自适应天波超视距雷达航迹融合算法仿真研究

针对天波超视距雷达在雷达坐标系下进行目标跟踪时,滤波器输出的各传播模式航迹起始与终结时刻的不同所造成的航迹缺失条件下的航迹融合问题,研究自适应天波超视距雷达航迹融合算法,通过应用当前时刻获得的新信息与历史时刻获得的信息联合确定最优关联假设,随着新信息的不断累积,对后向或前向不同时刻的航迹、传播模式以及目标的最优关联假设不断地进行修正,从而获得最优的目标状态估计。仿真表明,与多假设航迹融合算法相比,自适应天波超视距雷达航迹融合算法大大降低了融合结果误差,并对于电离层模型的误差具有很好的适用性和鲁棒性。     

基于粒子滤波的活动轮廓模型视频跟踪(英文)

跟踪变形目标包括假定目标的全局运动和时间方程的局部变形。粒子滤波算法依靠参数化法选择,但是不能处理曲线的拓扑变化。活动轮廓模型是独立参数化,可以比较好地适应拓扑变化。基于上面两个方法的局限性,将上述两种方法相结合,运用于变形目标的跟踪。实验结果证明,该方法有很强的鲁棒性,对部分遮挡的物体有很强的适应性,证明了该方法的有效性。     

基于BP网络的某型火控雷达角跟踪系统故障诊断

在介绍BP网络基本结构原理及其学习算法的基础上,结合某型火控雷达的特点,以角跟踪系统作为被诊断对象,运用BP神经网络的数学模型及学习算法对其进行故障诊断。诊断结果表明BP网络能够准确地诊断出样本的故障,提高了某型火控雷达角跟踪系统的一线维修效率,为提高火控雷达故障诊断效率提供了一种新的途径。     

用于低信噪比机动目标跟踪的多分辨率方法

针对低信噪比情况下目前常用的滤波算法不能同时做到精确和高效跟踪机动目标的缺点,提出一种多分辨率滤波方法用于跟踪低信噪比情形下的机动目标.该算法利用离散小波变换和滤波器组将量测信息分解到不同分辨率的层级,由于在低分辨率下量测的误警率较低,所以在低分辨率层级实现对目标机动信息的提取,可以避免机动信息被噪声所淹没,缺失的信息...     

目标多特征信息的模糊数据关联算法

传统的解决密集杂波环境中多目标跟踪的数据关联算法主要是基于目标的距离特征。由于利用的信息有限,容易导致目标的误跟和失跟。提出一种基于目标多特征信息的数据关联算法,将目标的距离特征、方位特征和雷达散射截面积特征进行模糊信息融合,实现对雷达目标的关联。仿真结果表明了该算法的有效性。     

反坦克导弹抗干扰技术

抗干扰能力是反坦克导弹武器系统的重要性能指标之一,第二代反坦克导弹武器系统采用目视瞄准、电视(红外)跟踪、有线传输指令的制导方式,大大提高了武器系统的自动化程度。由于现代战争中干扰源种类越来越多,因此提高武器系统的抗干扰能力显得尤为重要,针对战场上可能出现的干扰源类型,给出了不同类型干扰源的干扰机理,全面分析了反坦克导弹武器系统采用的抗干扰技术并简述了相应的工作原理。     

自行高炮模拟仿真实验平台设计与实现

自行高炮模拟仿真实验平台可应用于火控原理教学和装备科研等场合。该实验平台以某型高炮构建解算模型,采用实物和半实物仿真的方法,以实际车体模型为运动载体,集成了导航、姿态测量系统、目标探测系统和武器系统的实体模型,在仿真火控计算机的控制下,可实现目标搜索、截获、电视自动跟踪、目标运动参数求取和射击诸元计算与输出等功能,同时,可处理车体姿态信息,实现瞄准线和武器线的稳定。该平台运动载体可以自动驾驶或遥控驾驶,配合仿真道路模拟车体姿态的变化,可以仿真短停射击和行进间射击等战术动作。     

机动目标状态估计的最小均方误差界

基于多项式模型的各种自适应滤波算法被广泛应用于机动目标跟踪领域,但尚没有统一的评估标准来衡量这些跟踪算法的优劣。由于存在确定的时变未知输入,机动目标的状态估计实际为有偏估计。基于状态估计均方误差最小的准则,推导了多项式模型滤波的最小均方误差界计算方法,获得了使状态估计均方误差最小的过程噪声方差变化规律。该方法给出了各种基于多项式模型的机动目标跟踪算法的估计均方误差下限,也为机动目标跟踪中最优过程噪声方差的设定提供了依据。仿真结果验证了算法的有效性。     

基于压缩估计的单星观测定轨方法

分析了单星观测模式下的天基测控系统的可行性,并针对该观测模式下轨道确定中法矩阵的特点,提出了一种基于压缩估计的定轨方法,对法矩阵进行压缩变换,避免了法矩阵奇异造成的误差传递。证明了当满足一定条件时,该压缩方法的估计精度要高于传统的定轨方法。结合单星观测的特殊性,提出了误差传递因子,设计了单星观测下的压缩估计定轨算法。最后以单星模式下的天基测控系统作为仿真背景进行了仿真试验。结果表明,该压缩估计可有效提高单星观测模式下轨道确定的精度。     

基于MATD的高超声速飞行器反演控制

针对高超声速飞行器弹性体模型,提出了一种基于改进的反正切跟踪微分器(MATD)的鲁棒反演控制器。将控制系统分为高度和速度子系统,采用反演方法设计虚拟控制量和实际控制量。引入MATD对高阶系统虚拟控制量求导,避免了传统反演方法"微分膨胀"的问题。基于MATD设计干扰观测器,对模型不确定项进行精确估计,增强了控制器的鲁棒性。最后,通过实例仿真验证,该控制器对速度和高度指令具有很好的跟踪效果,且具有较强的鲁棒性。