随机运动目标区域持续探测概率的近似模型

研究了随机运动目标区域持续探测的探测概率描述和计算问题。定义了探测函数及目标存在和探测不成功的联合概率密度函数,推导了基于速度分布密度的搜索方程和基于特征迹线的方程的解。鉴于在搜索理论应用中难以获得时变的速度分布,以及搜索方程精确解的复杂性,提出了基于初始速度分布密度的对随机恒速运动目标的一个近似的搜索方程,给出了探测概率的解,并以直升机吊放声纳的一次探测过程,进行了算例仿真。     

探测点序列的最优化与简化计算方法

在搜索状态建模和求解一阶搜索状态方程的特征迹线解的基础上,建立了对随机运动进行离散时间探测的发现概率最优控制模型,结合动态规划原理给出一种最优探测点序列的逼近算法,并给出了短时计算的算法简化形式。在满足一阶搜索状态方程的随机恒速目标条件以及有限指数探测函数条件下,将给出的算法及其简化形式应用到算例。算例表明,当随机恒速运动目标初始位置和速度均服从圆正态分布时,该算法及其简化形式均能够由任意给定的初始探测点序列优化收敛到满足精度要求的最优探测点序列。     

对随机运动目标的一种最优搜索算法

针对一维随机恒速运动目标施加离散搜索,基于目标初始位置分布和速度分布,建立运动目标在离散空间中的分布模型,在一定探测宽度条件下,以每次探测最大发现概率为准则,计算离散时间点上的最优探测位置。     

吊放声纳应召搜潜效能的建模与仿真

基于反潜直升机吊放声纳的探测原理及战术使用特点,在目标初始位置概略已知,速度和航向未知的条件下,分析了目标散布规律,建立了搜潜效能分析计算模型,给出了吊放声纳在扩展方形搜索方式下的应召搜潜概率；并采用蒙特卡洛法的基本思想对该计算模型进行了仿真验证,证明了该方法的有效性；最后,基于扩展方形搜索方式,研究了在单机和双机搜潜条件下搜索概率的不同结果,分析了潜艇速度、应召延迟时间、吊放次数等参数 对搜索概率的影响。     

使用吊放声纳的直升机应召搜潜发现概率

建立了目标航速为瑞利分布条件下的目标位置分布模型,按照这个模型,研究了使用吊放声纳进行单机应召搜潜的搜索概率的计算方法,并给出了基于圆形搜索方式的不同参数条件下的搜索发现概率的部分计算结果。     

重访机制驱动的多无人机协同动目标搜索方法

为实现多无人机高效捕获灰色任务区域内的移动目标,考虑传感器探测概率与虚警概率,提出了重访机制驱动的协同搜索规划（RMD-CSP）方法,以降低目标遗漏与误判概率。考虑无人机飞行性能约束,以最大化任务执行效能为目标建立多无人机协同搜索模型。根据目标先验信息初始化环境搜索信息图（包括目标概率分布图、环境不确定度图与环境搜索状态图）,利用无人机实时探测信息,基于贝叶斯准则持续更新搜索信息图。定制基于环境不确定度更新的重访机制,通过增加长时间未被重访区域的环境不确定度,引导无人机搜索该区域,降低移动目标的遗漏概率;定制基于目标函数权重更新的重访机制,引导无人机快速重访发现新的疑似目标的区域,对疑似目标进行再次确认,减少由于传感器虚警概率造成的目标误判概率。采用滚动时域规划架构,将搜索规划问题分解为一系列短时域规划问题,提升了求解效率。在典型任务想定下,通过数值仿真试验验证了所提方法的有效性。仿真结果表明,RMD-CSP能够在秒级时间内生成每个时域的搜索航迹,相比于光栅式搜索方法与标准的概率启发式搜索方法,能够引导无人机捕获更多的移动目标,同时减少误判次数,有效提升了多无人机协同搜索的任务效能。     

一种适用于捷联探测器的空间目标搜索算法

针对空间目标的搜索问题，提出了一种适用于捷联探测器的目标搜索算法。无论探测器是否能够获取目标方位的先验信息，该算法都能够使得搜索轨迹覆盖探测球面，确保目标的成功捕获。该算法分析了目标与探测器间相对运动以及姿态控制精度等因素对搜索轨迹的影响，给出了螺旋搜索轨迹重叠区域与相对运动角速度、姿态控制精度间的约束关系。对于算法生成的目标搜索轨迹，采用单轴定向姿态控制的方式给出了探测球面上搜索轨迹与姿态控制误差信号间的转换方法。最后通过典型情况下的仿真算例对算法进行了验证，仿真结果表明，无论是否具备目标方位先验信息，该算法都能够有效发现目标。     

航迹规划中反舰巡航导弹的雷达突防能力

在导弹航迹规划中，需要计算导弹突防过程中被雷达发现的概率。为此，在雷达方程中引入雷达系统特征常数以简化雷达方程，从探测概率与信噪比的关系出发，通过一系列的推导并考虑杂波的影响得出探测概率与目标距离的关系，提出在航迹规划中用横距探测概率来表征反舰巡航导弹的雷达突防能力。算例计算结果较为真实，表明该方法有一定应用价值。     

一种相控阵雷达搜索参数设计策略

为实现相控阵雷达探测高超声速目标最远发现距离尽可能大，设计了一种基于改进告警-确认检测方法的搜索参数优化策略。首先根据雷达原理和目标特性指出搜索参数优化需求，分析告警-确认检测基本原理并给出考虑搜索空域内新目标平均出现率的帧时间计算公式，然后以每个波位的告警检测与确认检测的驻留时间和虚警概率为优化变量、以最大化最远发现距离为目标函数建立搜索参数优化数学模型并给出求解步骤，最后对设计方法的有效性进行仿真验证。结果表明，在总虚警概率和每个位置允许的最大驻留时间双重约束下，设计的搜索参数优化策略可以较短的帧时间获得较大的最远发现距离。跟踪负载相同时，设计的搜索参数优化策略优于均匀搜索方法和告警-确认检测方法。     

基于舰壳声纳的多舰协同检查搜潜建模与仿真

基于舰载舰壳声纳搜潜原理及舰艇协同检查搜潜战术,分别建立了在潜艇初始位置、航向及航速未知条件下,舰壳声纳对潜艇目标的矩形、扩展方形及包围方形检查搜索的数学模型;基于已建搜索模型及假定的潜艇运动模型,利用蒙特卡洛方法,得到了相同仿真条件下3种搜索算法的搜潜概率及搜到潜艇所需平均时间,三种算法的搜潜概率与潜艇初始航向角、潜艇航速、潜艇航向变化次数等潜艇运动因素之间的关系,并对搜潜概率及搜潜时间进行了分析比较,获得了有益的效果。     

A branch-and-bound algorithm applied to optimal radar search pattern

In the article, the radar acquisition problem, e.g. the determination of a directional energy allocation sequence, is studied. The radar search pattern goal is the detection of a moving target whose initial location is approximately known. We have turned towards the general search theory where the observer allocates indivisible search efforts while the target presence probability spreads due to its dynamics. A few years ago, a Branch and Bound algorithm was proposed to determine the optimal sequence for a conditionally deterministic target. This operational research algorithm supposes a negative exponential detection function and a one over N detection logic, meaning that the target is declared detected if it has been detected once over a horizon of N looks. We have applied it to a narrow-beam tracking radar attempting to acquire a ballistic target. Non-trivial search patterns, such as expanding-contracting spirals, are obtained.     

伪随机谱载荷下的可靠性模型

齐次马尔可夫模型可以用于描述伪随机谱载荷下的裂纹扩展的随机过程。文中导出了用初始裂纹长度的分布及马尔可夫转移概率密度函数计算给定时刻裂纹长度分布的积分公式。建立了由实验数据估计马尔可夫转移概率密度函数的计算方法。在此基础上建立了计及裂纹检出概率的可检结构的可靠性模型。     

基于概率分析法的歼击机导引效能

 基于传统的概率分析法提出一种评估歼击机导引效能的方法。以发现距离作为整个导引阶段的随机变量,提出导引效能指标。将歼击机在水平面内的航向导引分为远距导引与近距导引,分别把导航站引起的导引误差、歼击机对目标的拦截角作为随机变量,分析歼击机进入机载雷达发现区和武器攻击区的情况。通过计算机载雷达的累积发现概率给出发现距离函数。最后以某型歼击机使用中程空空导弹拦截目标为例,计算歼击机向目标的成功导引概率、有效导引距离及有效导引角度,分析主要参数对导引概率的影响规律。该方法可应用于歼击机空战时导引概率的计算。     

Matched subspace CFAR detection of hovering helicopters

A constant false alarm rate (CFAR) strategy for detecting a Gaussian distributed random signal against correlated non-Gaussian clutter is developed. The proposed algorithm is based on Scharf's matched subspace detector (MSD) and has the CFAR property with respect to the clutter amplitude probability density function (apdf), provided that the clutter distribution belongs to the compound-Gaussian family and the clutter covariance matrix is known to within a scale factor. Analytical expressions of false alarm and detection probabilities are derived. An application to the problem of detecting hovering helicopters against vegetated ground clutter is reported