伞舱系统跟踪引导数据迭代算法

针对在返回舱乘伞下降阶段,测控链中弹道测量设备丢失目标,以及跟踪结束后无法外推生成可靠引导数据,光学设备难以快速捕获目标等问题,以风场修正模型为基础,通过风场提前修正与采用测量数据实际修正相结合的方法,建立伞舱系统跟踪引导数据迭代算法.利用多次返回段任务数据对该算法进行实验验证,并与实际任务中目前使用的方法进行比较,结果表明：通过该算法推算较长时间后的引导数据,其平均误差为现有方法的6％;推算较短时间后的引导数据,其平均误差为现有方法的20％.因此,利用该算法计算的引导数据精度较高,有助于光学设备及其他测控设备快速捕获或重捕目标.     

基于灰色理论的一种数据融合方法

在灰色关联分析的基础上,对斜关联度进行了修正,引出了点、斜修正关联度分析的概念.通过对影响目标属性识别的各种因素进行分析,结合战术思想利用灰色点、斜修正关联度分析及多目标优化方法建立了数据融合模型,提出了一种基于灰色理论的多传感器数据融合方法.计算多传感器测量数据的灰色关联矩阵,进行灰色优势分析,然后进行数据融合.此方法考虑了各传感器测量数据的精确度,而且删除掉了测量比较差或测量不到的数据.仿真结果表明,应用该方法可进一步提高多传感器的测量精度和可靠性,适用于多传感器的数据融合.     

无线电外弹道测量设备轴系误差修正方法改进

对无线电外弹道测量设备轴系误差的性质进行分析,论述了传统轴系误差修正方法的缺点,采用坐标系转换的原理,推出了一种轴系误差的精确修正方法。对各种误差项进行分离,将传统的轴系误差修正方法改进为实时快速修正方法,并利用实际标定的误差数据,仿真计算不同修正方法的修正效果,验证了轴系误差精确修正方法的正确性,验证了实时快速修正方法的正确性和快速性。     

自由段弹道目标跟踪算法在工程中的应用

在对弹道目标跟踪预警的工程实践中,雷达系统对目标运动的信息处理速度尤为重要,因而,文章选取自适应跟踪模型与卡尔曼滤波相结合的方法解决自由段弹道目标的跟踪问题,并与扩展卡尔曼跟踪算法做了对比分析。仿真显示,2种滤波方式分别与自适应跟踪模型相结合后,卡尔曼滤波和扩展卡尔曼滤波跟踪性能相差不大,但其算法简单、运算时间短,可以较好满足自由段弹道目标跟踪的工程需求。     

一种对多传感器异步数据的融合处理方法

在传感器异步采样时刻情况下 ,对机动目标的跟踪滤波算法进行了探讨 ,基于细分时间片的方法 ,提出了一种将多传感器数据组合成类似于单传感器数据的异步数据处理方法 ,运用于目标点迹航迹的合成。通过对多传感器数据的利用 ,增大对目标观测的数据流数据率 ,来提高跟踪精度。仿真实验显示 ,各通道的均方根误差均相对减小 ,表明了算法的可行性。     

飞行弹道测量规划

本文介绍了新墨西哥州的白沙导弹靶场所采用的设备选择法,即选择测量试验目标位置和弹体角度设备的方法。选择准则包括设备的数量和位置,测量量的类型和质量,工件可靠性以及数据处理方法等。根据价格-测量要求比、成功概率、所用数据和测量系统的预期误差作出最佳选择。约束条件包括理论弹道和目标尺寸,光学图象尺寸和视角,跟踪速率,大气畸变,某些应用情况下还有现有设施的位置。该方法使用了经理论推导并经实践验证了的模型,还利用了观测到的误差分布和可靠性数据。已在UNIVAC1108计算机上实现了自动计算。     

一种红外多传感器对中段弹道空间邻近目标的联合超分辨弹道估计方法

 分析红外焦平面(IR FRA)对中段弹道空间邻近目标(CSO)的成像特点,指出星载红外传感器为实现对空间邻近目标的跟踪必须对其进行超分辨。提出了一种中段弹道空间邻近目标联合超分辨与弹道估计新方法。该方法结合红外焦平面成像模型和中段弹道动力学模型,使得能够同时利用红外多传感器的多帧信息,基于最小二乘准则建立联合超分辨弹道估计目标函数,并分析选择各目标的起始状态参数作为模型参数。针对目标函数的高维非线性特点,推导最小化意义下等价的降维目标函数,采用量子粒子群优化算法最优化该降维目标函数直接求解模型参数,进而计算出各目标的弹道和辐射强度,实现中段弹道空间邻近目标的联合超分辨与弹道估计。仿真结果验证了该方法的有效性,且相比于传统的先单传感器单帧超分辨、然后多传感器多帧测角数据关联与滤波方法,新方法在避免数据关联复杂问题的同时,其弹道估计精度更高、分辨能力更强。     

样条节点优化方法及其在弹道表示中的应用

精确的主动段弹道表示模型是高精度弹道参数估计算法的关键。针对等距节点样条模型表示主动段弹道截断误差过大问题,引入一种基于残差的自适应样条节点优化方法,用自由节点样条表示主动段弹道,并根据假设检验理论给出算法中的阈值确定方法。仿真结果表明,经该方法进行节点优化后的样条模型,不但能有效控制模型误差,当检验水平较高时,还能初步识别导弹主动段特征点。     

一种改进的高超声速滑翔目标跟踪方法

针对临近空间高超声速滑翔目标跟踪问题，提出一种基于反向传播神经网络修正改进迭代扩展卡尔曼滤波(Back Propagation Neural Network-aided Improved Iterative Extended Kalman Filter, BP-IIEKF)的目标轨迹跟踪方法。在雷达站坐标系下建立目标运动模型和量测模型。引入阻尼因子修正IEKF算法中的协方差预测矩阵，并定义算法的代价函数，给出迭代终止条件，保证了算法收敛精度，减小状态的观测更新误差，提高了目标状态估计精度。利用BP神经网络修正滤波结果，补偿系统滤波误差，进一步提高了跟踪精度。仿真结果表明所提算法对高超声速滑翔目标具有更高的跟踪精度。     

外测数据系统误差及弹道的估计

一、引言飞行器飞行过程中,常用多站和不同测量系统进行观测。如何充分综合和利用这些跟踪数据,以便给出真实轨道,无疑是一个重要课题。各种测量系统的数据都含有系统误差和随机误差,它们会影响所估弹道的精度。本文研究了两站外测跟踪情况下,利用卡尔曼滤波方法先估计测量设备系统误差,然后进行补偿并获得弹道估计。这种方法使用线性误差模型,避免了运动方程的非线性,又能分离系统误差,故所估     

基于多传感器的机动目标跟踪与融合技术综述

在分析了目标跟踪技术的重要地位之后，对目标跟踪要素进行了简要介绍。同时，描述了机动目标建模、滤波算法、航迹管理、传感器管理以及目标身份识别技术常用的方法，试图对基于多传感器的机动目标跟踪和识别算法构建一个轮廓和框架。     

基于目标战略优先级与精度自适应的效能函数的机载多传感器管理

传感器管理在数据融合系统中起着重要作用,机载多传感器系统通常面临着资源受限的状况,如传感器最大跟踪数量小于目标数量,无法保证所有传感器拥有相同精度与参照系等。因此,本文提出了一种基于目标战略优先级与精度自适应的效能函数的多传感器管理算法。首先,将空中目标的自身属性部分量化以得到目标战略优先级;再利用目标的跟踪精度、传感器测量精度和期望的跟踪精度之间的关系,定义了精度预提升矩阵和精度缺乏矩阵。再将上述两部分结合构建目标函数,运用整数线性规划的方法进行优化。最后,仿真试验设置了包括三个机载传感器对4个目标的跟踪任务,对比其他文献中的结果,显示出本文算法更为合理、有效。     

基于改进的FCM和信息熵修正的航迹融合算法

在局部航迹信息质量不均衡条件下,选择所有局部航迹进行航迹融合的算法会造成系统航迹质量下降。为了提高跟踪性能,提出了一种基于改进的模糊C均值(FCM)和信息熵修正的航迹融合算法。通过交互式多模型(IMM)滤波后的航迹信息对聚类数据做“质量”修正,改进后的FCM算法对局部航迹进行聚类分析,利用信息熵和隶属度对局部航迹进行选择和融合,达到修正聚类中心和提高系统航迹质量的效果。仿真结果表明：当多个传感器跟踪机动目标时,在传感器的观测精度发生变化和存在量测丢失的情况下,该算法的跟踪性能优于已知的航迹融合算法。     

利用导弹制导误差补偿规律修正不完全弹道测量的数据融合技术

论述不完全弹道测量的数据融合处理问题。在惯性器件天地关系一致的前提下,导弹惯性器件误差补偿量变化规律,就反映了飞行中制导工具误差的变化规律,即遥外差的变化规律。因此,可以利用补偿量视速度的变化规律约束条件,内插出不完全测量段落的遥外差数据,在建立节省参数的弹道估计的联合模型基础上,融合少量的高精度测元来解算弹道参数。落点验算表明：利用该方法计算的落点接近实际落点。     

几种电离层模型折射修正效果检验

航天工程任务对航天器外弹道测量数据的精度需求不断提高,电离层折射误差已成为影响航天高精度测量的主要误差源之一。目前国际上基于多种观测数据建立了多种电离层模型,由于模型使用的数据和算法不同而有不同的修正精度。通过分析国内外常用的Klobuchar(克罗布歇)模型、国际参考电离层模型和中国参考电离层模型的特点,利用3个电离层模型对S频段多颗在轨卫星50多跟踪圈次的实测外测数据进行修正,以星载GPS(Global Positioning System,全球定位系统)数据获取的精密星历经过坐标变换、测站与卫星的几何关系计算可得到测站到卫星的距离,将其作为标准值,采用微波辐射计修正对流层折射误差后对3个电离层模型的修正结果进行比较检验,结果表明中国参考电离层模型在中国区域的修正结果优于其他2个模型,可为航天测控实时修正提供参考。     

火箭喷焰引起的电离层扰动及其对主动段折射修正的影响

本文介绍了火箭喷焰引起的电离层扰动及其对主动段无线电测量数据折射修正的影响。针对某一高弹道及电离层电子含量(TEC)的测量结果,给出了电离层扰动状态下的距离误差及距离变化率折射误差的估算值。局部地区电离层的水平成层结构在喷焰的作用下会遭到破坏,使电离层折射修正复杂化。本文对这种扰动状态电离层进行折射修正提出了几种设想,并对各种修正方法适用性进行了初步分析。     

利用雷达数据事后确定机动式再入目标的弹道

本文研究出一种利用雷达跟踪数据事后分析确定机动式再入目标的气动参数的技术。本技术使用了加权最小二乘序贯估计器,该估计器在各批处理数据中依次步进移动。观测值为来自分布在落点附近精密跟踪雷达的角度和距离数据。用六维估计器(三维位置和三维速度)来估计再入目标自由飞行段的状态。本文还导出了两种再入估计器:第一个是七维估计器,包括六维自由飞行参数加上一个弹道系数,用来估计弹道再入段的状态,第二个是九维机动再入目标估计器,一旦有机动发生就用这种估计器。研究出一种基于测量残差监视的算法,可以自适应地从六态估计器转换成七态估计器,再到九态估计器。进行了一系列数值仿真,检验了这种技术及其编程。利用蒙特卡罗仿真验证了估计器的协方差矩阵的精度。     

基于外测弹道数据的后效误差分析及折合

本文提出了一种利用外测弹道数据特性判断后效段时间,进行后效误差分析的方法。在后效误差分析的基础上,将试验外测弹道后效段速度参数的变化量从发射坐标系转换到弹体系下,直接转化为折合弹道的速度变化量,由此可进行后效误差折合。     

基于当前统计模型的变结构制导律

将变结构制导律应用于空空导弹的末制导段,在获得被动雷达角度测量信息的基础上,用基于弹目相对信息的自适应当前统计模型进行滤波得到距离、速度等信息。在滤波过程中采用自适应扩展kalman滤波改善测量方程线性化带来的误差,将自适应当前统计模型与自适应扩展kalman滤波相结合设计目标跟踪滤波器,提高传感器对目标的跟踪性能。仿真结果表明该方法对目标具有良好的跟踪性能。     

遥测跟踪系统增加电视使空间位置数据的精度达到雷达质量

通常不要求传统的遥测跟踪天线提供精确的空间位置数据。需要这类数据时,则使用昂贵的雷达或光学设备。目前这样一种飞行试验日益增多,即在没有雷达或光学设备的地区试验,在接收遥测数据的同时还需要精密的空间数据。为了满足这种要求,EMP公司利用现成技术改进了遥测跟踪天线角度输出数据的精度,使其达到精密雷达的水平。瞄准电视摄象机和电视跟踪误差探测器,配合EMP的ACU-6型微处理机天线控制装置,即可自动测量和存贮遥测跟踪系统固有的所有系统偏倚误差。所得到的误差模型用来实时修正各项误差参数。电视跟踪实时提供动态跟踪误差修正量。利用瞄准电视和恒星目标作校准,将动态角度数据误差减小到小于10角秒(均方根值~#)的设计指标看来是完全可能的。