SAR图像伪加性相干斑噪声统计特性

研究了SAR图像加性模型中伪加性相干斑噪声分量的统计特性。分析了SAR图像中真实信号分量和乘性相干斑噪声分量的统计特性;在此基础上结合Edgeworth展开式和以Mellin变换为基础的第二类型特征函数及其对数累积量详细推导了伪加性相干斑噪声概率密度函数的近似表达式;各信号分量的概率密度函数中的参数采用对数累积量方法进行估计。最后利用SAR实测数据仿真分析了伪加性相干斑噪声的统计特性。实验结果表明,乘性的相干斑噪声转换为加性噪声后,其统计特性非常接近于高斯分布。     

多传感器多目标系统误差融合估计算法

为解决多传感器组网系统的系统误差估计问题,基于多传感器多目标上报信息,研究并提出了一种多传感器多目标系统误差融合估计算法.算法构建了两级融合结构,即第一级对多传感器组合状态估计信息进行反馈融合以改善局部组合状态估计精度,从而间接改善系统误差的估计精度,而第二级对多目标系统误差估计信息进行融合以进一步提高系统误差的估计精度.蒙特卡洛仿真显示算法能有效融合利用多传感器多目标信息,实现多传感器系统误差的实时精确估计.     

面向领域的仿真设计建模工具SIMDEMO

讨论了面向领域的仿真设计建模工具SIMDEMO的设计和实现.基于透明性、正交性、层次性的视图分解原理,对处于不同阶段、面向不同用户、涉及不同方面的系统模型采用多视图进行分解,建立了以多视图为核心理念的系统协同建模方法,给出了该建模方法下建模所需遵循的过程指导.针对领域模型描述、表示以及操作等多个方面对工具重构的需求,研究得到了基于元对象反射模型的工具架构;架构具有良好适应性,使得工具重构更灵活、简捷.对SIMDEMO的功能结构进行了简介,给出了系统实现方案.最后,将SIMDEMO与典型同类工具作了比较.     

基于傅里叶变换的航迹对准关联算法

研究了在组网雷达存在系统误差情况下的目标航迹关联问题,理论分析了雷达系统误差对目标航迹的影响,并将该影响表示为目标航迹的旋转和平移量。在此基础上,提出了一种基于傅里叶变换的系统误差配准前航迹对准关联算法,该算法将组网雷达的航迹数据看做为一种整体信息,采用傅里叶变换理论来估计和补偿组网雷达目标航迹数据到融合中心航迹数据的相对旋转量和平移量,将雷达网中雷达上报的目标航迹数据对准到融合中心,从而不依赖于估计雷达网系统误差,实现了误差配准前的航迹准确关联,能够为后端的系统误差配准提供可靠的关联目标航迹数据。     

一种基于随机集的模糊观测的多目标跟踪算法

为解决目标数未知或随时间变化时模糊观测的多目标跟踪问题,将多目标状态和模糊 观测数据表示为随机集形式,利用模糊观测的似然函数融合模糊数据,建立了模糊观测的概 率假设密度(probability hypothesis density,PHD)粒子滤波方法。这种方法首先利用 粒子滤波预测和更新随机集的PHD,然后估计目标数N,最后找出N个PHD最大的点就 是多目标的状态估计。在相同的仿真环境中,用这种方法与用重心去模糊器进行去模糊处理 后的观测数据同时跟踪目标数变化情况下的多目标,并进行了比较,结果表明,模糊观测多 目标跟踪的PHD粒子滤波能稳健跟踪目标数未知或随时间变化时的目标状态和目标数,性能 好于去模糊情况。     

不确定航迹自适应预测模型

针对现有航迹预测技术中，存在无模技术缺乏理论分析支持、能力有限、适用范围窄、有模技术先验假设过多、前提条件严苛、通用性差等问题，通过理论推导，利用循环和多层神经网络结构，研究提出了具有理论严谨、先验假设少、适用范围广、通用性强等优点的不确定航迹自适应预测模型，同时给出了典型的实现方法。该模型克服了现有航迹预测方法的缺点与不足，并具有无模与有模两类技术的优点与长处，仿真和实测实验验证表明：该模型能很好地提取识别出数据中存在的模式，并基于模式，进行正确有效地预测，能有效解决不同实际环境中的航迹预测问题，效果明显。     

一种新的雷达组网实时误差配准算法

雷达组网系统首先要解决误差配准问题，来准确地估计和消除系统误差。本文研究了异地雷达组网误差配准问题，在考虑随机量测噪声影响的基础上，提出了一种实时Kalman滤波(RTKF)误差配准算法，然后针对多条配准航迹，给出了该算法的扩展形式，即ERTKF误差配准算法，并对两种算法进行了性能分析。仿真表明两种算法能有效地对雷达系统误差进行估计，尤其是当系统偏差发生变化时，配准效果明显优于实时质量控制(RTQC)配准算法。     

2D雷达组网中目标高度估计误差的Cramér-Rao限

 在由2坐标雷达组成的雷达网中,推导了目标高度估计误差的CRLB(Cram&;#225;r-Rao限),并通过不同条件下的数值计算得到了一些结论。结果表明,目标高度估计误差的CRLB既与雷达的测角误差有关,也与目标和2个雷达站形成的夹角有关系,雷达配置在不同的高度上有利于目标高度估计的收敛性。这些结论对于2坐标雷达组网以及雷达网中的传感器管理具有指导意义。     

基于神经网络和人工势场的协同博弈路径规划

协同博弈路径规划是空战自主决策、机器人体育比赛等应用场景中的重要问题，其难点在于对环境对抗性反馈的实时自适应和多智能体的相互配合。提出一种基于神经网络和人工势场的协同博弈路径规划方法，使用反向传播（BP）神经网络自适应调整人工势场函数系数，并将人工势场作为神经网络输出端的特征提取。为解决真实样本质量和数量不足的问题，基于遗传算法仿真生成样本数据用于神经网络训练，并通过滚动时域的思路面向动态博弈优化样本性能。从样本数据中提炼出距离差与航向差以反映协同和博弈特性，利用神经网络的黑盒特性和学习能力解决协同博弈问题。应用于二对一反隐身超视距空战路径规划，比经典人工势场法有明显性能提升，且计算开销可接受，计算复杂度分析表明该方法可以较好扩展到多机对抗场景。     

基于相位相关的部分可辨编队精细起始算法

针对部分可辨条件下编队目标的精细起始难题,提出了一种基于相位相关的部分可辨编队精细起始算法。首先,采用基于坐标映射距离差分的快速群分割与基于编队中心点的预互联对雷达量测进行预处理;然后,利用图像匹配中相位相关特性,将相邻时刻编队结构进行补偿对准,解决了低目标发现概率情况下的编队结构对准问题;最后,采用增加虚拟量测并后验判决的方式,结合最近邻法做编队航迹精细互联,在填补航迹缺失、增加正确航迹的同时抑制虚假航迹的产生。经仿真验证,与修正的逻辑法、基于相对位置矢量的灰色编队精细起始算法相比,本文所提算法在提高航迹正确起始率、抑制虚假航迹方面性能优势显著,且对环境杂波与雷达精度具有较好的鲁棒性,对目标发现概率具有较好的适应性。