面向信息栅格的多目标跟踪体系架构

结合当前目标跟踪体系的优缺点及信息栅格的优势,构建了一种面向信息栅格的机动目标跟踪体系架构,分析了系统的网格体系结构及各层之间的关系,并对其中的重要组成模块进行了详细描述。该框架有利于解决多传感器多目标跟踪中的航迹起始和数据关联等难题,对于面向信息栅格的作战应用/防御体系架构研究具有一定的参考性作用。     

对策论在机动目标跟踪中的应用

针对机动目标与目标跟踪的动态对抗特性,在介绍对策论基本理论的基础上,结合典型IMM算法模型集,将对策论应用在了机动目标跟踪领域.通过产生赢得矩阵,计算赢得概率,探讨了IMM算法模型集中最优模型组合的选择问题.并利用对策理论对跟踪模型集进行了改进,引入“当前”统计跟踪模型,改善了跟踪效果,提高了期望收益,所得结论具有一定工程实践指导意义.     

异类传感器信息融合的分布式滤波算法

基于联邦滤波算法,对雷达/红外双模导引头数据融合算法进行了研究,给出了基于雷达/红外双模导引头跟踪系统的结构及算法模型.针对典型工作状况参数,对匀速、匀加速、机动等目标运动状态进行了蒙特卡罗追踪仿真.仿真结果表明:基于联邦滤波的分布式融合跟踪算法,对各种目标运动状态下的位置、速度跟踪精度和抗干扰能力都相对于雷达单模跟踪的较好.     

蹲点帮建重“下文”

蹲点帮建,是领导机关指导基层建设、了解掌握部队情况的一种有效途径。通过蹲点帮建,许多问题和矛盾可以现场及时解决和纠治;但也有一些问题,因为各种各样的原因,不可能一蹴而就。这就要求我们在指出问题、给出思路的同时,加强跟踪督导,努力做好"下篇文章"。     

高斯马尔可夫融合算法在卡尔曼滤波中的应用

针对目前常用的按标量、对角阵、矩阵加权融合方法过程较复杂,计算负担较重的问题,结合三维目标跟踪模型提出一种高斯马尔可夫融合方法来融合卡尔曼滤波估计值,不需要计算局部稳态滤波误差互协方差,只需要知道传感器的观测噪声方差就可以了。计算方法和操作相对简单,省略了很多繁琐步骤也能达到不错的滤波融合效果,通过仿真证明了此方法的可行性和高效性。     

惯性技术发展及应用需求分析

分析了国内外惯性测量装置及器件的发展现状和趋势,研究了武器装备对惯性技术的需求,认为使命任务的不断更新对惯性技术的发展提出了更高的要求,惯性产品作为武器装备的核心技术必须注重其精确性、高可靠性、长航时、大动态范围及经济性。研究成果对惯性技术在各种武器系统中的应用具有指导意义。     

基于自适应动态分簇的二元传感器网络目标跟踪算法

针对二元传感器网络的目标跟踪问题,提出了一种通过设置簇内传感器节点数目门限自适应地调整簇的激活半径、利用少量被激活的节点进行跟踪的方法,并利用一种改进的分布式粒子滤波算法进行目标位置估计以减少粒子数和计算量。仿真结果表明:与传统的IDSQ算法相比,所提出的算法能够在保证一定跟踪精度的基础上,有效降低网络的能量消耗,提高网络寿命。     

基于改进PSO的装备维修任务调度方法

针对现有装备维修任务调度方法存在维修时间过长、维修成本过高的问题,提出了基于改进粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)的装备维修任务调度方法.建立了以装备重要程度、维修时间、维修成本为指标的装备维修任务调度模型;从惯性权重、学习因子两个方面,提出了基于改进粒子群算法的装备维修任务调度模型求解方法;设计了算法仿真实例,仿真结果表明,该算法具有更快的收敛速度及更好的全局寻优能力,降低了维修时间,节约了维修成本,有效提高了装备维修任务调度的合理性.     

基于跟踪微分器的载体角速率算法研究

利用四环三轴惯性稳定平台自身输出的载体姿态角信息,对载体角速率信息进行计算.针对载体机动、台体微振、电磁干扰引入的较大随机噪声,采用最速跟踪微分器TD进行载体角速率解算滤波.仿真和实际试验结果表明,该方法能够准确计算载体角速率,具有较为重要的工程应用价值.