掠海机动目标跟踪的IPDA算法

综合概率数据关联(IPDA)算法不仅能进行目标状态估计,还能提供对潜在目标的存在性/可感知性/可观测性概率的估计.这些估计通常作为评价航迹质量的参数,用于航迹确认和航迹终止.所研究的几种跟踪算法主要针对低空掠海飞行的机动目标,目标探测概率受海面信号反射导致的多路径效应和海杂波的影响而变化,将IPDA算法和EB-PDA、IMMPDA算法进行了比较研究,并提出了一种新的IPDA算法-VM-IPDA算法.仿真结果显示,VM-IPDA算法跟其他几种算法相比不仅提高准确性还能减少计算量.     

信息融合技术在雷达组网中的应用

雷达组网是防空预警系统发展的一个重要发展方向, 其核心是信息融合技术.给出了雷达组网的概念、特点和结构模型,划分了信息融合在雷达组网中各个层次,重点阐述了雷达组网系统中检测与跟踪融合技术的应用,最后讨论了雷达组网中信息融合技术的发展前景.     

基于机动观测站和机动外辐射源的被动跟踪模型

围绕机动观测站和机动外辐射源的被动雷达(Passive Radar,PR)目标跟踪问题,提出了一种以到达时间差(Time Difference of Arrival,TDOA)为目标观测量的被动跟踪模型,通过在同一观测间隔内顺次纠正外辐射源和目标的状态,减小了外辐射源定位误差对目标状态估计的影响。仿真分析了不同系统参数与目标跟踪精度之间的关系,证明了模型的有效性。     

基于分治采样粒子滤波的三维跟踪算法

粒子滤波在处理三维机动目标跟踪问题时,粒子点难以均匀覆盖目标状态空间,较低的样本多样性和算法冗余直接影响跟踪性能。针对该问题提出一种基于分治采样粒子滤波的跟踪算法,算法通过划分独立的状态子空间,使随机样本在各子空间内单独抽样,对目标机动实现降维处理,提高跟踪性能。仿真实验表明,相对于标准粒子滤波,该算法有效提高了样本多样性,具有更好的跟踪性能,对复杂机动状况适应性更强。     

一种应用于目视化瞄准的头动注视点定位算法

应用目视化瞄准技术可以简化火炮直瞄射击过程中的操作难度和瞄准效率。对于目视化瞄准时应用传统桌面式眼动仪器人体头部需要保持静止的问题,研究了一种适用于火炮目视化瞄准的头动注视点定位算法,该算法通过对头部建立四元数坐标系,计算眼球视场和屏幕坐标系,最后通过实验验证证明了通过该算法可以在人体头部自由移动的情况下获得良好的跟踪效果,证明了使用本算法可以实现头部不受限制下的眼动追踪,大大提高了视线追踪技术的适用范围,从而应用于火炮目视化直瞄射击。     

引入STF算法的自适应SICKF及其在目标跟踪中的应用

针对容积卡尔曼滤波在系统状态突变时滤波精度下降的问题,结合均方根嵌入式容积卡尔曼滤波(SICKF)和强跟踪滤波(STF)算法,提出了一种自适应均方根嵌入式容积卡尔曼滤波(ASICKF)方法。采用嵌入式容积准则和均方根滤波方法,以提高算法的滤波精度和稳定性。引入强跟踪滤波,利用渐消因子在线修正预测误差协方差阵,强迫残差序列正交,以增强算法应对系统状态突变等不确定因素的能力。为了解决状态突变未知的目标跟踪问题,采用自适应均方根嵌入式容积卡尔曼滤波算法进行数值仿真,仿真结果表明,ASICKF在系统状态突变时能保证较高的滤波精度,具有较强的鲁棒性和系统自适应能力。