多目标频率跟踪系统

文章介绍了一种用于通信干扰，主要可对多个采用调幅．调频，连续波通信方式的地面超短波战术通信电台同时进行载频跟踪并施放干扰的多目标频率跟踪系统。由于采用了频率合成技术和数字记忆相结合的系统，跟踪精度高且快速实时。     

遥感卫星地面接收系统跟踪技术

在跟踪卫星期间，天线电轴应始终对准卫星，若对不准，将导致接收信号质量变差，甚至收不到卫星信号，这项工作由自动跟踪系统完成．中国科学院遥感卫星地面站接收系统为Ｘ／Ｓ双波段自动跟踪系统，采用单通道跟踪技术，主要接收Ｌａｎｄｓａｔ—５，同时还接收其它遥感卫星．本文对天线系统结构，ＲＦ系统工作原理，单通道跟踪技术、Σ与△信号问的相位差对自动跟性能的影响，实际运行跟踪操作等作了简介．研究表明，跟踪信号中包含的误差信息幅度与Σ和△间的相位差△Φ呈余弦关系．为确保自动跟踪工作处于最佳状态，Σ和△间相位必须严格保持一致。该系统对即将入轨运行的Ｌａｎｄｓａｔ—７和我国的ＺＹ—１等遥感卫星，具备兼容跟踪接收能力．     

和差信号校相残差对星载自跟踪系统的影响

星载自跟踪系统由于其特殊的工作环境，易产生和差信号的校相残差，从而影响系统跟踪性能，严重时甚至会导致跟踪无法收敛，因此，研究其对自跟踪系统的影响规律，具有实际工程指导意义。由于实际系统具有惯性延时、非线性等特点，无法使用纯数学方法分析和差信号校相残差对自跟踪的影响。本文采用了数学分析结合仿真分析的方法，首先使用数学方法分析了校相残差对无惯性延时理想系统的影响，得到了校相残差对跟踪轨迹、收敛速度的影响规律。然后，结合星载自跟踪系统负载跟踪速度较低的特点，建立并简化了自跟踪系统仿真模型。仿真结果显示，实际系统相对于无惯性延时的理想系统，校相残差的影响更显著，但跟踪轨迹、变化规律相同；同时也验证了理论分析的正确性。结论表明，随着校相残差从零逐渐变大，跟踪轨迹由直线收敛、螺旋收敛、圆形环绕变为螺旋发散直至直线发散；校相残差对自跟踪系统的影响大小主要由控制系统惯性延时和开环增益决定，惯性延时、开环增益越大收敛速度越慢直至发散。     

巡航导弹地形跟踪的预见控制器设计

一种新的地形跟踪控制方法，即利用已知未来地形信号的预见控制算法设计巡航导弹地形跟踪控制器。针对巡航导弹这个复杂的高阶非最小相位系统，设计前馈与反馈控制器，反愤控制器保证了系统的稳定性与鲁棒性，而前馈控制器则使系统实现精确跟踪。采用上述方案设计的地形跟踪系统具有良好的跟踪特性，对各种千扰和噪声及系统的未建模特性均具有很好的抑制。     

多传感器目标跟踪的实时剔野方法

考虑了目标跟踪和航天测控中测量数据的实时剔野问题，测量数据集合中严重偏离大部分数据所呈现趋势的小部分数据点被称为野值点，野值的剔除对提高目标跟踪精度有十分重要的意义，己有的剔野方法从工程应用角度看，存在不适宜成串出现的野值。需要人工干顾、计算量大，不适宜在线快速处理等缺点，多传感器目标跟踪系统可以通过合理利用传感器的互补与冗余信息来能提高系统的目标跟踪性能，本文在多传感器目标跟踪条件下，综合利用多传感器数据形成的对目标状态参数的正确描述和测量数据集合主体的变化趋势，给出了实时、准确、高效地识别测量数据中野值点的方法。仿真结果表明利用多传感器目标跟踪中航迹融合的分布式融合方法，可以快速、有效地解决野值斑点剔除问题。     

电视跟踪制导技术的发展与应用

本文综述了电视跟踪制导技术的现状和发展趋势。着重介绍早期的电视跟踪系统、实时电视跟踪系统、应用固态摄像装置的末制导光电自动寻的系统和多特征智能电视跟踪系统的特点、原理和应用。     

基于粒子滤波的被动多基站跟踪算法

针对被动多基站跟踪的实际应用，提出了基于粒子滤波的被动多基站跟踪方法。该方法首先利用两个基站的观测数据融合目标位置，并用第三个基站的观测数据对目标位置进行检验，消除了错误融合位置；然后，推导了被动多基站粒子滤波模型，并根据被动多基站跟踪的特点，提出了顺序重抽样方法，有效地解决了被动多基站跟踪中的高度非线性、非高斯的影响；最后，给出了算法的性能仿真比较。仿真结果表明提出的方法性能明显优于其他跟踪方法（如PMHT、IMM-PDA）。     

非相参频率捷变雷达中冷跟踪的稳态性能与动态性能之兼容设计

由非相参频率捷变雷达中冷跟踪的误差分析表明，要提高跟跪精度，一方面从提高冷跟踪系统稳定的开环增益入手，另一方面又要求冷跟踪系统具有快速跟踪的能力。因此，整个系统各环节不仅应有足够的开环放大系数；而且还应有较大的带宽。当然，提高系统各环节的放大系数是提高跟踪精数；而且还应有较大的带宽。当然，提高系统各环节的放大系数是提高跟踪精度的最简单的方法。但是，在大多数情况下，仅仅调整放大系数并不能使跟踪系统的     

用于目标识别跟踪的雷达/红外成像双模传感器数据融合技术

目标识别和跟踪是模式识别领域的一重要研究内容。基于单传感器（ 雷达或红外成像） 的系统存在着局限性， 分析了多传感器信号融合的必要性， 介绍了目标识别和跟踪系统进行多传感器信号融合的方法（ 特征层融合、决策层融合）及其在提高目标识别和跟踪的可靠性和抗干扰性方面的优势。介绍了基于智能模型和基于多层前向网络的目标识别算法。     

用于目标跟踪的神经网络综述

几组不同的研究者从不同的观点出发来研究目标跟踪。目标跟踪研究的演变与发展历程中的一个最重要的事件就是对目前运用于目标跟踪的算法和技术进行体系结构革命的新趋势；即神经网络的出现以及它们在非线性动态系统上的应用。已有文献证明，先进的跟踪算法的数学复杂性已经远远超过了普通数字处理器的计算能力。自从引入卡尔曼滤波器以来，几种非常有效的数学工具已经运用到了目标跟踪技术中，如，概率数据关联，相关和选通，证明推     

基于软件相关器的GPS跟踪算法研究与实现

研究了适用于GPS软件接收机的软件相关器和信号跟踪算法,包括码跟踪和载波跟踪。为了提高跟踪灵敏度,码鉴别器和载波鉴相器每Nms输出一次鉴别结果,在Nms的间隔时间段内,每1ms采用状态外推算法对相位、多普勒和多普勒导数进行一次外推。跟踪环路采用载波环辅助码环的跟踪方法,提高了码环的跟踪精度和可靠性。利用真实的采样数据,在PC机上用Matlab对该算法进行了仿真,并且在GPS软件接收机平台上得到实现。实验证明,该算法可以实现对c／A码相位和载波频率的精确跟踪,并得到导航数据。     

基于航迹关联的抗角闪烁跟踪算法研究

角闪烁背景下，高分辨雷达在近距离跟踪阶段存在不能精确跟踪的问题。针对此问题，分析了基于距离高分辨的单脉冲测角方法，并在此基础上，结合距离向强散射点的幅度特征，提出了一种基于航迹关联的抗角闪烁跟踪算法。算法首先对和通道、方位差通道、俯仰差通道的回波信号分别进行脉压和相参积累；然后在和通道的高分辨一维距离向上实现目标强散射点的检测，依据幅度进行排序并输出各点的距离信息和角度信息；最后利用联合集成概率数据互联算法作为目标跟踪滤波算法进行跟踪。本文通过对ku波段实测数据中入射余角为60°~69°的近距离跟踪部分进行分析，将所提算法与卡尔曼滤波跟踪算法进行了对比，仿真结果表明，本文算法使多目标跟踪的精度得到了提高，具有更好的角闪烁抑制性能。     

基于多径信号衰落特性的快速DOA估计算法

针对低空测向,提出了一种基于多径衰落特性的快速波达方向估计算法。先给出了一种新的基于时域数据块平滑(TDBS)解相干方法,无阵列孔径损失,对阵列结构无要求,再分步分辨相干和非相干信源,用少数阵元进行迭代解相干处理,降低了算法的运算量,可分辨更多信源。算法无需特征值分解,有较强的实时性。仿真结果表明算法理论正确且有效。     

GPS／INS组合导航系统的平滑滤波应用研究

在一些特殊应用场合，采用平滑滤波的处理方法，可以大大改善ＧＰＳ／ＩＮＳ组合导航系统的定位精度。有关飞行器精密定位参照系统的事后处理算法，平滑滤波的算法，与卡尔曼滤波器的关系，以及在ＧＰＳ／ＩＮＳ组合导航系统中平滑滤波的实现技术，在本文中作了讨论并给出了系统的原理结构和仿真方法。仿真结果表明平滑滤波精度比卡尔曼滤波器的精度提高一倍左右，是一种有效的事后处理技术。     

On autonomous tracking of a minor celestial body

There is suggested an algorithm of the autonomous tracking of a minor celestial body (comet, asteroid or satellite) by the photo-TV-camera of the spacecraft during its flyby in the vicinity of the celestial body, investigated by the data of images obtained by this camera. This algorithm allows prediction of the celestial body angular position in order to point the onboard camera to the body. The field of applicability for the suggested algorithm taking into account various errors is being investigated. The problems of the optimization of the program of the autonomous tracking in order to decrease the prediction errors or to increase the prediction time interval are considered. The results obtained are illustrated by the example of the autonomous tracking of Halley's comet nucleus.     

基于JPDA-MPC的单站纯方位多目标跟踪

静止单站对多目标进行纯方位跟踪时,若在直角坐标系下建立跟踪模型并使用最近邻标准滤波器(NNSF)进行关联和滤波,结果通常不稳定且容易发散。针对此问题,提出将修正的极坐标系(MPC)下的扩展Kalman滤波算法及联合概率数据互联关联(JPDA)算法相结合。与NNSF-MPC算法的仿真对比试验表明,JPDA-MPC算法可以提高跟踪过程的稳定性,且具有更小的跟踪误差。     

一种新颖的快速DOA估计算法

一次快拍空间FFT法运算量小,但抗噪声性能较差,易形成伪峰;多次平滑FFT法充分利用阵列多次快拍的所有数据,具有较好的抗噪声性能,抑制了伪峰的形成,但运算量较大。提出了自相关阵平滑空间FFT算法,其性能优于现有的自相关阵单列FFT,与多次平滑FFT法相当且易于实现,运算量较小。理论分析与仿真实验证明了该算法的有效性。     

弹道目标实时跟踪中的滤波方法综述

指出目标运动先验信息、系统结构信息和设备测量信息的融合应用是提高滤波器跟踪性能的核心。进而综述了弹道目标融合滤波中的运动模型构造、滤波算法设计以及测量误差处理等环节中的关键技术和研究现状。并针对传统实时处理结构弊端,分析了实时跟踪系统的设计方法,讨论了如何建立高效的弹道跟踪数据处理流程,通过融合策略并举的方式实现系统各类信息的有效利用。一些设计方法可以为实际跟踪滤波器的开发提供参考。最后,结合空间应用的发展需求,分析了弹道目标跟踪技术的研究方向。     

基于深度学习的空间站舱内服务机器人视觉跟踪

为提升舱内跟随服务机器人的任务辅助能力,解决机器人对航天员的视觉跟踪问题,提出了一种基于深度学习和概率模型的人体视觉跟踪算法。利用深度卷积神经网络实现了对穿着多样、姿态任意人体的稳定检测。结合人体检测结果,设计了运动预测概率模型,实现了对指定人员准确、连续的跟踪。算法对包含大多数航天员活动的多个数据集进行了验证。实验结果表明:提出的跟踪算法实现了对穿着多样、姿态任意人体的稳定跟踪,并有效避免了由于穿着相似、遮挡可能造成的误跟踪问题。该算法为空间站舱内跟随服务机器人对航天员的视觉跟踪提供了有效的解决方法。算法基于融合的RGB-D图像,工程上易于构建和实现,也可拓展到其他跟随服务机器人视觉跟踪任务中。