对红外成像跟踪干扰方法综述

介绍了目前红外成像跟踪干扰方法的种类,详细阐述了红外成像跟踪干扰技术的各种方法及原理。     

几种结合目标战术意图的跟踪模型研究*

传统的数据处理方法没有与机动目标的战术意图结合起来,往往不能适应现代反舰导弹的运动模式.针对这一问题,结合导弹战术意图信息,根据运动学或动力学规律推导得出机动目标跟踪模型,可较真实地匹配目标的机动情况,目前,此类模型主要有转弯运动模型、比例导引运动模型和跃升俯冲运动模型等.在特定的作战时机,可取得较高的跟踪精度和较理想的作战效果.     

有源跟踪与无源跟踪角跟踪精度的分析与比较

在自卫噪声干扰下,单脉冲雷达可以从有源跟踪方式转为无源跟踪方式,利用敌方释放的噪声干扰进行无源跟踪.首先对有源角跟踪精度进行了分析与计算,然后在无源跟踪时两路接收支路不对称、噪声干扰振幅起伏、中放带宽有限和归一化受到破坏等主要误差原因分析的基础上.对无源角跟踪精度进行了估算.得出一般情况下无源角跟踪误差大于有源角跟踪误差的结论.     

水下纯方位目标运动分析的UKF滤波算法

Unscented卡尔曼滤波(UKF)是一种新的非线性滤波算法,在U变换(unscented transformation)的基础上,获得纯方位条件下的UKF算法.最后,针对水下纯方位目标运动建立系统模型并进行仿真,仿真结果表明,UKF的滤波精度、稳定性和收敛时间都优于EKF,还可避免计算烦琐的Jacobin矩阵或Hessian矩阵,给计算带来了极大的方便.     

用于机动目标跟踪的分布式多传感器异步融合算法

目前,随着目标机动性能的不断提高,单个传感器越来越难于对目标进行有效地跟踪.分布式多传感器网络是当前国内外研究的热点,也是解决机动目标跟踪的有效途径之一.提出了一种适用于机动目标跟踪的异步融合算法:融合中心采用交互式多模型(IMM)算法,在给定融合周期的基础上,对多传感器数据进行异步融合,得到有效跟踪航路.蒙特卡罗仿真表明,该算法可以有效地改善对机动目标的跟踪性能,可为工程应用提供有益参考.     

潜艇纯方位跟踪中系统误差的消除方法

针对潜艇纯方位法水下目标跟踪过程中,如果存在系统误差,会导致收敛速度变慢,状态估计有偏的问题,提出了联合sigma点卡尔曼滤波算法。该算法不仅能消除系统误差对状态估计的影响,而且能减小线性化误差,提高滤波精度。仿真实验结果证明了算法的有效性和优越性。     

一种基于多尺度分解的快速相关跟踪算法

针对传统归一化相关跟踪算法运算量较大的问题,提出一种基于多尺度分解的归一化相关跟踪算法。该算法根据目标大小对目标模板和实时图像进行高斯金字塔分解,然后从最高尺度图像开始搜索,并将最大相关点作为下一级搜索的预测值,直至匹配成功。实验结果表明,该算法能够稳定地跟踪目标,而且计算速度优于传统的归一化相关跟踪算法。     

异步雷达组网协同跟踪动态传感器分配算法

针对异步雷达组网下的协同跟踪问题提出了一种基于异步顺序融合的动态传感器分配算法。该算法对异步雷达的量测值按采样时刻顺序滤波,根据滤波协方差和目标期望协方差的接近程度动态选择下一时刻跟踪的最优传感器集合。仿真分析表明该算法和基于伪量测的异步雷达组网协同跟踪传感器分配算法相比具有较少的计算量和较高的目标跟踪精度。     

基于高斯和-容积Kalman滤波的高轨双星辐射源跟踪

高轨双星系统可通过测量辐射源信号的到达时差、频差和到达高轨卫星的多普勒频移,跟踪沿地球表面巡航且载频固定、已知的运动辐射源。针对辐射源运动方程和观测方程的强非线性,提出了基于高斯和框架与5阶容积Kalman滤波的运动辐射源跟踪算法GS-5CKF。算法将起始时刻的时差观测量所确定的处于地球表面的时差线按辐射源经度等间隔划分,初始化多个并行的5阶容积Kalman滤波器,线性组合各滤波器每个时刻的输出以获得辐射源运动状态的估计。针对5阶容积Kalman滤波器,提出了相应的非线性测度并引入滤波器分裂与合并,以提高跟踪精度并保持GS-5CKF算法计算复杂度基本不变。仿真表明,相对仅使用单个5阶容积Kalman滤波器和基于高斯和框架但使用3阶容积Kalman滤波器的GS-3CKF等算法,提出的跟踪算法具有更高的估计精度。     

信道带宽对CCRW算法码跟踪精度的影响分析

码相关参考波形(CCRW)技术能够适应复杂的电磁环境和实现优异的多径抑制性能,是目前卫星导航多径抑制研究的热点。相关文献对CCRW算法码跟踪精度的研究,主要是针对无限信道带宽条件下,仿真分析闸宽参数对码跟踪精度的影响,并未分析信道带宽影响。论文推导了CCRW算法码跟踪精度表达式,分析了信道带宽对CCRW算法跟踪精度的影响并进行了仿真验证。结论表明,在无限带宽下,减小闸波宽度可提高码跟踪精度,但是在带限条件下,闸波宽度存在最优值。该结论可用于指导卫星导航接收机的CCRW算法设计。