基于改进粒子群算法的联合火力打击目标分配研究

针对联合火力打击目标分配涉及影响因素多、存在大量参数和变量的特点,建立了联合火力打击目标分配模型,采用改进的粒子群算法探讨了目标最优化分配问题。对粒子群算法中解空间存在的可能解进行编码,将可能解进行交叉、变异和选择操作得到新的粒子个体,不断迭代,从而得到可行的最优解。通过对一个作战想定的多次仿真,进一步表明了算法的可行性和有效性,为指挥员科学决策提供了依据。     

基于轮廓特征的空间目标识别算法

高分辨力单脉冲雷达通过对三个通道回波成像可以获取各个散射中心的方位角和俯仰角,结合距离信息就可以得到各个散射中心在垂直于雷达天线轴的平面上的投影,形成方位-俯仰二维像.由于卫星的尺寸通常大于碎片的尺寸,因此卫星的方位-俯仰二维像的轮廓面积较大.提出了基于轮廓特征的空间目标识别算法,首先通过高分辨力单脉冲雷达对目标进行方位-俯仰二维像成像,然后从方位-俯仰二维像中提取目标轮廓,最后根据轮廓面积特征对卫星和碎片进行识别.经过计算机仿真实验,该算法取得了比较好的识别效果.     

舰炮武器系统对大目标跟踪精度评估修正方法

随着技术的发展,舰炮武器系统的精度水平越来越高.在真实目标环境下一些影响系统精度评估的因素必须加以考虑,将具有相当外形尺度的目标作为点目标考虑势必带来系统精度评估的误差.针对大尺度目标,在目标坐标系下建立了目标外形尺度模型.利用目标坐标系和瞄准线坐标系之间的坐标变换,得到目标外形尺度在瞄准线法面上的描述,据此提出了一种大目标瞄准精度评估修正的计算方法.     

UKF算法及其在纯方位目标跟踪中的应用

为克服扩展卡尔曼滤波算法的缺陷,将UKF算法应用于纯方位目标跟踪问题中.该算法是一种以扩展卡尔曼滤波算法为基本框架,以贝叶斯理论和UT变换为理论基础的新型滤波算法.对UKF算法进行了深入的研究,并给出了一个纯方位目标跟踪的算例.仿真结果表明,该算法提高了滤波的稳定性和精确性,优于一般的扩展卡尔曼滤波算法,具有广泛的应用前景.     

基于动力学模型的有源假目标鉴别方法

针对导弹防御中可能出现的有源假目标欺骗干扰,从雷达数据处理的层次上进行了真假目标鉴别研究。利用自由段有源假目标与实体目标在动力学模型上的本质差异,提出了动力学模型匹配系数的概念,推导出理想条件下的动力学模型匹配系数的解析表达式。在弹道目标跟踪的基础上设计了有源假目标鉴别算法。结合中程弹道,进行了真假目标鉴别的计算机仿真实验。实验结果表明,所提算法能有效鉴别有源假目标。     

机动目标跟踪误差CRLB计算与分析

克拉美-罗下限(CRLB)作为参数估计所能达到的最低误差限,常被用来衡量算法估计性能的优劣程度。以转弯机动为例,研究了有源(主动)和无源(被动)两种观测条件下目标跟踪CRLB计算的一般方法,并通过矩阵理论分析了目标机动可能引起的CRLB突变的原因,为机动目标跟踪的算法性能评估提供了有效手段。最后给出了仿真算例。     

依据噪声能量变化提取目标运动信息的方法

在对被动噪声声纳接收的噪声能量随时间的变化规律分析的基础上,从理论上分析噪声能量的变化与目标运动参数关系,给出了其中所含目标运动信息的提取方法.     

发射空对空导弹时目标进入角的确定

提出了一种确定目标进入角的原理和方法,这种原理和方法具有较高的计算精度和实时性,易于工程实现,可用于机载火力控制系统完成空对空导弹允许发射区计算.     

改进型自适应推广卡尔曼滤波器的应用

针对在被动方式下进行水下目标跟踪容易导致滤波发散和收敛精度不高的问题,介绍了一种改进的自适应推广卡尔曼滤波算法。它能够在线估计虚拟观测噪声的统计特性,从而克服了观测模型线性化误差带来的不良影响。同时,通过引入修正增益函数,克服了由于观测噪声的统计特性不能精确已知而导致的滤波不稳定问题。仿真结果表明,不管是滤波精度还是收敛速度,都优于原来的自适应推广卡尔曼滤波算法     

姿态测量/激光测距的无人机目标定位模型

无人机在支持舰炮对岸火力支援中,需要实时向射击指挥员提供满足精度要求的目标坐标.目前我军某型无人机采用的实时目标定位模型在复杂地形条件下存在较大原理误差,且缺乏对机动目标的连续定位能力.针对这一情况,给出了一种基于姿态测量/激光测距的目标定位模型.经误差仿真,复杂地形连续定位精度满足作战要求.