基于LMS2UKF的主/被动雷达融合算法

在主/被动雷达双传感器目标跟踪背景下,针对IMM算法的计算量大,提出一种基于变结构多模型思想的LMS2UKF分布式融合算法。该算法将LMS算法和UKF滤波算法结合进行矩阵加权融合。与IMM2UKF算法进行仿真比较,结果表明在相同情况下,本算法有较好的稳定性和较好的定位精度。     

一种面向抗ARM作战的火控雷达目标跟踪

从火控雷达抗反辐射导弹的迫切需求出发,提出了间歇式目标跟踪方法,以期实现对反辐射导弹载机的准确跟踪和对反辐射导弹的有效对抗。在对反辐射导弹载机运动轨迹进行分析建模的基础上,提出了固定步长式自适应滤波算法和归一化自适应滤波算法,同时提出了系统跟踪性能的评估指标,并进一步对不同算法下的跟踪效果进行了仿真。通过对比和分析,验证了所提出的跟踪方法的有效性。     

舰载指控系统的目标跟踪技术现状与未来

考虑到目标跟踪在作战中的重要性,论述了目前的跟踪滤波技术:卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波,重点论述了未来可用于跟踪的基于贝叶斯原理的粒子滤波技术,是最近几年出现的解决非线性跟踪问题的有效方法。     

一种单站纯方位目标跟踪中的线性近似化滤波算法

针对EKF算法中存在初始化困难的缺陷,利用近似线性化的方法,构建基于修正极坐标系下的近似线性最小二乘滤波算法ALF;以ALF作为EKF滤波器的初始化算法,实现联合ALF和EKF的两阶段滤波算法,并将它应用在水下单站纯方位目标跟踪中。仿真结果表明,由ALF和EKF组成的两阶段滤波算法具有很好的稳定性,算法精度较高,是一种有效的算法,对潜艇实施隐蔽探测与跟踪具有重要意义.     

基于以太坊的装备全寿命数据管理平台设计

武器装备具有技术密集、高投入、高风险和周期长等特点,是衡量一支军队战斗力的关键性指标。本文针对武器装备全寿命数据跟踪问题,分析研究其中各个关键环节的数据管理需求及其所面临的挑战,首次提出了一种武器装备数据管理领域去中心化且不可篡改的控制平台方案,详细设计了基于区块链的武器装备全寿命数据管理平台的系统模型、交互模型及数据属性等,并以以太坊系统为底层架构,通过部署智能合约,实现对武器装备全寿命周期的可控访问、全程审计与状态跟踪。试验结果表明,该平台运行良好,前端页面简洁友好,计算开销及时间开销较低,适用于实际作业环境下的装备数据管理,具有良好的应用前景。     

A new energy efficient management approach for wireless sensor networks in target tracking

This paper mainly studied the problem of energy conserving in wireless sensor networks for target tracking in defensing combats. Firstly, the structures of wireless sensor nodes and networks were illustrated; Secondly, the analysis of existing energy consuming in the sensing layer and its calculation method were provided to build the energy conserving objective function; What's more, the other two indicators in target tracking, including target detection probability and tracking accuracy, were combined to be regarded as the constraints of the energy conserving objective function. Fourthly, the three energy conserving approaches, containing optimizing the management scheme, prolonging the time interval between two adjacent observations, and transmitting the observations selectively, were introduced; In addition, the improved lion algorithm combined with the Logistic chaos sequence was proposed to obtain sensor management schemes. Finally, simulations had been made to prove the effectiveness of the proposed methods and algorithm.     

惯性导航系统故障诊断的不确定性问题研究

针对构造惯性导航系统 ( INS)故障诊断所面临的确定性和不确定性问题 ,提出了基于模糊集理论的诊断方法 ,并给出诊断系统自动获取不确定性证据和确定性证据隶属度的方法及函数 .认为对于确定性证据和不确定性证据可以用统一的方法和原则来处理 ,并建立了两类证据的实用数学模型     

分布式多传感器多目标跟踪融合算法

在多传感器多目标跟踪系统中,通常采用分布式融合方法和集中式融合方法。分布式融合方法具有结构简单、计算量小等优点,采用分布式融合方法更为广泛。对分布式多传感多目标跟踪融合方法、关联和估计算法进行了分析和综述,并重点讨论了传统的关联算法和神经网络、模糊技术关联算法,指出了有待进一步研究的方向。     

天基预警系统多体制传感器综合调度方法

为提高天基预警系统对多目标的跟踪能力,提出扫描传感器纬度区间扫描模式和凝视传感器目标群跟踪模式,并基于此种模式设计基于聚类的扫描传感器纬度区间扫描调度方法和凝视相机目标群跟踪调度方法。由于诸多传感器的工作模式、探测频率、测量误差、视场模型均不相同,推导不同探测频率、视线误差的多传感器联合观测跟踪的克拉美-罗下界计算公式。综合运用以上方法,建立多体制传感器综合调度优化方法。仿真试验表明,该方法比传统工作模式下的系统对多目标具有更高的跟踪精度。     

改进预测协方差门限法的采样周期自适应选择算法

传感器采样周期是影响目标跟踪的一个重要参数。现有自适应采样周期策略中,一些算法运算量比较大,计算效率低,不具有一般性。为此提出了一种改进的预测协方差门限法。该算法改进传统采样周期的全遍历寻优策略。最后与几种自适应采样周期算法与固定采样周期算法通过交互式多模型(IMM)滤波算法进行仿真比较。仿真结果表明该算法在目标跟踪过程中能满足跟踪需求,具有较少的计算量,较高的运行效率,比固定采样周期算法更能节约资源。