一种机动目标无源定位的新方法

目前对仅用测角信息的单站无源定位问题的研究,主要是基于固定辐射源目标以及匀速直线运动的辐射源目标,而在实际应用中目标常常是机动的.由此,提出了一种可调白噪声UKF方法.该方法在机动目标跟踪中使用可调白噪声模型方法,它不需要假定目标的机动加速度模型,而是通过检测跟踪滤波器归一化新息平方来调整过程噪声,从而实时地修正估计结果.同时算法对量测模型非线性问题采用UKF予以解决,不仅能克服EKF中引入的较大线性化误差对机动目标跟踪算法性能的影响,而且算法实现简单.最后将该算法与三种机动目标被跟踪算法相比较,仿真结果验证了提出算法的优越性.     

一种单站无源定位原理与目标跟踪算法研究

基于辐射源的信号到达方向(DOA)及其变化率信息,提出了一种对机动目标进行单站无源定位与跟踪的方法。根据建立的目标机动模型和测量方程,分别用扩展卡尔曼滤波(EKF)和修正协方差扩展卡尔曼滤波(MVEKF)算法实现对机动目标的定位与跟踪,并给出了算法模型。仿真结果表明,该法正确有效,定位精度较高、收敛速度快。     

一种机动辐射源的单站无源定位跟踪滤波算法

基于辐射源的信号到达时间(TOA)及方位角信息,提出了一种利用单站对机动目标进行无源定位与跟踪的方法.根据机动目标跟踪及系统测量模型,将变维(VD)滤波算法和交互多模(IMM)滤波用于单站无源定位.给出了算法的模型和实现步骤.仿真结果表明:该法正确有效,滤波性能更好.     

对高超声速目标的跟踪及算法研究

对高超声速目标特性进行了研究,针对高超声速目标高速及高机动的特点,提出了使用参考加速度模型的IMM算法.同时采用UKF滤波解决对目标跟踪造成的非线性问题.蒙特卡罗仿真试验证实该算法跟踪效果较好、误差均方值小、跟踪精度高.     

基于强跟踪滤波和模糊逻辑推理的有向图切换算法

针对传统卡尔曼滤波算法中对于强机动目标跟踪性能较差的问题，文章提出了一种新的机动目标跟踪算法DS_STF_FI算法。该算法将强跟踪滤波引入到变结构多模型跟踪算法中，结合模糊逻辑推理来实现多模型间的信息交互，并通过有向图切换法实现模型集的自适应调整，从而使跟踪算法能够适应机动目标运动状态的变化。仿真结果表明，与基于卡尔曼滤波的DS_KF_FI算法相比，文章提出的算法的跟踪性能明显提高，且具有较高的算法费效比。在机动目标跟踪领域具有广泛的应用前景。     

机动目标跟踪的非线性IMM算法

在目标跟踪时，测量噪声通常假定为高斯状，然而这种假设不一定正确，噪声有可能是非高斯型的。在雷达系统中出现的非高斯噪声被认为是闪烁噪声，闪烁噪声呈长尾形分布，此分布将严重影响跟踪性能。现已发展一种新的算法，可以在闪烁环境下有效地跟踪机动目标。该算法将非线性Ｍａｓｒｅｌｉｅｚ滤波器引入交互式多模型方法中。我们用模拟试验来验证新算法的优越性。     

GEO混合推力机动目标跟踪IMM算法

针对交互多模型(IMM)算法求解地球静止轨道(GEO)卫星混合推力机动目标跟踪问题时模型匹配难、模型转移概率近似平均和响应速度慢的问题，从交互模型集构建和模型转移概率自适应设计两个方面出发提出一种改进IMM算法。该方法通过考虑无机动、脉冲机动和有限推力机动三种模式，构建了覆盖目标机动状态的交互模型集，提高了模型与机动目标实际运行状态的匹配度；采用一种基于加速度估计自适应修正的模型交互概率修正方法，提升了算法对目标机动状态的响应速度和跟踪精度。仿真结果表明，所提算法是解决混合推力模式下的GEO机动目标跟踪问题的有效手段，在收敛速度和收敛精度等方面与传统方法相比有较大提高。     

一种带自适应因子的IMM-UKF的GPS/BD-2导航方法

针对GPS/北斗-2(BD-2)卫星导航系统中机动载体运动模型和噪声统计特性不确定性导致滤波精度低的问题,为提高导航定位的精确性和稳定性,提出一种自适应的滤波方法。首先,提出了一种新的自适应UKF(AUKF)算法,该方法将残差序列的协方差矩阵视为过程噪声协方差矩阵的不确定量,基于此采用平滑滤波的方法设计自适应因子,并利用该自适应因子实时调整过程噪声协方差矩阵,减弱了噪声统计特性不确定性对滤波精度的影响;其次,采用交互式多模型(IMM)算法设置模型集M,并通过实时调整模型概率来实现各个模型间的软切换,解决了单一模型对载体运动状态描述不全面而导致滤波精度低的问题。仿真结果证明该算法能有效提高载体在复杂机动状态下的定位精度。     

多站时差定位关键技术研究

提出一种基于机动平台的电子侦察目标精确定位方法,利用多站观测获得雷达辐射源时差信息,通过定位跟踪算法实现目标位置精确估计。该方法具有较大的灵活性,适用于任意机动观测平台,且可方便地推广应用于更多机动平台组网观测,以提高侦察定位精度和稳健性。分析了精确时差测量、辐射源定位跟踪等关键技术,并进行了性能分析仿真。     

一种基于强机动的目标跟踪改进算法

针对传统目标跟踪算法鲁棒性较差等问题,提出了一种基于当前统计模型的无迹卡尔曼滤波交互式多模型(IMM-CS-UKF)融合算法。在交互式多模型算法框架内,计算当前统计模型的概率,提高了统计模型的目标加速度和自适应性。该算法结合了交互式多模型和无迹卡尔曼滤波算法,具有对不同机动模式目标的自适应跟踪能力和精度高等优点。仿真结果表明,该算法对以多种机动策略实时机动的目标具有较好的跟踪性能。     

基于递推贝叶斯的检测跟踪一体化方法

在雷达系统中,对雷达散射截面积(Radar Cross-Section,RCS)较小的快速机动目标的检测与跟踪是难点。本文提出采用基于递推贝叶斯原理的检测跟踪(Track-and-Detect,T&D)一体化方法提高雷达对这类目标的检测和跟踪性能。针对机动目标,用模型参数更新法来改进递推贝叶斯方法,即利用先验信息或实时估计的目标速度信息实时更新运动模型参数。对雷达实测数据的处理结果表明,该方法在机动目标的平均信噪比约为6dB时,即可实现在虚警率为10-3时检测概率达到0.9的指标。     

应用BP网络校正的卡尔曼滤波器

当目标作机动飞行时,由于未知机动引起的估计误差的影响,卡尔曼滤波器的跟踪性能将会严重下降。提出了一种应用BP神经网络对卡尔曼滤波结果进行校正的机动目标跟踪方法,BP网络可以辨识非线性机动,修正卡尔曼估计值,改善跟踪效果。同时还研究了BP网络的自适应算法。对两个变加速机动目标的跟踪结果表明,经过BP网络校正的卡尔曼滤波器不会发生误相关,跟踪的精度较高。     

临近空间高超声速滑翔弹双通道跟踪算法

为了提高临近空间高超声速滑翔目标的跟踪精度，提出了一种双通道并行跟踪算法。首先对比分析了目标的弹道轨迹，目标角度域参数相比位置域参数存在更显著的变化规律，为了在雷达测量直角坐标系下跟踪，采用倾角和方位角代替航迹倾角和航向角，将倾角变化率和方位角变化率描述成零均值正弦自相关随机过程，分别建立了纵向通道和横向通道的角度域模型。然后将目标轨迹分解到纵向观测平面和横向观测平面，通过量测数据预处理、双通道并行滤波、输出状态合并，实现目标的三维跟踪。最后通过仿真实验设置了算法中两个通道的机动模型的参数，分析了过程噪声对跟踪精度的影响，仿真结果表明，与现有的临近空间高超声速目标跟踪算法相比，该算法具有较高的跟踪精度。     

基于扩展卡尔曼滤波的机动目标跟踪研究

针对雷达导引头跟踪机动目标问题,建立了一种适于高机动目标探测的非线性系统模型,采用扩展卡尔曼滤波算法推导适用于弹载脉冲多普勒雷达机动目标探测的滤波模型,用以估计俯仰失调角、方位失调角、弹目相对速度和距离等信息,利用系统数学模型对目标加速度及弹目视线角速率进行解算估计。对标称弹道和极限弹道的跟踪仿真表明,所建立的系统模型和滤波设计方案,能够处理真实飞行中存在的部分信息缺失问题,对于极端情况下的遮挡问题也能在一定时间内保证较高的跟踪精度。     

基于NHDO的机动目标拦截攻击角度约束导引律

为了精确控制导弹在有限时间内以期望攻击角度拦截机动目标,采用将导弹自动驾驶仪简化为惯性环节的方法,结合终端滑模控制理论设计了一种带攻击角度约束的有限时间收敛制导律。为了滤除视线角速率噪声,提出一种非线性跟踪微分滤波器对噪声进行滤波,建立了考虑滤波的制导系统状态方程,基于此方程设计非齐次干扰观测器,用于目标机动不确定项的估计补偿。仿真结果表明,所设计的制导律能达到对视线角速率有效滤波,对目标机动状态精确估计的目的,克服系统动态延迟对制导精度的不利影响,满足攻击角度和制导精度的双重要求。     

基于递推最小模型误差估计的机动目标跟踪

将非线性系统递推最小模型误差估计用于机动目标跟踪 ,有效地解决了基于Kalman滤波的跟踪算法对机动模型的依赖性和非线性跟踪的不稳定性问题。仿真结果表明 ,该估计方法能适应不同的机动方式、精度高、跟踪快速 ,具有重要的工程应用价值     

接近和跟踪非合作机动目标的非线性最优控制

航天器在实施对空间非合作目标的近程操作任务中,需要接近目标并保持在目标附近的特定方位,对目标指定部位随动跟踪和观测。针对非合作机动目标的接近和视线跟踪的六自由度控制问题,根据视线坐标系下的相对轨道方程和体坐标系下的相对误差四元数姿态方程,建立了航天器间近距离相对运动的轨道和姿态联合控制模型。考虑模型的非线性、时变性和计算的快速性,采用θ-D控制方法进行接近和视线跟踪的轨道和姿态联合控制。为了减小跟踪同时存在轨道和姿态机动的非合作目标的控制误差,应用Lyapunov最小-最大定理设计了θ-D修正控制器,改善非合作目标同时进行姿态和轨道机动时的控制性能。仿真验证了模型的正确性和控制器良好的跟踪性能。     

拦截大气层内机动目标的自适应积分滑模制导律

针对大气层内机动目标拦截的末制导问题，提出了一种自适应积分滑模制导律。基于抑制弹目视线旋转的原则，设计了一种视线转率收敛速率可调的跟踪剖面，选取跟踪误差与其积分为状态变量，采用状态有限时间收敛的积分滑模面与快速趋近律推导得到了积分滑模制导律。为了处理未知的目标机动项，提出了一种自适应算法，对目标机动项上界的平方进行估计，构成了自适应积分滑模制导律，并证明了其有限时间收敛的特性，给出了各状态变量的收敛域。最后，将制导律转换成适用于大气层内拦截的形式。仿真结果表明，所提制导律能够精确拦截机动目标，剖面跟踪误差收敛速度快，过载分布均匀，能量消耗少，并具有良好的噪声特性，易于工程实现。     

高光谱侦察技术特点及其对地面军事目标威胁分析

介绍了高光谱成像探测的原理和特点。给出了国外高光谱侦察技术的发展现状、主要计划项目和趋势。讨论了高光谱侦察技术在战场情报侦察、伪装隐身目标探测,以及机动目标追踪识别等对地面军事目标的侦察威胁。