目标自动跟踪与信息处理综合系统的研究与实现

根据将目标自动跟踪与信息处理综合的思想,在目标自动跟踪与信息处理综合的实现方面作了大量工作.实验结果表明,只有在自动跟踪系统中综合目标信息处理,火控系统性能才能有质的提高.同时,数字信号处理技术、自适应滤波算法的应用使得系统设计能够基本达到实际应用的阶段.     

空气深度预冷组合循环发动机吸气式模态建模及性能分析

针对空气深度预冷组合循环发动机——协同吸气式火箭发动机(Synergistic Air-Breathing Rocket Engine,SABRE),采用部件法对其进行建模,匹配计算得到吸气式模态下飞行走廊内其性能参数变化规律,并研究其高度速度特性。计算模型可信度较高,推力误差小于6%,能够较为准确地模拟SABRE吸气式模态的性能参数。结果表明:SABRE兼具火箭发动机大推力和航空发动机高比冲的特点,吸气式模态下比冲介于21 300~27 380 m/s,随着高度速度的增大,其推力比冲先增大后减小;SABRE利用预冷器将入口空气温度降低,可使其空域速域拓宽至25 km、5Ma,满足高超声速飞行的动力需求;发动机速度下限由压气机最大流量决定,速度上限则由氦气回路减压器工作限制条件决定。     

基于强跟踪滤波的捷联惯导/里程计组合导航

针对车载里程计刻度系数受轮胎胎压、温度等的影响实时变化,提出采用强跟踪滤波进行捷联惯导/里程计组合导航。强跟踪滤波利用卡尔曼滤波残差序列相互正交的性质,在线实时调整渐消因子,对突变状态有较强的跟踪能力。提出采用平均速度匹配方法以消除载车振动及里程计量化误差对组合导航的影响,同时将杆臂误差列入状态量,消除不准确的杆臂在载车转弯时对组合导航的影响,建立了捷联惯导/里程计组合导航模型。进行了实际组合导航跑车试验,结果表明组合导航的定位精度优于1‰D。     

用于机动目标跟踪和预测的闭环系统的设计

通过对机动目标的运动分析,应用自动控制理论,误差相消原理和自适应控制原理设计闭环跟踪滤波系统,经十条航路仿真计算证明,能适应机动目标跟踪,结果比符合假定的最小二乘法精度高,反应时间短。充分利用滤波的现在点位置信息,对预测点位置偏差的时间序列值进行校正,可使此模型更适合於打击机动目标。     

无人机保距跟踪中的视觉跟踪算法研究

针对固定翼无人机对地面目标进行保距跟踪过程中不能稳定获取目标图像的问题,设计了一种提高视觉目标跟踪稳定性的算法。该算法基于核相关滤波算法,提出了线性旋转子空间的概念,用于估计平面外旋转后的目标图像,在跟踪的过程中通过跟踪效果判断是否对线性旋转子空间进行校正。这种更新机制提高了在相对位置不断变化的情况下视觉跟踪的稳定性和准确性,有效地降低了跟踪漂移的程度。算法在无人机跟踪视角的视觉跟踪数据集中进行了测试,结果显示在跟踪的准确性和鲁棒性上明显好于当前主流跟踪算法。并使用固定翼无人机进行了实机飞行,验证了算法的可行性。     

辐射叶加载的短波宽带鞭状天线优化设计

提出一款具有多层辐射叶结构的新型鞭状天线,在10 m鞭状天线体上设置不同的辐射叶层数、半径、长度、分支数、仰角及其分布情况,研究其对天线辐射性能的影响,综合考虑选择一套最合适的辐射叶结构,并为天线进行双加载和宽带匹配网络的算法优化。仿真结果表明,与现有的普通宽带鞭状天线相比,增益和效率得到了普遍提高,在低频段增益最高提高了3 dB,效率最高提高了5%;在高频段增益最高提高了5 dB,效率最高提高了35%,方向图上翘也得到了一定的抑制,为改善现有的宽带鞭状天线提供一种新的结构设计方法。     

基于粒子滤波的多异步传感器检测前跟踪算法

针对弱目标检测跟踪问题,提出了基于粒子滤波的多异步传感器检测前跟踪算法。该算法通过对粒子的状态进行时间和空间递推,将雷达对于目标位于不同时刻的回波幅值映射到同一个粒子的权重中,从而通过对粒子状态及权重的融合,将多雷达的回波幅值信息进行融合,并在此基础上实现对目标的检测跟踪,获得目标航迹。仿真试验结果表明,与单雷达效果相比,所提算法能够有效提高目标跟踪精度和目标正确发现概率。     

基于单目标双站测距的改进型三角定位法

针对不同传感器的测量值时间不匹配、定位精度低等问题,提出一种改进型三角定位法。引入α-β-γ滤波器,一方面对测量值滤波能够减小输入值误差;另一方面利用滤波得到的角速度和角加速度进行外推,将测量值进行时间配准,旨在提高定位精度。同时,分析了影响定位精度的几个因素,并进行了仿真验证。结果表明改进型三角定位法极大地提高了精度,并在传感器的布阵上给出依据,这对作战指挥决策具有重要的意义。