基于改进核极限学习机和集成学习理论的目标机动轨迹预测

为了提高目标轨迹预测的精度以及预测模型的泛化能力,提出基于改进蝙蝠算法优化的核极限学习机(Kernel Extreme Learning Machine,KELM)和集成学习理论目标机动轨迹预测模型。构建KELM模型,并采用改进的蝙蝠算法对KELM的参数进行优化;以优化后的KELM神经网络为弱预测器,结合集成学习算法生成强预测器,通过训练不断优化强预测的结构和参数,得到一种基于集成学习理论的目标机动轨迹预测模型;基于不同规模的样本,将所得预测模型与逆传播神经网络、支持向量机和极限学习机等模型进行对比分析。仿真结果表明:所提目标机动轨迹预测模型具有较好的预测精度和泛化能力。     

激光末制导炮弹过重力补偿比例导引律的分析

以相对运动方程组为基础,分析了导引律的运动学实质和过重力补偿的信号流图,进而分别对比例导引和基于过重力补偿为常值的过重力补偿比例导引下的弹道进行了对比仿真计算。结果表明,过重力补偿比例导引适用于攻击非机动和机动性不大的目标,落角增大,命中点附近视线偏转和控制过载变大,能够实现对目标的大落角攻顶效应。     

基于坐标转换的卡尔曼交互式多模型滤波算法

为解决舰炮火控系统中在笛卡尔坐标系中测量信息的互相关性,分析了目前舰炮火控系统中所用到的坐标系及其坐标变换,在瞄准线坐标系内建立了自适应滤波的交互式多模型算法,能够充分利用跟踪传感器的量测信息,在卡尔曼滤波中具有较强的自适应能力,通过与标准交互式多模型算法的对比验证,自适应交互式多模型算法在计算精度上明显好于标准交互式多模型算法。     

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。     

测控站布局对区域卫星导航系统的影响

建立区域卫星导航系统的测控网是卫星导航系统要解决的关键问题之一。讨论国内测控站的布设问题,采用网格计算方法分析国内测控站对导航星座的可观测性。引入位置精度衰减因子PDOP和定轨中的法矩阵条件数,分析测控网对导航星座的观测几何结构强度以及测站位置分布对轨道确定精度的影响,仿真结果表明,利用我国有限的国土跨度和航天测控资源可以确保对导航卫星的测控任务的完成。对在国外布设测控站进行讨论和仿真,结果说明位于国外的测控站(如可在澳大利亚的珀斯设站)的加入能明显改善观测的几何结构强度、提高导航卫星的轨道精度。     

滑动容错辨识算法在航迹数据处理中的应用

由于试验环境和被测目标运动特性的影响,航迹测量数据中会出现斑点型异值。对最小二乘多项式进行改进,引进自适应调节函数和滑动窗口概念,提出了滑动多项式容错辨识算法,详细描述了采用该方法进行异值辨识和修复的具体过程。仿真分析和实际飞行试验的数据处理表明:该方法对处理含有斑点型异值的测量数据具有良好的效果。     

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。     

主动雷达导引头低空多路径效应的数学仿真分析

采用闭环跟踪的方法,分析了不同条件下,多路径对导引头测角所带来的影响。得出了2种减小多路径影响的方法,一是通过导弹弹道的调整来抑制多路径效应;二是采用宽带高距离分辨体制导引头,从距离上区分真实目标和镜像目标。     

防空导弹反弹道导弹跟踪制导规律研究和弹道仿真

利用基准优化弹道参数和滑模控制思想,构造滑动面,提出了一种新的弹道跟踪制导规律。给出了详细的推导过程,并且对所构造李雅普诺夫函数进行了稳定性证明,还进行了弹道跟踪制导数字仿真,提供了仿真弹道数据和有关弹道参数曲线。结果表明,提出的弹道跟踪制导规律是有效的,可用的。     

阶次跟踪分析在齿面磨损故障诊断中的应用

详细讨论了阶次跟踪分析的原理,并与传统频谱分析进行了比较,阐述了阶次跟踪分析的优越性及重采样方法实现的原理,通过对某型齿轮箱齿面磨损故障进行实例验证并提取特征参量,证明其有效性。