高空域噪声影响下的目标检测识别方法研究

在采用喷射式制冷体制的红外线列探测器扫描成像系统中,探测器焦面温度是时变的,使现有的非均匀性校正方法无法抑制空域噪声,难以进行目标检测识别.根据扫描成像特点,提出一种在高空域噪声存在的背景中进行目标检测识别的解决方案,利用多通道并行处理、决策级融合方法,避开空域噪声的影响,实现了目标的检测识别.     

M序列波形编码性能研究及计算机仿真

针对影响雷达系统性能的地面或水面反射干扰以及噪声干扰,研究了M序列波形编码技术抗上述干扰的性能.通过建立地面反射干扰模型和噪声模型并结合M序列性质的方法对该技术进行了理论分析.由Matlab和基于TM320C6713DSP芯片评估板的仿真结果得出结论,该技术可以较好地提高系统的抗干扰能力.     

对LFM信号的几种干扰样式比较

LFM信号具有很强的抗干扰能力,常规干扰很难对它产生干扰效果.研究分析了预加重调频干扰和混沌调频干扰,推导了这几种干扰样式的干扰算法,通过仿真验证2种干扰样式的可行性,并与常规干扰样式进行对比,发现预加重调频干扰和混沌调频干扰具有很好的干扰效果.     

序贯滤波在双站无源定位中的应用研究

自卫噪声干扰条件下,制导雷达失去距离信息,无法完成对目标的跟踪任务.双站无源交叉定位是对抗自卫噪声干扰的一种常用手段,但存在计算量大、信息传输延时大等问题.提出双站序贯滤波方法克服交叉定位存在的不足,证明了序贯滤波的可观测性,仿真结果验证了提出算法的正确性.     

数字噪声调频宽带干扰源设计

论述了噪声调频干扰理论,分析了混沌序列的性能,并对其进行了仿真研究,设计了基于混沌伪随机序列调制的数字噪声干扰源,给出了原理样机并得出测试结果。该干扰源具有干扰带宽、干扰中心频率可调、调制噪声带宽可程序控制等特点。     

基于高斯模型的特种石墨扩散规律研究

在高斯模型的基础上,考虑弹药燃爆气体冲击作用、石墨本身干沉积作用、地面反射作用及烟气抬升作用对石墨浓度分布的影响,提出瞬时点源浓度扩散的估算方法,并对石墨的顺风传送和扩散规律进行研究,为特种石墨最佳燃爆高度设计提供科学依据。     

基于边界交叉法的高超声速滑翔飞行器多目标轨迹优化研究

针对高超声速滑翔飞行器复杂约束条件下多目标轨迹设计问题,基于边界交叉法和伪谱法提出了其多目标轨迹优化方法。首先,分析了高超声速滑翔飞行器复杂约束轨迹优化问题的特点,提出了多目标轨迹优化问题。然后,采用边界交叉法和伪谱法将多目标轨迹优化问题转化为一组单目标优化子问题,利用非线性规划算法分别求解。在优化过程中,将已求解子问题的解作为下一个子问题的初始值。利用上述方法求解了最大横程和最小峰值热流轨迹优化问题,仿真结果表明：本文方法能够有效搜索到优化轨迹的Pareto前沿,可以为高超声速滑翔飞行器轨迹设计提供参考。     

多机动目标跟踪的BFG-GMPHD算法

针对高斯混合概率假设密度(GMPHD)滤波算法中的机动目标跟踪问题,提出BFG-GMPHD算法,扩展了GMPHD滤波算法的适用范围。算法利用最佳拟合高斯(BFG)分布来近似目标动态模型中的状态转移矩阵和过程噪声的协方差矩阵,实现了滤波器与不同动态模型的匹配;在对BFG分布进行递推时,引入了模型概率更新过程,解决了BFG仅依赖于先验信息的问题;并利用UKF算法对GMPHD的高斯分量进行递推,使得算法能处理量测方程为非线性的情况。仿真实验表明,BFG-GMPHD算法能快速匹配目标模型的变化,实现对多机动目标的有效跟踪,准确估计出目标的数目和状态。     

基于改进遗传粒子滤波与SME的多目标跟踪算法

针对基于对称量测方程的多目标跟踪,传统的滤波手段无法解决因对称变换带来的非高斯问题,提出一种新的遗传粒子滤波方法。新的滤波算法利用粒子的噪声含量与权值的负相关,改进了更新过程中权值计算所依赖的概率密度函数,避免了新量测噪声的求解。同时利用遗传算法的优势,保障了粒子的多样性,提高了粒子的使用效率,防止了滤波发散及局部最优。仿真结果表明,基于对称量测方程的多目标跟踪中,改进的遗传粒子滤波算法较扩展卡尔曼滤波算法、不敏卡尔曼滤波算法和联合概率数据关联滤波算法跟踪效果更好。     

基于扩展卡尔曼滤波的雷达无源定位方法

提出了基于扩展卡尔曼滤波的雷达无源定位技术。利用多无人机平台对雷达网进行航迹欺骗,需要对网内的雷达进行定位以达到精确欺骗干扰的目的。但飞行器在飞行过程量测噪声较高,传统的时差定位方法无法满足定位精度的要求。对于时差定位的非线性时变模型,提出了利用时变扩展卡尔曼滤波对雷达位置进行跟踪定位的方法。仿真结果显示,利用扩展卡尔滤波进行无源定位可以在高噪声背景下有较好的定位精度。