基于SDE模型的雷达组目标角度跟踪方法

针对低信噪比下的组目标实时跟踪精度低的问题,提出一种基于随机微分方程(stochastic differential equation,SDE)模型的多输入多输出雷达目标角度跟踪方法.应用随机微分方程进行建模描述,利用马尔可夫链蒙特卡罗粒子滤波算法来进行连续推理.仿真结果验证了该方法的有效性,并显示低信噪比情况下的组目...     

近程防空武器网络化跟踪系统

研究多探测器航迹滤波与互联新技术与新方法,把数据融合的基本理论和计算机网络技术应用于近程防空武器的跟踪系统中,得到了近程防空武器网络化跟踪系统的框架.应用数据融合和计算机网络技术可以提高近程防空武器的使用效率.     

基于自抗扰控制的高超声速飞行器再入制导律

鲁棒制导律设计是增强高超声速飞行器再入突防能力、提升飞行安全性的重要保障.针对多约束条件及多种气动参数摄动影响的高超声速飞行器再入轨迹抗干扰跟踪问题,首先,在标准轨迹制导的框架下,结合模型辅助线性自抗扰控制和基于航向角误差走廊的几何制导逻辑,提出了一种可满足纵向和横侧向平面制导任务需求的自抗扰再入制导律;其次,采用反馈...     

基于红外传感器的多无人机对高速飞行器协同定位跟踪方法综述

为了实现高精度远距离稳定定位与跟踪,多无人机搭载红外传感器对高速飞行器的定位跟踪方法成为研究热点。就此背景进行了综合评述,以相关技术难点及关键技术为切入点,分析了瞬时定位和动态跟踪问题的研究现状和发展方向。在瞬时协同定位方面,首先对目标瞬时定位的算法进行了分析对比,然后对造成定位误差的影响因素进行分析并探讨了误差补偿方法,最后针对传感器资源优化,讨论了能够使计算结果最优的传感器分布阵型。在动态跟踪方面,首先探讨了时间不同步问题对目标跟踪的影响及补偿方法,然后对目标运动学建模的问题进行了分析,最后对最优估计问题中各种滤波算法的应用进行对比。综述表明,无人机搭载红外传感器对高速飞行器进行定位和跟踪,存在误差来源多、相对运动速度快的技术难点,需要特别关注定位算法、误差来源及最优估计算法的影响,以尽可能实现稳定跟踪。     

基于贝叶斯理论的多雷达点迹自适应融合方法

雷达组网进行数据融合是复杂电磁环境下提高预警探测精度和容错能力的有效方法,研究人员需研究适应干扰、信噪比降低等复杂情形的数据融合方法。基于贝叶斯统计理论提出一种多雷达点迹融合方法,将贝叶斯多源数据融合方法与卡尔曼滤波结合,以卡尔曼滤波输出的航迹预测及其协方差作为贝叶斯理论的先验知识,以多雷达量测结果作为贝叶斯理论的观测值进行融合,并提出一种基于回波信噪比的点迹标准差实时估计方法,构建标准差自适应估计的点迹融合与滤波框架。仿真结果表明,多雷达点迹自适应融合方法,滤波精度优于单雷达滤波结果、优于航迹融合结果,能够适应目标距离、RCS起伏引起的标准差变化,具有较强的工程应用价值。     

低频UWBSAR辐射校准模型

低频超宽带合成孔径雷达(Ultra Wide Band Synthetic Aperture Radar,UWBSAR)的辐射校准是系统研制和应用过程中必须面对的课题。低频UWBSAR的特点使得常规SAR辐射校准技术不再适用。充分考虑校准参数随频率和方位角的变化,给出适合该系统的辐射校准方法,得到低频UWBSAR图像辐射校准模型。利用该模型,对系统辐射校准误差进行了分析。