杂波环境下红外传感器滤波算法

基于定向概率数据关联滤波(DPDAF)算法,根据红外传感器对目标方位角与俯仰角分辨率不同的特性修正了似然函数,并利用等效观测噪声协方差阵修正滤波增益的思想,构造了一种旨在提高红外传感器跟踪性能的修正定向概率数据关联滤波算法.蒙特卡洛仿真结果表明,新算法对红外目标的跟踪具有比DPDAF更好的跟踪性能.     

复杂环境下数据关联算法的研究现状及发展趋势

系统地介绍了机动目标跟踪中数据关联算法的发展现状、发展方向及其与模糊理论和神经网络相结合的发展趋势,通过分析当前的数据关联算法本身存在的一些问题,指出了一些改进方法的可行性,进一步介绍了数据关联算法与模糊理论、神经网络以及遗传算法相结合进行目标跟踪的发展情况,并对以后数据关联算法研究方向进行了初步探讨.     

灰色关联综合优化法评估武器系统作战效能

武器系统作战效能评估是一个多因素综合评判问题.在以往的效能评估中存在效能指标可信度降低、缺乏横向可比性等弱点,为解决上述不足,提出利用灰色关联综合优化法对武器系统作战效能进行评估,通过评估实例说明了利用灰色关联综合优化法评估武器系统作战效能的步骤,通过对评估结果的分析可以说明灰色关联综合优化法是评估武器系统作战效能的一种有效方法     

对空观察哨情报融合

在得到对空观察哨直接观测信息的基础上,对目标可能航向进行二次外推,并利用效用函数综合评估法对目标相关性进行检验,完成对目标信息的融合,解决了观察哨情报数据关联和航迹外推问题.仿真及试验结果表明该方法用于防空观察哨情报融合是可行的,其结果分析的应用能指导观察哨训练和战时观察哨的配置.     

舵机大动作测试数据关联判读方法

针对电动舵机大动作测试数据人工关联判读工作量大、效率低、故障诊断难的问题,提出一种基于离散小波变换和多约束特征点提取的关联判读方法。根据测试数据量大、类型多的特点,分别采用离散小波变换以及多约束特征提取算法对不同类型的测试数据进行特征提取,剔除异常值,准确定位各个数据的大动作时刻,提取出特征值;使用时间关联判读方法对提取的特征点进行判读,给出了判读异常情况下的故障诊断结果并自动生成判读报表。为验证关联判读方法的有效性,进行了自动判读算法的实验测试验证。结果表明：该方法可在45 s内完成舵机测试数据的关联自动判读和故障诊断,而依赖专业技术人员的人工判读方法至少需要335 s,每个大动作点的数据判读效率提高了6倍以上。     

杂波环境下机动目标跟踪模拟

蒙特卡洛仿真为提高次最优贝叶斯估计精度提供了可能。有文献提出了一种新的自举仿真逼近方法——自举多模型滤波(BMM)来对机动目标进行跟踪。本文对这种算法进行了扩展,使其适用于杂波环境中,即把概率数据关联(PDA)和BMM算法进行组合来克服观测样本的不确定性。并通过模拟把BMM PDA算法和通用的解决此类问题的交互多模型概率数据关联(IMM PDA)滤波方法进行了比较。结果证明,BMM PDA算法更加行之有效。     

基于几何法的航迹关联算法研究

为更好地适应工程应用上的需求,提出一种基于几何法的航迹关联算法,把每一条航迹线看作具有一定宽度的航迹带,通过计算另一航迹在航迹带中的长度占自身总长度的比例来判断两条航迹是否关联,针对算法效率问题给出了航迹简化的思路,并且编程实现了上述所有算法.用仿真试验验证了算法的有效性和正确性.     

目标打击价值的灰色决策分析

目标价值分析是舰艇指控系统进行目标分配和火力通道组织的基础性工作.为了评估目标价值大小,从分析影响目标价值大小的主要因素着手,将其归结为多目标决策中的方案排序问题,用灰色关联分析法建立了战场多目标打击顺序的评估模型.实例计算分析表明,所提出的方法较好地解决了评估中的多指标问题,计算结果与实际经验判断非常吻合,弥补了指挥员主观判断上的某些缺陷,为舰艇指控系统适时进行目标打击价值分析提供了一种有效的参考处理方法.     

系统误差下航迹关联算法

针对系统误差对目标航迹的影响,提出了一种新的系统误差下航迹关联算法,该算法采用模糊综合决策的思想,抓住目标航迹的不变信息建立模糊因素集,通过构建目标航迹紧密度矩阵提取最有可能的航迹关联对,从而达到系统误差下航迹关联的目的,通过典型环境下的仿真,验证了该算法在传感器组网存在系统误差情况下进行航迹关联的优越性,其具有较好的航迹关联效果和较强的鲁棒性。