一种新的多传感器多机动目标快速跟踪算法

基于FAFDA滤波算法,根据Houles和Shalom将PDA算法推广到解决两个传感器单目标的跟踪问题的思路中,构造一种两个同类传感器的序列观测数据的融合来跟踪多个机动目标的数据关联方法(MSFAFDA)。它主要使用的是点/航迹联合和序列估计法。算法计算量远小于原先的顺序和并行多传感器联合概率数据关联算法,蒙特卡洛仿真结果也表明它对多机动目标的跟踪具有比FAFDA更好的跟踪性能。     

卫星导航天线阵的载波联合跟踪算法

测量卫星导航信号在天线阵各阵元上的载波相位之差可用于卫星波达方向解算,但传统的各阵元独立跟踪算法在干扰条件下无法实现高精度跟踪且容易失锁。针对此问题,通过将天线阵各阵元的载波相位分解为公共的平均载波相位和低动态的残余载波相位,提出了一种联合载波跟踪算法。该算法利用平均载波相位为每个阵元共有的特点,通过对全部阵元的联合处理来提高其跟踪精度,同时通过缩小环路噪声带宽来提高残余载波相位跟踪精度。理论分析与仿真结果表明,该算法提高了波达方向解算所需的阵元间载波相位差的测量精度及跟踪灵敏度,四阵元天线阵在典型应用条件下,跟踪灵敏度提高4d B,相同载噪比下载波相位差测量精度提高3倍。     

基于辐射能量分析的网络拓扑结构探测

在战场环境中,探测出敌方网络拓扑结构,为寻找网络最佳攻击点奠定了基础,具有重要意义。在研究数据链组网原理的基础上,研究了多址接入方式的探测方法,并提出了基于辐射能量分析的网络拓扑结构探测新方法。该方法通过对信号进行时频分析并结合互联关系矩阵来进行网络拓扑结构判断,仿真结果表明该方法可以有效地判断出敌方的网络拓扑结构和多址接入方式。     

一种基于压缩Fisher向量的目标检索方法

当前,视觉词典法(Bo VW,Bag of Visual Words)是解决目标检索问题的主要方法,但传统的Bo VW方法具有词典生成时间效率低、检索内存消耗大等问题。针对这些问题,提出了基于压缩Fisher向量的目标检索方法,该方法首先将Fisher核机制用于目标检索,它能自动降低目标图像背景带来的不利影响,然后,采用位置敏感哈希(LSH,Locality Sensitive Hashing)对Fisher向量进行压缩编码以降低计算复杂度和内存开销,使之适用于大规模数据库。实验结果表明,新方法只用几百比特就能表征一幅图像内容,对大规模目标检索有很好的适用性,且较之当前主流的压缩视觉词典法具有更高的准确率。     

混合多属性决策投影算法的装甲分队目标价值评估

科学评价混合多属性目标价值是装甲分队作战决策的基础,为提高信息化装甲分队作战辅助决策水平,建立了混合多属性评估矩阵并运用投影算法完成目标价值评估与排序。实例分析表明,基于混合多属性决策投影算法可合理有效地评估多目标价值,为分队指挥员科学决策提供重要数据支持。     

多波束相控阵天线角跟踪性能及测试方法

针对目前对多波束相控阵天线角跟踪性能测试研究较少的问题,首先分析了多波束相控阵天线的单脉冲和差测角方法,并对波束滑动、波束穿越及信号频率变化对角跟踪性能的影响进行了仿真分析。类比传统的雷达精度校飞试验,提出了基于飞艇的角跟踪性能测试方法,对角跟踪精度及误差范围进行测试,并利用STK软件实现了可视化。仿真分析表明,该方法可以实现对多波束相控阵天线角跟踪性能的评定并具有较高的工程应用价值。     

一种结合弹道规律的模糊交互式多模型算法

针对交互式多模型算法中转移概率矩阵与实际运动不匹配而影响跟踪精度的问题,通过分析某型导弹的典型弹道,将弹道规律融合到模型概率转移矩阵中,然后将转移概率模糊化处理,提出了一种基于弹道规律的模糊交互式多模型算法,然后以导弹蛇形运动转至比例导引的机动过程为例进行了仿真验证,比较了典型交互式多模型算法和模糊交互式多模型算法的跟踪性能。仿真结果表明:该算法可显著提高导弹机动段的跟踪精度。     

采用改进Sage-Husa自适应滤波的运动目标三维定位方法

提出不依赖于测距信息,利用两架基于视觉的无人机对运动目标进行三维交会定位的方法。采用多模型交互方法实现在不预知目标运动模式的条件下对运动目标的实时定位;采用改进的Sage-Husa自适应滤波算法,综合协方差匹配技术和正定性判断,提高了定位精度。为评估这些方法的性能,模拟真实观测条件进行仿真。结果表明,提出的方法可以实时对运动目标的三维坐标进行估计。改进的Sage-Husa自适应滤波算法可以显著提高定位精度,在90°观测夹角下,平均估计误差从27.13 m降低到14.62 m。仿真研究了两无人机观测夹角对定位的影响,结果表明:过小的夹角不利于定位精度的提高;较大的夹角对无滤波定位方法有较好的效果,但对基于改进的Sage-Husa自适应滤波算法的定位方法影响并不明显。     

大型卫星地面站故障诊断的增强分层有向图方法

为了解决传统分层有向图模型在卫星地面站故障诊断面临的问题,提出了基于增强分层有向图模型的故障诊断方法。在建模过程中,考虑到卫星地面站故障征兆多、建模复杂,依据各设备工作状态的故障传播方式合并同类节点,以减小模型规模;同时,在模型中加入节点有效性使能函数,克服传统分层有向图模型中设备主备切换导致系统结构发生改变时需要重新建模的问题。在故障诊断推理过程中,采用反向回溯和正向推理相结合的方法减小故障源搜索空间,并基于各节点被搜索次数给出故障概率,提高诊断效率。以北斗卫星无线电测定业务地面站为例对单故障和多故障报警场景下的故障诊断方法进行了验证。结果表明,基于增强分层有向图模型的故障诊断方法可以提高故障诊断的准确率和全面性。     

自旋载体中的超紧组合GNSS接收机跟踪环路设计

自旋载体是全球导航卫星系统接收机的一种典型应用。当全球导航卫星系统载体自旋时,旋转产生的高阶动态将导致传统跟踪环路失锁;全球导航卫星系统与惯性导航系统组合可以有效补偿信号的高阶动态。因此,提出了一种利用惯性导航信息辅助卫星导航信号跟踪的超紧组合导航接收机环路设计方法,并分析了惯性导航信息辅助速率、自旋载体转速和信号载波相位误差之间的关系。通过仿真验证了所提接收机环路结构可以有效解决自旋载体接收机的信号跟踪问题,且相比于卫星导航单系统三阶环路而言,所提超紧组合环路结构可以显著提升自旋载体接收机的定位精度。