机载多目标跟踪系统模型和运动补偿

研究多目标跟踪技术在机载雷达应用中的特殊问题——坐标系的选择、载机运动的稳定与补偿。建立了数学模型 ,进行了仿真研究。研究结果表明 :载机运动的稳定与补偿是机载多目标跟踪中必须重视的问题 ,并得出基于 NED和 RHV的组合坐标系下的模型 ,在机载应用中有很好的性能。优点是易于解耦、避免了非线性、降低了计算量、且有较高的精度     

多传感器融合目标跟踪

分析了基于成象和雷达两种传感器对目标状态的测量模型及其融合模型。针对两种传感器之间测量信息的不同步问题,给出了一种基于最小二乘法的不同步信息之间的时间配准和融合方法,并设计了跟踪滤波器。     

反馈线性化飞行控制的应用问题研究

分析了反馈线性化飞行控制的奇异摄动降阶条件,讨论了外环解耦矩阵的奇异域和跟踪误差,建立了操纵面冗余时分配偏转指令的原则。用过失速转弯等机动进行了数值仿真验证。     

修正的概率数据互联算法

阐明了概率数据互联(PDA)算法能很好地解决密集环境下的目标跟踪问题,在该算法基础上,人们又提出了联合概率数据互联(JPDA)算法和一些基于 PDA 的修正算法。在概率数据互联算法中,有一个很重要的参数就是杂波数密度(或波门内虚假量测期望数)。然而在许多实际情况中,这个参数是很难获取的。针对这一问题,文中提出了一种修正的概率数据互联算法,该算法通过实时地调整这一参数来获得对目标较为准确的估计结果。最后,给出了算法的仿真分析。     

雷达目标跟踪中的非线性滤波技术

对雷达目标跟踪中的9种非线性滤波技术进行了综述,介绍了其基本思想,分析了各方法的优缺点并进行了比较。     

机载红外搜索跟踪系统关键技术分析

概述了红外搜索跟踪系统的组成及主要技术特点,对红外成像系统中的红外望远光学系统、红外探测器组件等进行了分析;探讨了稳定与瞄准系统实现方案;对图像跟踪器中的跟踪算法及工程实现中采取的措施进行了论述。     

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。     

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。