战术背景对跟踪滤波器设计的影响

可以利用战术背景下做战术机动空中目标的特性来提高跟踪效果。提出了先目标机动预测,然后进行机动检测和滤波的方法（ＰＩＦ）。本方法可以提高对空中机动目标的跟踪效果而无须做大量的运算。     

具有规范化的四元数递推计算的舍入误差的概率估计

对捷联惯性制导系统弹载计算机四元数计算的舍入误差进行了概率估计。首先建立定点计算机上四元数计算舍入误差的概率模型,然后利用该模型得到舍入误差的分布函数,进行舍入误差的概率分析。     

一种新的非线性/非高斯滤波方法

自主滤波方法是一种递归式贝叶斯估计方法 ,该方法采用一组抽样值来近似目标状态的概率密度函数 ,可用于非线性系统模型和观测模型、非高斯观测噪声条件下的滤波。将该算法与扩展卡尔曼滤波方法进行了比较 ,仿真结果表明 ,该算法性能优于扩展卡尔曼滤波方法     

两种跟踪机动目标的方法研究

飞行目标一般沿圆周路径作机动飞行,因而出现了以圆周运动为基础的跟踪滤波器。本文讨论了飞行目标进行转变机动时的两种跟踪方法,即机动中心坐标系法和高阶多项式模型法,对二者给出了性能评价,并给出了目标在标准转弯进入方式下的仿真结果。     

角速率火控原理研究

论述并研究了角速率火控原理,利用“滤波──识别”方法,提出了一套新的角速率火控滤波和外推模型。仿真结果表明,这种模型对于机动运动的反舰导弹可以明显提高火控预报精度。     

惯性定向定位/导航技术及发展概况

阐述了惯性导航、陀螺罗经定向工作原理和捷联惯性导航的计算问题,以及GPS的有关情况。最后,预测捷联惯性系统和GPS 组合将成为航空、航海和陆地车辆导航定位的主要装置。     

快速边缘跟踪与边界链码的获取

本文首先讨论了边缘跟踪的常用方法,并指出了其存在的缺点,而后提出了虚象点与虚链的概念,并讨论了它们的性质。在此基础上,提出了快速边缘跟踪的算法和边界链码的获取。     

Radar pulse interleaving for multi‐target tracking

In a multifunction radar, the maximum number of targets that can be managed or tracked is an important performance measure. Interleaving algorithms developed to operate radars exploit the dead‐times between the transmitted and the received pulses to allocate new tracking tasks that might involve transmitting or receiving pulses, thus increasing the capacity of the system. The problem of interleaving N targets involves a search among N! possibilities, and suboptimal solutions are usually employed to satisfy the real‐time constraints of the radar system. In this paper, we present new tight 0–1 integer programming models for the radar pulse interleaving problem and develop effective solution methods based on Lagrangian relaxation techniques. © 2003 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2004.     

捷联式惯性导航计算机控制系统

本文简要介绍了捷联式惯性导航系统的特点及工作原理,给出了捷联式惯性导航系统的组成及接口方案,介绍了动力调谐挠性陀螺的数学模型、再平衡回路控制原理及其解耦控制算法。     

基于模糊推理的机动目标自适应多模型跟踪算法

针对当前空中来袭目标的主要特点,运用模糊理论和多模型理论探索空中机动目标跟踪问题,并设计了一种模糊自适应多模型(FAMM)目标跟踪算法,该算法采用五个基本模型,以加速度估值作为模糊推理系统的输入,经模糊推理融合得到系统状态和方差的估计值以及下一时刻的滤波模型(最多三个).经Monte Carlo仿真研究,与IMM算法相比较,该算法不仅在目标弱机动或不机动条件下,而且在复杂机动时能更稳定、精确地跟踪目标,较好地满足了海上对空防御作战中跟踪机动目标的需求.