基于神经网络的混合双滤波器自适应目标跟踪算法

在分析近期基于神经网络数据融合的目标跟踪算法的基础上,结合一种新的自适应滤波模型(NAF)和速度估计自适应跟踪算法(AVE),提出了基于神经网络混合双滤波器的机动目标自适应跟踪算法(NHDF).该算法通过在线自动调节网络输出进行过程噪声方差融合,降低了现有算法因系统方差的调整不当而带来的精度损失.理论分析及仿真结果证明,与"当前"统计模型、速度自适应模型和新的自适应模型算法相比,该算法具有跟踪精度高,自适应能力强的优点.     

一种基于轮廓自扩展的GVF算法

针对Snake算法及GVF算法对初始轮廓覆盖区域敏感性的缺陷,提出一种轮廓自扩展方法,从而使初始轮廓能够有效地覆盖目标所在区域,达到对目标的完整搜索;将其应用到目标跟踪中,根据下一帧中目标与当前帧设置的轮廓的交叉,通过自扩展初始轮廓可以很快将目标划为搜索区域之内.实验表明,基于轮廓自扩展方法的GVF方法可以实现对目标轮廓的完整提取;在目标跟踪中可以自动、有效地跟踪目标.     

机载导弹惯导系统传递对准机动方式研究

研究了机动方式对机载导弹捷联惯导系统的传递对准时间和对准精度影响,通过理论分析和仿真计算的方法,比较了不同机动方式对传递对准效果的综合影响,分析了采用匀速直线飞行中一定范围的滚转幅值和平均滚转角速度的最优机动方式,可提高传递对准效率,为工程应用提供理论依据.     

利用波达方位角及其变化率对运动辐射源的无源定位

阐述了利用波达方位角及其变化率对地面运动辐射源进行无源定位的原理,通过Jacobi矩阵推导出可观测性表达式,讨论了不同相对运动状态下的可观测条件.提出了融入波达方位角变化率信息的MGEKF(修正增益的扩展卡尔曼滤波)算法,并通过仿真与只利用方位角信息的MGEKF算法以及经典的EKF(卡尔曼滤波)算法进行了比较.     

无陀螺捷联惯导系统角速度解算方法研究

传统的捷联惯导系统通常用陀螺仪测量载体的角速度,无陀螺捷联惯导系统用加速度计代替陀螺仪,从加速度计输出的比力中解算载体的角速度,角速度的解算精度决定了无陀螺捷联惯导系统的性能及能否在实际中得到应用。分析了一种12加速度计配置方式的无陀螺捷联惯导系统的角速度解算方法,并将卡尔曼滤波技术应用于角速度解算,提高了角速度求解精度。     

921A 钢结构低周疲劳裂纹扩展特性试验研究

采用预制缺口的平板和加筋板结构试样,对 921A 钢进行了拉伸疲劳载荷作用下的低周疲劳试验得到了拉伸疲劳载荷作用下舰体结构破口裂纹扩展规律,提出了破损舰体结构在疲劳载荷作用下裂纹开裂和后续扩展的判据.该试验结果可直接用于分析和预报破损舰船结构在波浪中航行时的裂纹扩展情况,并为破损舰船的剩余疲劳寿命预报奠定了基础.     

UKF及其在目标跟踪中的应用

在高斯噪声环境下,为了解决扩展卡尔曼滤波(EKF)在目标跟踪应用中精度低和滤波发散的问题,将无迹卡尔曼滤波(UKF)应用于非线性系统的目标跟踪.研究了无迹卡尔曼滤波估计方法,对采样策略进行了比例修正.通过UKF在目标跟踪中的应用仿真结果表明,与EKF相比较,UKF有更好的跟踪性能、收敛快、对噪声有更强的适应能力,算法实现简单.     

基于球坐标系下BLUE滤波的IMM算法

针对机动目标跟踪中常见的量测转换问题,提出了一种基于球坐标系下最优线性无偏估计滤波的交互多模型算法。该算法的核心思想是将最优线性无偏估计滤波作为交互多模型中的基本滤波,完成对机动目标的跟踪。在仿真试验中,将该算法与基于扩展卡尔曼滤波的交互多模型算法进行比较,结果表明该算法有效地抑制了扩展卡尔曼滤波中常见的滤波发散问题,并且提高了跟踪的精度,具有较好的实用性。     

用于数据链信息处理的PDA算法设计与实现

数据链系统处理雷达数据信息时,要求一个跟踪算法能够更有效地滤除杂波,消除虚警。在单传感器环境下,若落人相关波门内的回波多于一个,那么这些候选回波中可能都是来自目标,也可能由杂波产生。概率数据互联算法(PDA)能充分利用跟踪门内的回波,具有较小的误跟、丢失目标的概率和计算量较小的优点。通过实现 PDA 算法,证明了它在杂波环境下可以取得好的跟踪效果。     

美军几种有效提高频谱利用率的技术

文中简要介绍了美军的几种可有效提高频谱利用率的技术,如基于信号传播控制的频谱复用技术:定向天线和组网;利用信号问差异的频谱复用技术:扩展频谱、信号极化和智能天线等。文中对这些技术的特征以及应用于频谱复用时的特点作了简要阐述。