舰载指控系统的目标跟踪技术现状与未来

考虑到目标跟踪在作战中的重要性,论述了目前的跟踪滤波技术:卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波,重点论述了未来可用于跟踪的基于贝叶斯原理的粒子滤波技术,是最近几年出现的解决非线性跟踪问题的有效方法。     

一种单站纯方位目标跟踪中的线性近似化滤波算法

针对EKF算法中存在初始化困难的缺陷,利用近似线性化的方法,构建基于修正极坐标系下的近似线性最小二乘滤波算法ALF;以ALF作为EKF滤波器的初始化算法,实现联合ALF和EKF的两阶段滤波算法,并将它应用在水下单站纯方位目标跟踪中。仿真结果表明,由ALF和EKF组成的两阶段滤波算法具有很好的稳定性,算法精度较高,是一种有效的算法,对潜艇实施隐蔽探测与跟踪具有重要意义.     

惯性稳定平台高精度控制方法

惯性稳定控制技术广泛应用在无人机云台稳像、导弹制导、卫星成像等领域,其精度直接影响到系统成像、跟踪的性能.然而当前基于永磁同步电机驱动的惯性稳定平台仍然缺乏一套可靠的高效控制方法,传统基于经典控制理论的线性控制器无法满足实际工程需求.为此,提出一种新型的滑模控制方案,实验结果证明了其有效性.在此基础上,为了减小滑模控制器的抖振并抑制系统的各种外扰,设计了Luenberger状态观测器以观测系统的实时扰动,并将其补偿进滑模控制器中.实验结果证明,采用所提出的控制方案,在速度跟踪实验中相比于传统的PI+DOB控制策略有很大提升.所设计的新型控制方案能使系统性能完全满足工程需求.     

美军针对高超声速武器的反导预警能力发展态势分析

高超声速武器具有飞行速度快、精确毁伤和高效突防等特点,具有重要的战略威慑和实战应用价值,它能够大幅改变未来战争的态势,已成为大国打破战略平衡、打赢未来战争的新型“杀手锏”。随着高超声速武器逐步走向战场,世界各主要国家的反导防御体系将向更高预警维度、更快反应速度和更大打击力度的天地一体联合防御方向发展。本文分析了高超声速武器作战优势及其对未来战争的影响和威胁,阐述了美军现有反导预警能力的基本架构与能力缺陷,对其未来反高超声速武器的预警能力建设及发展态势进行了研判与预测。美军“优先发展天基反导作战体系,发挥低轨卫星主体作用”的反高超声速武器发展思路对于军队反导反高超声速武器能力建设具有一定的启示和借鉴作用。     

基于以太坊的装备全寿命数据管理平台设计

武器装备具有技术密集、高投入、高风险和周期长等特点,是衡量一支军队战斗力的关键性指标。本文针对武器装备全寿命数据跟踪问题,分析研究其中各个关键环节的数据管理需求及其所面临的挑战,首次提出了一种武器装备数据管理领域去中心化且不可篡改的控制平台方案,详细设计了基于区块链的武器装备全寿命数据管理平台的系统模型、交互模型及数据属性等,并以以太坊系统为底层架构,通过部署智能合约,实现对武器装备全寿命周期的可控访问、全程审计与状态跟踪。试验结果表明,该平台运行良好,前端页面简洁友好,计算开销及时间开销较低,适用于实际作业环境下的装备数据管理,具有良好的应用前景。     

用加速和稳转弯模型对广义机动目标的混合坐标系跟踪

在最近的一篇论文中,介绍了一种用来跟踪高度机动目标的急转弯模型的全笛卡尔公式。本文讨论一个更复杂但切合实际的例子,其中目标的运动建模与跟踪是在三维的笛卡尔坐标系内实现,而量测值是在球坐标系内得到的。将测量值转换到笛卡尔坐标系内,这种转换将导致非线性量测方程。使用广义卡尔曼滤波方法来解决这个问题,同时为了比较结果也类似地处理前面所提到的加速模型。     

激光四光束与 PSD 测量运动物体瞬时位置姿态系统的研究

介绍了一种新的光学非接触测量的方法。采用激光四光束与位敏元件 (PSD)测量物体的位置、角度 ,从而确定运动物体某一瞬时的位置姿态。对系统内部结构与信号处理进行了分析研究。实验证明 ,该测量系统具有测量精度高 ,重复稳定性好 ,系统响应速度快 ,测量范围宽等优点 ,且结构紧凑 ,制造成本低 ,应用前景相当广泛。     

机动目标跟踪的交互式多模型自适应滤波算法

采用"当前"统计模型、匀加速模型以及匀速模型,运用交互式多模型算法的思想,提出了一种用于机动目标跟踪的交互式多模型自适应滤波算法.基本思路是上述三种模型并行工作,利用马尔可夫切换系数在它们之间进行切换,目标状态估计是上述三种模型交互作用的结果.蒙特卡罗结果表明该算法不仅克服了上述三种模型各自的缺点,提高了对机动目标的跟踪精度,同时具有全面自适应跟踪能力.     

杨朔与刘白羽散文比较

杨朔与刘白羽是我国当代文学史上并驾齐驱的两位著名散文作家。他俩创作风格迥然不同，各自表现出饶有特殊情致的风味和格调。为探索其具有指导意义的艺术规律，特从比较文学的角度对二者作一番研究。     

改进预测协方差门限法的采样周期自适应选择算法

传感器采样周期是影响目标跟踪的一个重要参数。现有自适应采样周期策略中,一些算法运算量比较大,计算效率低,不具有一般性。为此提出了一种改进的预测协方差门限法。该算法改进传统采样周期的全遍历寻优策略。最后与几种自适应采样周期算法与固定采样周期算法通过交互式多模型(IMM)滤波算法进行仿真比较。仿真结果表明该算法在目标跟踪过程中能满足跟踪需求,具有较少的计算量,较高的运行效率,比固定采样周期算法更能节约资源。