究提供了参考。     

第19届国际信息融合会议及获奖论文评述

总结了第19届国际信息融合会议的总体情况和主要特点,通过对大会报告、分会场报告以及国际信息融合界一些著名专家团队发表论文情况的统计分析,提炼出国际信息融合界普遍关注的焦点和难点问题;通过对获奖论文的分析,了解到受大会评奖委员会一致认可的年度优秀成果和技术进步点;最后,面向高层信息融合中的不确定性处理,对信息融合领域的发展进行展望。     

光纤陀螺仪(FOG)技术及发展应用

介绍了当前惯性导航领域一门新型技术光纤陀螺仪(FOG)的基本原理、类型及两种典型光纤陀螺仪的结构,分析了光纤陀螺仪的误差及消除误差的方法,通过介绍光纤陀螺技术发展的过程及世界各主要国家在光纤陀螺实用化方面取得的进展,指出了光纤陀螺仪与其它光学陀螺相比具有的优点及良好的发展前景。     

反无人机视觉检测与跟踪技术进展分析

为应对无人机“黑飞”“滥飞”等对国防和公共安全造成的巨大威胁,反无人机技术研究成为当前迫切的现实需求。首先,对比分析雷达、无线电、声音、机器视觉4类典型的反无人机检测技术;其次,重点针对反无人机的视觉检测与跟踪技术,从目标检测、无人机识别、无人机跟踪等角度,详细分析视觉检测与跟踪关键技术的优势与不足,以及各项技术在反无人机检测跟踪中的应用情况及改进策略;最后,探讨应用中较为突出的检测精度、跟踪遮挡、实时性、数据集收集标准、多技术融合5个方面问题和发展趋势,为相关技术研究提供参考。