基于泛化熵随机森林的雷达目标航迹起始方法

文章提出了一种基于泛化熵随机森林的雷达目标航迹起始方法,通过引入一种泛化熵可调参数,解决了传统随机森林算法对差异数据集泛化能力和适应性差且难以确定全局最优解的难题。首先利用雷达多周期回波数据构建随机森林算法决策模型,其次基于设计的泛化熵处理规则对实测数据进行分类处理得到所需测试样本,最后将测试样本输入完成模型训练的随机森林进行迭代寻优和自主决策以获取雷达目标的航迹起始结果。雷达实测数据验证表明,文章所提出的方法相比于传统随机森林方法具有更为优越的目标航迹起始性能。     

陀螺稳定平台漂移误差参数的辨识方法研究

给出了一种平台工作在惯性稳定状态下的静态多位置测漂方案 ,建立了包含陀螺漂移、地球自转因素在内的平台漂移数学模型和系统状态方程 ,解决了三轴开路状态下的耦合问题。取框架角传感器的输出作为观测量 ,利用广义Kalman滤波器对含有噪声的测量数据进行处理 ,将参数辨识问题转化为状态估计 ,仿真结果表明 ,此方法可以获得较好的辨识效果     

混合高斯测量噪声下的多模型滤波

就带有混合高斯测量噪声的离散时间系统 ,提出了一种简化的多模型滤波。理论分析证明该滤波方法用较少的计算量得到了与交互多模型滤波相同的估计性能。为满足应用要求 ,给出了该滤波器的数值鲁棒实现方法。一个关于仅有方位测量的制导例子验证了该滤波算法的有效性。     

基于SVM算法的虚假航迹识别

针对云雨杂波和主被动干扰导致多雷达传感器产生虚假目标航迹的问题,利用支持向量机(SVM)算法的自主学习能力,通过构建基于数据驱动的判别模型进行虚假航迹识别。针对航迹起始得到的目标潜在航迹,利用人工智能数据驱动、自学习的特点,设计了SVM算法。通过对已标记真假的目标航迹样本进行离线学习,形成虚假航迹识别的SVM分类器,实现了基于数据驱动的判别模型代替先验知识规则约束的固定模型,并在工程应用中,利用SVM分类器在线识别虚假航迹,完成实时剔除。通过实测雷达数据实验验证,该算法的目标虚假航迹准确率高达95%以上,完全满足实际的工程应用需求。相比基于阈值或规则进行硬性判断的传统虚假航迹识别方法,所提出的算法不仅提高了准确率,还具有较高的实时性,能够适应复杂多变的杂波环境,在实际应用中具有更强的适应性和实用性。因此,提出的基于SVM算法的虚假航迹识别方法对于密集杂波场景下的虚假航迹剔除问题具有显著的实际应用价值。     

一种航天测控冗余跟踪弧段处理方法

随着在轨航天器的日益增多,测控资源的需求量也日益增大,因此,其使用效率也倍受关注。当航天器重要测控弧段安排多个测控设备进行全力跟踪时,很容易出现测控弧段搭接或完全被覆盖的情况。为有效利用现有测控资源,针对弧段搭接的情况,提出了一种基于冗余度评价函数的跟踪弧段处理方法,该方法在不降低跟踪总时长情况下,通过合理有效地配置测控资源,剔除了冗余跟踪弧段,提高了现有测控资源的使用效率。     

集成式随动装置目标引导信息动态校准方法研究

光电对抗系统在机动状态下搜索和跟踪目标时,必须用位置陀螺代替码盘来确定目标方位角。但是,由于搜索轴陀螺存在漂移和累积误差,导致跟踪转台按照引导信息调转到位后目标无法进入跟踪视场,而且陀螺的漂移和累积误差是随时间和温度非线性变化的,很难直接进行修正。为了解决这个问题,提出了一种对引导信息进行间接动态校准的方法。     

对失效卫星特征点的自适应位姿跟踪控制

为满足对失效卫星上某个特征点位置悬停的同时使追踪星上敏感器指向该特征点,展开了对失效卫星特征点与追踪星间相对动力学建模与控制的研究。在追踪星本体坐标系下建立了六自由度相对位姿动力学模型,并结合失效卫星上特征点的运动规律,给出追踪星的期望跟踪位置和期望跟踪姿态。考虑到追踪星质量、转动惯量、系统所受扰动力、扰动力矩及失效卫星转动惯量的不确定性,设计了复合自适应位姿跟踪控制律,并通过Lyapunov法证明了闭环系统稳定性。对输出受限情况,采取设计控制参数调节过程及输出限幅措施。在仿真条件下,系统在自适应控制律下能够以位置误差约1cm、姿态误差约0.01°完成位姿跟踪任务;增大不确定参数偏差后,位置跟踪误差增至约7cm,姿态误差增至约0.1°;对控制参数进行调节后,可在不影响跟踪精度的条件下在指定范围内限制输出幅值,将幅值限制在指定范围内,并减小控制所需冲量的9%和冲量矩的30%。     

基于双滤波器的高精度目标跟踪估计方法

针对连续推力的合作航天器,采用双重无迹卡尔曼滤波(DUKF)算法估计其状态和加速度。通过状态滤波器和参数滤波器的配合,提升滤波精度,完成运动状态和参数的估计,从而实现合作目标的运动轨迹跟踪。与合作航天器相比,非合作航天器存在大小未知、发生时刻未知的机动,无法获得加速度,且信息获取和运动状态的估计难度大。针对非合作航天器,基于简化的相对运动方程,结合天基平台获得目标的观测信息,采用两个扩展卡尔曼滤波(EKF)及基于半正焦弦的机动检测策略实现多未知脉冲机动的运动状态的估计。仿真结果表明：相比于无迹卡尔曼滤波（UKF）,DUKF在对合作航天器的状态和加速度估计方面具有更快的收敛速度和更高的滤波精度;对于存在未知机动的非合作航天器,通过对比验证机动检测策略与滤波器切换策略相结合的方法的有效性,该方法能够检测到多次机动并且减少误判。     

利用H.264中运动矢量实现运动目标检测

针对视频压缩和运动目标跟踪同时实现的应用,通过研究H.264压缩标准中运动矢量包含的图像运动信息并分析运动估计原理,提出了一种利用视频压缩中的运动矢量信息实现运动目标检测的方法,确立了H.264编码流中运动矢量与场景中物体运动状态的对应关系.将运动目标从背景中分离是检测算法的核心.对于双门限值的设置,可分离不同运动速度的目标;同时,算法排除了背景运动的干扰,因而可应用于摄像机运动的场合;由于检测算法所用的运动矢量直接来源于H.264编码过程,而大大降低了计算复杂度,利于硬件实现.     

GPS接收机数字码跟踪环性能研究

建立了伪码捕获和跟踪过程的数学模型;推导出了伪码捕获的检测概率和虚警概率,提出了改进的双Dwell搜索方法;对一阶、二阶、三阶DDLL的动态跟踪性能及输入随机噪声影响进行了定量分析。研究结果表明,双Dwell搜索方法能显著缩短平均捕获时间,应根据不同的系统动态特点,选择不同的环路参数,以优化码跟踪环的特性。