GM(1,1)模型用于目标方位数据预处理

基于估计理论这一数学基础的纯方位目标运动分析,由于其本质上的非线性,导致估计性能严重依赖观测精度,在大噪声背景下,收敛慢,甚至发散.针对此,提出一种基于灰色系统GM(1,1)模型的数据预处理算法.该算法不需要数据的概率分布、一二阶矩等统计先验知识,而是通过生成具有较强规律的数列,揭示数据的内在规律.仿真结果表明,该模型能有效地滤除背景噪声;经过预处理后的数据用于目标运动状态求取,解算结果理想.     

基于采样卡尔曼滤波的水下被动目标跟踪

针对水下被动目标跟踪问题中,采用直角坐标系容易出现滤波发散,而修正极坐标系下过程模型强非线性的问题,研究了一种修正极坐标系下的采样卡尔曼滤波算法.采样卡尔曼滤波比传统的扩展卡尔曼滤波更好地逼近状态方程和测量方程的非线性特性,给出更精确的均值和协方差的估计,并且适用于过程噪声与状态估计非线性耦合的情况.在修正极坐标系下,采用3种滤波方法求解被动目标跟踪问题,仿真结果表明,采样卡尔曼滤波的滤波精度优于传统的扩展卡尔曼滤波方法和自适应扩展卡尔曼滤波方法.     

雷达空间目标识别技术综述

随着人类航天活动的增加,对于卫星和碎片等空间目标进行监视变得非常重要。为了实现空间监视任务,对空间目标进行识别是非常必要的。对空间目标的轨道特性与动力学特性进行了介绍,对雷达空间目标识别技术的研究现状和发展趋势进行了详细的综述。     

一种纯方位跟踪中的在线式伪线性算法

针对伪线性参数估计不能进行实时状态跟踪的问题,讨论了一种新的在线式的伪线性跟踪算法.对算法的实现过程进行了推导,并应用于纯方位目标的跟踪问题中.仿真结果表明,与传统累积形式的伪线性跟踪算法相比,该算法在保证一定精度的同时,能够降低每个估计时刻的计算量,减少计算占用的资源,是一种有效的算法.     

A branch‐and‐price algorithm for a targeting problem

In this paper, we consider a new weapon‐target allocation problem with the objective of minimizing the overall firing cost. The problem is formulated as a nonlinear integer programming model, but it can be transformed into a linear integer programming model. We present a branch‐and‐price algorithm for the problem employing the disaggregated formulation, which has exponentially many columns denoting the feasible allocations of weapon systems to each target. A greedy‐style heuristic is used to get some initial columns to start the column generation. A branching strategy compatible with the pricing problem is also proposed. Computational results using randomly generated data show this approach is promising for the targeting problem. © 2007 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2007     

基于SMC的红外序列图像目标检测算法

提出一种海天背景下红外序列图像自动目标检测算法。该算法针对输入图像严重的非高斯分布噪声干扰和目标在序列图像中的非线性运动特性,基于SMC(Sequence Monte Carlo)方法通过目标的特征统计值影响蒙特卡罗采样的粒子权值,再利用该权值控制粒子状态变化,最终在目标特征图像中检测和跟踪目标,使用差分图像作为特征图像。试验结果证明,该算法可准确有效地检测目标,适合快速处理的实时性。     

噪声目标转向机动自动检测

根据观测器--目标保持匀速直线运动时目标方位随时间线性变化的一种可量测函数,研究了一种检测目标转向机动的新方法.由于该方法将目标方位随时间变化的非线性关系转换到另一空间的线性关系,这使得检测更加有效、直观,并且能够克服直接采用方位序列检测目标转向机动在特殊情况下失效的限制.最后计算机仿真计算及实测数据验证结果表明,该方法能快速、准确地检测目标的转向机动.     

海面多径环境下雷达目标俯仰角测量提取的研究与应用

在单脉冲测角体制下,由于多径回波信号的干扰,极大地影响了雷达对低空目标俯仰角的测量。通过对多路径反射环境模型分析,同时考虑镜面反射和漫反射的干扰,得出了岸、海基单脉冲雷达低空目标跟踪时俯仰角测量误差的产生原因,将传统的多目标分辨算法(C2算法)与偏差补偿技术相结合应用于低角多径环境下偏轴跟踪目标俯仰角的测量,弥补两种算法各自的不足。在给定的测量环境下对不同高度目标进行仿真,得到良好的仿真结果,表明两种算法结合使用,可较大地提高低空目标偏轴跟踪俯仰角的测量精度。并将其应用于某型雷达对掠海巡航飞行目标测量数据事后俯仰角的提取,与雷达实时输出的俯仰角测量数据相比,验证了该算法的有效性和可实施性。     

基于被动雷达和红外传感器的数据融合

提出基于被动雷达和红外传感器组成的复合探测系统,利用D-S证据理论提高目标识别率,借助神经网络改善目标跟踪算法的性能,同时保持跟踪滤波的计算结构尽可能简单,尤其是减少了数字计算上的复杂性。仿真结果表明了应用新算法的复合探测系统的有效性。     

大区域防空作战重点保卫目标的优选与排序

确定重点保卫目标是大区域防空作战的重要问题,其传统方法一般是指挥员根据自己的经验和分析来进行选择,具有很大的主观性。在分析影响重点保卫目标因素的基础上,运用物元理论,对重点保卫目标的优化选择进行了量化分析,该方法简单易行,易于编程实现,对建立大区域防空作战辅助决策系统有一定的参考价值。