自调整交互多模型

本文提出了一种在X-Y平面内跟踪机动目标的新算法。该算法使用模糊if-then规则和指数衰减方法在过程噪声方差增加和减少时调整噪声方差值的大小.此外还提出了一种估计转弯机动角速度的新方法。并通过仿真数据和真实的数据对该算法和交互多模型(IMM)算法进行了比较。     

使用基于电视信号的双基地雷达实施目标跟踪

本文开展了使用非合作电视发射机作为双基地雷达系统照射器的研究,提出利用电视广播视频或声音载波探测和跟踪目标的信号处理方案。此方案不需要与发射机同步,使用多普勒频移和方位测量来估计目标航迹,信号处理包括两个通道的快速傅里叶变换,用以确定接收信号中的多普勒和相位特征,然后经过时域和频域恒虚警处理获得目标回波。对回波中存在的由于天线单元间互耦合产生的相位误差进行校正,并且求得相应的方位。基于卡尔曼滤波的跟踪技术用于多普勒/方位点迹和不同目标航迹之间的互联。每个目标在直角坐标下的位置和方位估计采用扩展卡尔曼滤波,滤波初始化过程采用遗传算法和Levenberg-Marquardt优化算法。实验结果表明能够探测并跟踪很大范围内的目标,最远距离可以达到260公里。     

变结构MM估计器的模型集合序列条件估计

变结构多模型(VSMM)估计最重要、自然和实用的方法是递归自适应模型集合(RAMS)方法。它由两个功能部分组成:模型集合自适应和模型集合序列条件估计。本文是针对第二部分。具体一点,就是通过推广著名的交互多模型(IMM)算法得到基于任意时变模型集合序列的一般的最优单步高效的递归模型集合序列条件估计。这种递归提供了一种在RAMS中是最优的为新激活的模型分配概率并且对基于这些模型的滤波器进行初始化的自然和系统的方法。此外,还给出了基于任意两个模型集合(未必是不相交)获得整体估计的最优和高效的融合方法。最优递归和融合为模型集合序列条件估计问题提供了对于大多数实际问题都相当令人满意的解决方案。这里给出的结果已经应用在最近建立起来的两个变结构MM估计器,似然模型集合和模型群切换算法中。这些算法是普遍适用和容易实现,并且明显优于可用的最好的固定结构的MM估计器。     

杂波环境下机动目标跟踪模拟

蒙特卡洛仿真为提高次最优贝叶斯估计精度提供了可能。有文献提出了一种新的自举仿真逼近方法——自举多模型滤波(BMM)来对机动目标进行跟踪。本文对这种算法进行了扩展,使其适用于杂波环境中,即把概率数据关联(PDA)和BMM算法进行组合来克服观测样本的不确定性。并通过模拟把BMM PDA算法和通用的解决此类问题的交互多模型概率数据关联(IMM PDA)滤波方法进行了比较。结果证明,BMM PDA算法更加行之有效。     

用于雷达距离跟踪特性测试的目标模拟器

本文研究了一种低成本、高精度的视频目标模拟器,它既可以模拟出静止目标和具有一定速度、一定加速度的运动目标,也可以用于雷达的距离跟踪系统和其它电子设备的性能测试.     

基于目标距离像的地面目标检测和跟踪

本文阐述了高分辨率一维距离成像的原理,提出了一种基于目标距离像的目标信号检测和跟踪方法。理论分析与模拟结果表明,通过目标距离像可以测量出目标的一部分强散射中心;强散射中心信息的综合利用,可以提高信干比并改善检测和跟踪性能。因此利用目标距离像可以较好地解决强地物杂波背景下目标信号的检测和跟踪问题。     

纯方位目标跟踪系统的可观测程度

首先建立了纯方位目标跟踪系统的动态模型和一个最小二乘估计器,分析了该系统的完全可观测性。在系统完全可观测的条件下,引入可观测程度这一概念。文中定义了两种描述系统可观测程度的方法。它们都很好地反映了系统可观测程度随跟踪时间的变化过程。研究发现,纯方位目标跟踪系统往往是弱可观测系统,这正是系统跟踪效果不佳的原因所在。然而,文中表明的系统可观测程度同跟踪几何态势关系密切这一事实,又使得从己艇机动入手解决跟踪效果差的问题成为可能,就是通过极大化系统的可观测程度优化己艇的机动策略。     

逻辑无环流装置在可逆伺服跟踪系统中的应用

以某型号高精度电视自动跟踪系统为例,阐述了可逆系统中环流的危害,克服环流应采用的技术措施,较详细地介绍了一种实用的逻辑无环流装置的工作原理、电路组成、设计原则、并给出了实验结果。     

数字化稳定跟踪系统软件设计

概述了数字化稳定跟踪系统的几个关键问题,通过理论分析与试验验证,提出了实现高性能数字化稳定跟踪系统的思路及方法     

多故障信息标志的临界路径跟踪

提出了一种故障模拟方法——多故障信息标志的临界路径跟踪。虽然其基本概念类似于临界路径跟踪（CPT）和故障信息跟踪（FIT）,但是这种方法能大大减少扇出源的分析数量,故障在FFR中的传播比CPT中更加有效。本算法已用C语言在386微机上实现,并给出了ISCAS’85的十个组合电路的实验结果。