国外舰载雷达无源干扰装备的最新进展

为了有效对抗反舰导弹威胁,就必须大力发展舰载雷达无源干扰技术。经过半个多世纪的发展,舰载雷达无源干扰技术已经相当成熟,达到很高的水平。本文首先概述了舰载雷达无源干扰的战术应用原理,然后综述了国外舰载雷达无源干扰装备的最新进展。     

用批递归估计器纯方位跟踪机动目标

本文介绍一种新的批递归估计器用杂波中的纯方位量测跟踪机动目标(即,低信噪比(SNR)目标)。标准的递归估计器跟广义卡尔曼滤波器(EKF)一样由于缺乏初始目标距离信息而造成粗劣收敛和不稳定状态。另一方面,批估计器不可以处理目标机动。为了纠正这些缺陷,本文用概率数据互联将批最大似然——概率数据互联估计器(ML-PDA)同递归交互多模型(IMM)估计器组合,在有杂波的条件下产生较好的航迹初值和航迹保持结果。还论证,批递归估计器可以用于基于目标状态估计的自适应己舰机动决策,以提高目标的可观测性。跟踪算法对有8dB信噪比的目标被证明是有效的。     

变结构多模型估计第V部分——可能模型集合算法

本文提出了一种称为可能模型集合(LMS)算法的变结构多模型(MM)估计器,它适用于大多数混合估计问题并且比较容易实现。在任何时刻使用所有与系统模式匹配的模型。本文讨论了该模型的不同版本。最简单版本通过删除所有不太可能的模型,激活所有主要模型可能跳变的模型来获得模型集合的自适应,从而获得可能的期望系统模式转移。通过一个跟踪机动目标和一个失效检测和识别的例子来演示了LMS估计器设计和应用的通用性、简单性和容易性。文中也给出了算法同其它一些固定结构-变结构估计器在费效比方面的比较结果。     

一种基于遗传算法的防空兵火力分配方法

在建立了防空兵火力分配的遗传算法模型基础上,阐述了遗传算法在防空兵火力分配中的应用情况,并通过在计算机上仿真运行实例,得出了火力分配方案。分析了此方法与威胁估计模型火力分配方法的优缺点,是一种有益的尝试与探索,对防空兵指挥决策和理论研究有一定的参考价值。     

基于贝叶斯网络的态势估计时间推理方法

基于贝叶斯网络的态势估计方法是目前态势估计领域中的主要方法之一,然而,传统的贝叶斯网络不具备时间语义,因此无法解决态势估计中的时间推理问题.基于此,对贝叶斯网络进行改造,研究了时间贝叶斯网络的构建方法.通过一个战场想定,说明了时间贝叶斯网络构建、推理的过程与方法,证明了提出方法的有效性.     

一种改进的机动辐射源单站无源跟踪变维滤波算法

针对机动辐射源的单站无源跟踪问题,提出了一种利用多普勒频率变化率和角度测量,结合匀速(CV)模型和Singer模型对机动辐射源进行跟踪的改进变维滤波(VDF)自适应算法.在该方法中引入了模型最短生存期概念,即利用模型最短生存期和机动检测结果联合控制VDF模型切换,改善VDF的滤波性能.对改进VDF方法和交互多模型(IMM)方法进行了仿真比较,结果表明,改进VDF方法减小了运算量,能够得到与IMM方法相当甚至更好的跟踪效果.     

基于TDOA的双基无源定位方案

多站时差定位是一种较精确的定位方法,通过处理3个或3个以上测量站采集的信号到达时间来对辐射源定位.论述了多站时差无源定位的基本原理,提出了一种基于陆空平台相结合的TDOA(Time Difference Of Arrival)双基无源定位方案.主要论述了时差双基无源定位的基本原理,以及观测站与空中目标的同步、地面观测站的选择、误差校正等主要问题的实现方案,并给出了参与对目标视察定位的地面观测站的选择算法.此方案定位算法及定位精度仍在研究阶段.     

基于多模型滤波的只测角跟踪方法

只测角单站无源定位跟踪系统中,目标初始状态估计精度较低时,采用扩展卡尔曼滤波算法经常出现滤波发散的情况.针对这一问题,提出了一种多模型扩展卡尔曼滤波方法,根据目标的初始状态估计设计了五个扩展卡尔曼滤波模型,对目标运动状态进行多模型估计,在滤波过程达到稳态后,再采用单模型滤波.仿真实验验证了算法的有效性.     

信息融合算法在空间飞行器自由段跟踪中的应用

针对空间飞行器在自由段运动的情况,在自由段创建轨道动力学模型,并讨论多基雷达观测下,基于UKF滤波的集中式融合与分布式融合的相关性能.在集中式融合算法中,运用了基于并行和序贯的滤波方法,在分布式融合方法中,运用了Bar?Shalom?Campo融合以及联邦滤波,并对比了几种滤波算法对在轨道自由段状态估计融合的适用性.仿...     

双天线干涉SAR系统无控制点场景的参考相位高精度快速估计算法

在双天线干涉SAR系统中,对无控制点的场景通常采用同名点传递的联合定标方法估计参考相位,非常耗时。为解决无控制点场景参考相位的快速估计问题,本文首先对影响参考相位的因素进行理论分析,给出了参考相位与影响因素的解析关系式,并结合系统参数进行了仿真分析;进而分析参考相位对高程误差的影响。根据分析结果,结合SRTM的粗精度DEM数据、滤波后的干涉相位及相干系数,提出高精度参考相位快速估计算法,并给出了算法详细实现流程。通过对实际机载双天线InSAR系统获取的数据进行处理,表明本文算法在文中的系统参数下可以达到优于2m的相对高程精度,处理4096×6560的数据块时,参考相位估计速度要快20倍以上。