基于Matlab仿真的当前统计模型的参数校正

当前统计模型能真实地反映目标机动范围和强度的变化,是目前较好的实用模型。大量实验表明该算法在跟踪机动目标时具有良好的跟踪结果。然而实验中也发现该算法在跟踪具有加速度的目标机动情况时,其速度与加速度估计的动态时延明显位置误差较大,因此不能很好地实时反映目标的机动情况。因此需要进行新的调整参数的设定与比较,使其克服以上的缺点,文章借鉴强跟踪滤波器,在滤波器状态预测协方差矩阵中引入了加权因子并利用M atlab仿真技术,针对当前统计模型中对动态时延影响比较大的几个重要参数,进行了仿真对比和调整。跟踪结果表明:动态时延明显减小,位置误差大幅下降,达到了比较理想的跟踪效果。     

书讯

由青岛海军潜艇学院夏佩伦教授编著的《目标跟踪与信息融合》一书,于2010年4月由国防工业出版社出版。该书介绍了军事应用背景下目标跟踪和信息融合的主要问题、理论和技术。全书共分8章。第1章探讨多传感器目标检测的数据融合,主要介绍利用分布式多传感器探测目标的结果,来综合判断目标是否存在的判决技术。接下来的两章介绍被     

舰载跳频通信系统抗引导式跟踪干扰分析

复杂电磁环境下,跳频通信已成为舰艇战术通信的重要手段之一。研究舰载跳频通信系统抗干扰的理论,寻求可行的抗干扰方法,对保障通信联络顺畅具有现实意义。通过分析引导式跟踪干扰的原理,结合短波、超短波和微波的传播特点,明确了对跳频通信实施引导式跟踪干扰的条件,阐述了在实际应用中易产生混淆的情况,给出了提高跳频通信抗引导式跟踪干扰效能的几种对策。为正确应用跳频电台,增强海上编队通信对抗作战效能提供了参考。     

多UCAV任务分配有限阶段MDP方法和算法

多UCAV(Unmanned Combat Air Vehicle)任务分配是无人机作战决策的重要内容,是一类求解困难的组合优化问题,目前尚无成熟高效的解决方案.通过马尔可夫决策过程(MDP)将任务分配问题化解为分阶段序列决策过程,并对当前阶段决策状态采用单一整数编码,提出了基于有限阶段MDP的求解算法.通过仿真实验表明:该算法可以快速精确地解决多UCAV任务分配的问题.     

“导弹签证官”的夏天

有这样一群人,他们"签"下的是生命,"证"明的是战斗的胜利,他们为导弹"保驾护航",他们叫"导弹签证官"。仲秋时节,西北某山峦夜黑如墨、硝烟弥漫。群山裹着的火药味夹杂着让人等得有些焦躁的期盼。"发射!"随着震耳欲聋的的轰鸣声响彻云霄,数枚某新型导弹拖着长长的火焰刺破苍穹……"导弹命中全部目标!"靶指捷报飞来,悬着心的官兵们相拥而泣。胜利的到来往往会有许许多多的幕后英雄在奉献着。而为这些叱咤风云的导弹做安全保障的少不了一个人,那就是"导弹签证官"。"签"下的是生命,"证"明的是战斗的胜利。这     

目标定位和跟踪的卡尔曼滤波加 BP 神经网络的方法

首先分析了卡尔曼滤波应用于单目标定位与跟踪时需要校正的因素,接着用具有反向传播（ＢＰ）学习算法的前向网络,建立校正原理和校正网络体系结构,最后分别给出了它对第１类和第２类火控系统应用的数学模型。     

地形跟踪的模糊预测控制

将模糊控制和广义预测结合起来,提出了模糊预测控制律,该控制律利用系统的动态模型预测系统未来的输出,通过预测误差及其变化率的模糊变量确定性能测量值,由控制决策给出控制量,在巡航弹地形跟踪应用中的结果表明,模糊预测控制律具有精确的跟踪性能。     

面向目标跟踪的数据融合技术及实现

讨论了多传感器数据融合功能模型,介绍了一种面向目标跟踪的数据融合算法及其实现。     

具有高阶相关测量噪声的数字跟踪滤波器

现有的用于有色测量噪声数字滤波器的设计的算法涉及到对测量误差模型的维数限制。卡尔曼滤波方程和状态空间分块是用来描述一个没有这些限制的最佳跟踪滤波器。新滤波器的输入是两次连续的量测,通过使用第一次可用的量测和误差模型相关矩阵将输入初始化。列举了几个例子来说明滤波公式等和初始化。