镇定隐身飞机的“火眼金睛”——现代新体制雷达

20世纪80年代以来,SR-71隐身高空侦察机、B-1B隐身战略轰炸机、B-2隐身战略轰炸机和F-117A隐身战斗机等隐身飞机异军突起,大刮“隐身旋风”。众所周知,目前飞机隐身的主要途径是缩影变形,加涂特种材料,抑制热量,减弱信号,降低光特征,消匿噪声,消磁和等离子体隐身等。“魔高一尺,道高一丈。”随着相控阵雷达、无源雷达、超视距雷达、双多基地雷达等新体制雷达技术的日趋成熟,雷达与飞机之间“猫抓老鼠”的游戏重新揭开序幕。     

变结构多模型估计第Ⅱ部分——模型集合自适应

变结构多模型(VSMM)估计的一个重要、自然和实用的方法是递归自适应模型集(RAMS)方法。此方法的关键是在理论上和实践上都具有挑战性的模型集自适应(MSA)。本文在理论上对MSA进行了研究。根据假设检验,阐明了MSA的各种典型问题,而这些假设一般是复合的,N元的,多变量的,更糟糕的是,不一定不相交。给出了一定数量的序列方案,这些方案在计算上都是高效的,容易实现的,并具有一些令人满意的最优特性。这些结果构成了建立性能良好,通用和实用的MSA算法的理论基础。在这里给出的理论结果已经应用于这系列后续部分的几种RAMS算法,这些算法都是应用广泛,容易实现并且明显优于当前的最佳固定结构多模型估计器。同时,它们对于变结构和固定结构多模型估计器的模型集对比、选择和设计都很重要。     

无人机侦察海上目标识别研究

海军无人机的任务是利用夜间电视、低亮度电视、前视红外和合成孔径雷达等各种传感器对广阔的海面进行监视,提供超视距瞄准数据及海战场态势的精确信息.本文把参数分类中的统计法--即证据理论与认识模型中的模糊集合论和模糊推理以及专家系统方法相结合,对海上目标识别进行证据分类及模糊推理融合.     

机动目标一维距离像RAT法线性化补偿

研究了机动目标宽带线性调频脉冲回波全去斜率信号模型,根据速度和加速度的调频频谱展宽特点,提出了机动目标宽带一维距离像线性化调频回波模型,给出了Radon模糊图转换(RAT)法线性参数估计与运动补偿方法,并进一步分析了测速和测距误差.仿真实验验证了RAT法一维距离像线性化参数估计与补偿,表明该方法很好地解决了运动参数未知情况下机动目标的一维距离像频谱展宽问题.     

海上编队对空中目标类型识别模型研究

对空中目标类型识别是海上编队对空防御的基础和决策依据,传统的识别方法多以目标物理特征为依据而忽略了对目标战术特征的考虑,本文对空中目标类型进行了归类,根据D-S证据推理相关理论,建立了融合目标战术特征和物理特征的目标类型识别模型,该模型可以为海上编队防空指挥自动化决策研究提供一定的参考。     

基于Kalman滤波对运动目标状态最优预测

给出了运动目标状态空间表达式,Kalman滤波递推公式及算例,实现了目标状态的滤波及预测,对于提高打击运动目标的精度,缩短火力反应时间及简化指挥程序具有较强的实践意义。     

机器视觉的火箭连接器自动对接检测技术研究

针对运载火箭加注时连接器与加注活门自动对接随动过程进行研究,提出了基于动态方位检测对准技术的偏差测量系统。本方案首先测得连接器与加注活门的位置偏差值,将其定义为系统初值,采用光学摄像机获取合作靶标的图像,通过识别图像中靶标图像的方向及标志物的大小,快速提取靶标在相机平面的二维位姿,同时辅以激光测距传感器精确获取靶标与相机的距离信息。通过本测量方案即可实时获得当前时刻连接器与加注活门的偏差值。将其应用到自动对接系统中,结果表明,本方法满足火箭自动对接位移精度1 mm的技术要求。     

点-航迹质量评估的联合目标检测跟踪方法

针对复杂背景下微弱目标的检测和跟踪问题,提出了一种基于点-航迹质量评估的动态规划方法。该方法在雷达传统的检测跟踪结构的基础上,结合雷达真实目标回波特性和目标的运动规律,在单周期内,根据目标的回波特性提出点迹质量的概念,在进行点迹凝聚处理的同时计算点迹质量的大小;在多周期间,根据目标的运动规律对目标的位置进行外推估计,根据估计值与量测值之间的欧式距离和方位差设计一个置信因子并结合点迹质量来改进航迹指标函数。仿真验证结果表明,该方法能够有效地消除伪航迹,计算量较小,能够提高复杂背景下雷达对微弱目标的检测和跟踪性能,并且结构简单,在工程上易于实现。