光纤陀螺在车载惯性平台稳定回路中的仿真

为了延长车载惯性平台的使用寿命并提高其稳定精度,在原有平台机械结构的基础上,提出采用光纤陀螺代替原有的挠性陀螺作为惯性平台的敏感元件,并重新建立了平台系统稳定回路的数学模型。仿真研究表明该数字稳定回路具有较好的动态和稳态性能,能够满足系统的设计要求。经实验验证,该光纤陀螺惯性平台系统已实现功能要求。     

基于Rényi信息增量的机动目标协同跟踪算法

针对基于多传感器组网进行机动目标跟踪的传感器管理问题,提出了一种基于Rényi信息增量的机动目标协同跟踪算法。首先结合"当前"统计模型和交互式多模型不敏卡尔曼滤波算法设计了一种变结构多模型算法,来进行机动目标的状态估计;然后以Rényi信息增量为评价准则,选择使Rényi信息增量最大的单个传感器进行目标跟踪;最后利用得到的最优加速度估计进行网格划分,更新变结构多模型中的模型集合。在一般机动及强机动场景下进行了算法性能分析,仿真结果表明,该算法能够合理地选择传感器,提高了对机动目标的跟踪精度。     

过载系数未知的反舰导弹跃升俯冲过程跟踪算法

针对反舰导弹跃升机动过程的跟踪中,过载系数未知导致跟踪模型与导弹实际运动的不匹配问题,对状态变量进行扩展,应用扩展卡尔曼滤波对过载系数实时估计,实现对跃升俯冲机动过程的跟踪。仿真结果表明,该算法可准确估计出过载系数,显著提高跟踪性能。     

一种改进的Mean-shift目标跟踪算法

提出了一种利用多帧图像中目标区域颜色直方图特征信息的Mean-shift目标跟踪算法,该算法以Mean-shift为核心,在对目标模板建立特征模型时,不仅考虑了前一帧的目标区域的颜色直方图,而且将前数帧中目标区域的颜色直方图通过加权一起考虑,从而提高了跟踪的稳定性。     

分布式火控网的数据融合研究

针对火控网的特点,采用了分布式结构。分析了自适应滤波算法的原理,采用航迹融合算法对各探测器的跟踪航迹进行了融合,仿真分析融合前后的距离、方位、俯仰的误差大小。仿真结果表明,分布式火控网经过航迹融合后,系统的精度有较大改善,跟踪性能比融合前有大幅度提高。     

模糊自适应PMHT机动目标跟踪算法

对目标机动的检测和准确跟踪,是目标跟踪研究中非常重要但难度较大的问题.将统计距离、统计距离增量作为系统方差的调整参量,采用模糊专家规则系统,提出了一种适用于机动目标的模糊自适应概率多假设跟踪(FA-PMHT)算法.该算法将数据关联寻优与运动模型寻优联合处理,从而实现了数据关联寻优、目标模型寻优一体化.仿真结果表明,所提算法与交互式多模型概率多假设跟踪(IMM-PMHT)算法相比在跟踪精度上有明显提高,并且满足实时性要求,证明该算法是有效的.     

无源跟踪中的一种新数据关联算法

在无源多目标跟踪过程中,数据关联是核心。提出了无源跟踪中的一种新数据关联算法,先对支持向量聚类理论进行了讨论,用该理论对采样到的观测点进行分类,后定义了多特征的关联度计算问题,并用综合数据关联的方法对目标进行状态估计。计算机仿真结果表明:该算法对目标的正确关联度要优于传统的数据关联算法。     

使用辅助变量的单静止站纯方位目标跟踪

利用现时刻之前的方位测量构造现在方位的预测值 ,形成了与现在测量方位在统计上独立的辅助变量 ,该辅助变量用以对拟线性估计算法的修正 ,能产生无偏的目标参数估计     

阵列互耦条件下运动目标角度跟踪方法研究

针对观测过程中角度发生变化时的运动目标跟踪问题,同时考虑到常规阵列中所普遍存在的互耦效应,通过分析均匀线阵互耦矩阵的带状Toeplitz结构,提出利用在原始阵列两侧增加辅助阵元的方法补偿互耦效应对阵列响应函数的影响,并将粒子滤波技术与原始阵列经互耦补偿后的观测数据相结合,实现了阵列互耦条件下对角度变化目标的高精度方向跟踪。仿真实验验证了新方法的优良性能。     

基于模糊聚类的多目标跟踪算法

提出了一种新的基于模糊聚类的多目标跟踪算法,该算法通过一种改进的模糊聚类算法,首先得到可能的目标数和测量点迹与目标预测位置之间的隶属度,然后结合Kalman滤波将隶属度作为权值系数对预测新息向量进行加权,来实现目标状态估计的更新。仿真结果表明,传统数据融合多目标跟踪算法,一般需要假定目标数并且在多目标密集时易产生关联错误而导致跟踪发散,新算法通过模糊聚类客观有效地确定了目标数并且通过加权过程保证了对多目标密集时的高精度。