高超声速滑翔式飞行器再入轨迹多目标多约束优化

轨迹优化是高超声速滑翔式飞行器关键技术之一.为避免间接法求解轨迹优化问题时对初值敏感以及伪谱法求解轨迹优化问题中难以处理航路点和禁飞区等问题,提出采用基于Akima插值多项式的直接法求解高超声速滑翔式飞行器再入轨迹优化问题.以驻点热流密度最小和到达目标点时间最小为优化目标,考虑了终端约束、航路点约束、禁飞区约束、动压约束、过载约束等约束条件.仿真结果表明:采用的插值方法可以减少插值过程中的控制变量越界问题;得到的Pareto前沿具有良好的分布性,在初步设计时能够给设计者较大的选择余地;和文献中的单目标优化结果相比,本文所采用的算法也具有较好的寻优能力.     

导弹破片与作战飞机的交汇分析

在简化假设的前提下,对导弹破片与作战飞机的交汇进行分析,首次在三维坐标系中建立导弹破片与飞机的交汇模型,推导破片相对于飞机的三维弹道轨迹方程,并确定在导弹打击下飞机的受损区域.导弹破片与飞机的交汇模型的建立和破片弹道轨迹方程的获得,为在导弹打击下的飞机损伤概率计算奠定基础.     

信息融合技术在雷达组网中的应用

雷达组网是防空预警系统发展的一个重要发展方向, 其核心是信息融合技术.给出了雷达组网的概念、特点和结构模型,划分了信息融合在雷达组网中各个层次,重点阐述了雷达组网系统中检测与跟踪融合技术的应用,最后讨论了雷达组网中信息融合技术的发展前景.     

一种基于Lorentzian函数的变步长LMS自适应滤波算法

为了改善传统的LMS类算法存在的缺点,提高算法的收敛速度和跟踪性能,提出了一种基于Lorentzian函数的变步长LMS自适应滤波算法.该算法采用Lorentzian函数来建立估计误差e(n)和步长因子μ(n)之间的非线性关系,以达到提高收敛速度和改善跟踪性能的目的.计算机仿真表明,算法与其他LMS类自适应滤波算法相比,在收敛速度和跟踪性能上都有较大的提升.     

纯方位跟踪中最优观测者轨线及其跟踪性能研究

研究纯方位目标跟踪系统对常加速目标跟踪时最优观测者轨线及其跟踪性能问题。基于最优控制理论建立最优观测者轨线的优化模型,运用解析法得到距离精度准则下常速率观测者最优航向的必要条件,通过仿真讨论了观测者轨线对目标跟踪性能的影响。仿真结果表明,观测者沿距离精度准则下的最优轨线机动,可提高对目标距离的估计精度。     

电离层状态非稳定条件下的多路径Viterbi跟踪算法

多路径Viterbi数据关联跟踪算法(MVDA)研究了运用动态规划的优化算法解决天波超视距雷达多路径数据关联问题,该算法是基于电离层状态已知稳定条件下的.提出一种电离层状态非稳定条件下的多路径Viterbi跟踪算法,该算法针对无法精确获得电离层状态时,量测模型中的电离层状态参数不确定导致雷达坐标系/地理坐标系之间的坐标变换存在的不确定时,在最大似然的意义下的回波、传播模式和航迹的三维数据关联.仿真表明:在电离层非稳定状态下MVUI提高了低检测概率时的跟踪性能,大大降低了失跟率,并提高了跟踪精度.     

快速Marginalized粒子滤波器在纯方位跟踪中的应用

为提高纯方位跟踪性能,降低粒子滤波方法的运算量,在原有Marginalized粒子滤波器(MPF)的基础上,对线性部分处理方法进行简化,提出了快速Marginalized粒子滤波器(FMPF),并结合纯方位跟踪模型,推导了FMPF应用的具体算法步骤,使用机动目标纯方位跟踪仿真实例,与其他滤波器进行了仿真对比,分析了跟踪性能和计算量.仿真结果表明,与标准粒子滤波器相比,FMPF可以提高线性部分的计算精度,同时减少MPF所需的计算量.     

基于卡尔曼滤波和模糊数据融合的跟踪算法

在目标跟踪系统中,特别是在复杂背景情况下对地面目标的跟踪中,传统相关算法采用全局搜索的方法,使得计算量相当大,不易实时实现,而且当发生目标局部遮挡时,目标容易丢失.为此,提出一种基于模糊推理和卡尔曼预测器的目标相关跟踪的方法,它充分利用卡尔曼预测器的预测功能来预测下一帧目标可能出现的区域,然后在较小的预测区域中进行相关匹配运算,找到最佳相关匹配点,跟踪更具主动性,同时用模糊推理方法对卡尔曼预测器的参数进行自适应调整,从而可以跟踪各种机动目标.实验中用传统算法和本算法对高速行驶的坦克进行跟踪时,传统算法容易跑飞,而本算法不受遮挡干扰,始终稳定跟踪且耗时大幅减少,且能够跟踪机动速度大幅变化的目标.     

时空结构分析的机动目标跟踪方法及应用

为进一步解决火控系统中机动目标跟踪问题,从时空结构角度提出跟踪机动目标的方法.分析了机动目标的时空结构,构造了机动目标的时空跟踪模型及其在火控系统中的应用,可解除滤波中的目标运动模型的假定,并可避免机动检测引起的时延和机动幅度估计.在模型的先进性、跟踪的实时性、准确度和精度方面较传统方法有明显的提高.     

基于MBB对应关系的视频中多物体快速跟踪

针对视频监控应用中对视频物体跟踪算法实时性、容错性要求高的特点,提出了一种基于MBB对应关系的快速跟踪算法。该算法放弃了传统的点匹配跟踪算法,从对相邻两帧物体MBB的重叠特性的分析出发,快速确定物体与物体间、物体与场景间的复杂对应关系,并综合利用直方图匹配等方法,解决物体重复出现后的标识问题。通过对NUDT和PETS视频数据的实验分析证明,该算法能够对复杂场景中多个物体同时进行跟踪标识,准确检测处理物体进入、离开场景,以及物体间的合并、分离和遮挡,对复杂环境和预处理造成的错误有较好的容错性。该算法参数设置简单易行,结合预处理快速算法,整个检测跟踪算法耗时大大低于同类算法。