静止单站纯方位系统目标参数的仿真计算

通过对几种典型运动态势的仿真计算,检验拟线性估计算法(PLE)对静止单站纯方位系统目标部分参数可估计的结论,并分析该算法的精度、有偏性等性能及其影响因素.     

水下纯方位目标运动分析的UKF滤波算法

Unscented卡尔曼滤波(UKF)是一种新的非线性滤波算法,在U变换(unscented transformation)的基础上,获得纯方位条件下的UKF算法.最后,针对水下纯方位目标运动建立系统模型并进行仿真,仿真结果表明,UKF的滤波精度、稳定性和收敛时间都优于EKF,还可避免计算烦琐的Jacobin矩阵或Hessian矩阵,给计算带来了极大的方便.     

潜艇纯方位跟踪中系统误差的消除方法

针对潜艇纯方位法水下目标跟踪过程中,如果存在系统误差,会导致收敛速度变慢,状态估计有偏的问题,提出了联合sigma点卡尔曼滤波算法。该算法不仅能消除系统误差对状态估计的影响,而且能减小线性化误差,提高滤波精度。仿真实验结果证明了算法的有效性和优越性。     

基于声自导鱼雷发现概率的本艇机动优化指标

针对纯方位被动定位与跟踪,以提高武器打击效能为目的,提出鱼雷武器发现概率最大的本艇机动优化指标。对指标进行寻优,得到本艇最优轨迹,通过对轨迹形状、性质的分析以及与工程机动轨迹进行定位精度、鱼雷武器打击效能的比较,证明了该指标对处于理论研究阶段的本艇机动问题有积极的参考价值。     

基于方位数值拟合的目标机动改变判断*

被动声纳和侦察雷达等传感器材对目标的探测仅能获取目标方位信息。虽然基于纯方位信息和探测平台机动位置的方位平差法,能够解算得出定向定速运动目标的要素,然而在实际作战应用中,目标可能会频繁地出现转向机动,使运动要素永远也不可能收敛。判明目标改变机动具有十分重要的战术价值。本文研究给出了一种基于时间方位拟合的目标转向运动判断方法,并结合典型态势进行了仿真分析,得出了拟合判断参数,研究结果为目标运动要素解算控制、潜艇查明水面舰艇巡逻线等作战应用提供目标转向判断依据。与方位滤波方法相比,这一方法概念清晰、算法简单、实用性强。     

对组网雷达的多目标航迹欺骗

由于目前点迹压缩、点迹串行合并等融合方法在组网雷达中的普遍应用,使得对单部雷达的多目标航迹欺骗很容易被雷达组网系统所识别。为了能够有效地欺骗组网雷达,并在网内各雷达的PPI显示器上显示相似的航迹,在对单部雷达实施多目标航迹欺骗的理论基础上,提出了一种对组网雷达实施多目标航迹欺骗的方法。根据组网雷达系统中各雷达坐标位置的不同以及各雷达主波束对准干扰机时间的不同,详细讨论了产生具有空间相关性和时间相关性的可控欺骗航迹的算法。     

使用辅助变量的单静止站纯方位目标跟踪

利用现时刻之前的方位测量构造现在方位的预测值 ,形成了与现在测量方位在统计上独立的辅助变量 ,该辅助变量用以对拟线性估计算法的修正 ,能产生无偏的目标参数估计     

基于矩阵重构算法的宽带相干信号方位估计

根据空间平滑理论准则,提出了一种基于阵列接收数据矩阵重构的宽带相干源方位(DOA)估计算法。将宽带阵列数据分解为若干窄带数据,对每一子带进行空间平滑处理后的数据矩阵重构;再由构造的聚焦矩阵对其进行处理,最终得到平均的阵列协方差矩阵。由子空间方法处理得到信号的方向估计,仿真实验证明了该方法的有效性。     

GM(1,1)模型用于目标方位数据预处理

基于估计理论这一数学基础的纯方位目标运动分析,由于其本质上的非线性,导致估计性能严重依赖观测精度,在大噪声背景下,收敛慢,甚至发散.针对此,提出一种基于灰色系统GM(1,1)模型的数据预处理算法.该算法不需要数据的概率分布、一二阶矩等统计先验知识,而是通过生成具有较强规律的数列,揭示数据的内在规律.仿真结果表明,该模型能有效地滤除背景噪声;经过预处理后的数据用于目标运动状态求取,解算结果理想.     

一种纯方位跟踪中的在线式伪线性算法

针对伪线性参数估计不能进行实时状态跟踪的问题,讨论了一种新的在线式的伪线性跟踪算法.对算法的实现过程进行了推导,并应用于纯方位目标的跟踪问题中.仿真结果表明,与传统累积形式的伪线性跟踪算法相比,该算法在保证一定精度的同时,能够降低每个估计时刻的计算量,减少计算占用的资源,是一种有效的算法.