FFT-MTD滤波器组优化设计与仿真

介绍了用FFT算法实现雷达信号动目标检测(MTD)的方法,为提升MTD在强杂波环境下的检测性能,对加权FFT优化MTD时窗函数的选取进行了讨论,比较了6种窗函数加权时FFT等效多普勒滤波器组的幅频特性和改善因子,得出了适合于MTD的最佳窗函数,并针对某型雷达信号体制进行了仿真分析和验证,结果表明优化方法增强了MTD在杂波背景下的检测性能.     

修正的交互加速度补偿机动目标跟踪算法

为了提高交互加速度补偿算法(IAC)的滤波精度,通过引入一个改进因子自适应地调整过程噪声协方差,给出了一种新的算法.在给定的初始条件下,通过蒙特卡罗仿真,将修正的IAC算法与IAC算法进行比较,结果表明修正的交互加速度补偿算法在目标发生机动时具有更好的跟踪性能.     

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。     

基于运动特征的机载雷达目标断续量测处理

机载预警雷达对目标的量测经常出现断续现象,影响了航迹连续性要求。通过对机载脉冲多普勒雷达量测出现断续的机理分析,考虑目标进入雷达多普勒盲区的情况,基于目标运动特征提出利用联合关联波门与盲区预测相结合的处理方法,将重新出现的目标点迹与原有航迹进行关联,避免同一目标航迹因量测断续而重复起始。仿真结果表明了该方法的有效性与可行性。     

海上对空弹目偏差精度试验的设计分析与应用

对空射击的弹目偏差测量需求十分迫切,利用空间声传感器阵测量弹目偏差向量,提取所需N波的时间宽度和各N波出现的时间,计算处理得到炮手坐标系的弹目偏差。由于采用测偏结果,使得系统射击时直接命中目标。具有测偏校射功能的新型观测设备,对舰炮武器系统和跟踪雷达、光电跟踪仪定型试验是必不可少的测量设备。脱靶向量是定量分析计算舰炮武器系统最重要的性能——射击效力,即命中概率和毁伤概率的依据。虽多次试验结果很好,但仍需要大量试验数据信息进一步验证完善。     

空对地攻击武器选用方法

空对地攻击中能否正确选用空对地武器,将直接影响空对地攻击的效果.讨论了一般的空对地武器选用原则和依据,并用概率论的方法建立了选用空地武器的效损比模型,最后给出具体算例说明模型在实际作战任务中的应用.     

基于混沌特征的高分辨雷达目标识别

根据高分辨导弹制导雷达的基本工作原则和舰船目标的散射特性,利用现有雷达回波的仿真技术,在合理的战术想定下,计算了三类典型舰船的雷达回波.在此基础上,研究了利用雷达回波功率谱的方法来识别目标类型的有效性,并基于混沌理论提出了一种比功率谱方法更加有效的新的识别方法,从而为进一步利用混沌理论来开发雷达目标识别技术奠定了初步的理论基础.     

BP神经网络和D-S证据理论的目标识别

目标识别是指挥自动化系统的一个重要组成部分,针对现代战争对抗手段不断增强的特点,运用BP神经网络和D-S证据理论探索作战飞机机型的识别方法.前端采用3层BP神经网络结构,以传感器接收数据为输入,以神经网络输出作为证据,后端对不同传感器的证据按D-S理论进行融合,得到待识别目标的识别概率.经由MATLAB编程对国内外几种主要机型的识别进行仿真研究,与现行目标识别方法相比较,能够更快速、准确、可靠地识别飞机目标,较好地满足了空战中作战指挥系统对飞机机型识别的需求.     

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。