临近空间高超声速滑跃式轨迹目标跟踪技术

针对临近空间目标飞行速度快、机动特性强和加速度突变的特性,提出一种地心直角(ECEF)坐标系下基于目标特性分析的修正强跟踪滤波(MSTF)算法。首先,通过对ECEF坐标系下目标量测的无偏转化处理,以有效减小目标高超声速飞行所带来的旋转、平移和线性化误差影响;接着,在对目标特性充分分析的基础上,合理构建强跟踪滤波(STF)模型,通过对模型参数的自适应调节,以有效实现临近空间高超声速滑跃式轨迹目标的精确跟踪;最后,结合统计学原理对目标加速度的突变进行合理检测和补偿,以进一步修正强跟踪滤波模型的跟踪精度。仿真结果表明,与现有的临近空间目标跟踪算法相比,该算法具有较高的定位跟踪精度。     

主被动传感器UT-DC目标定位算法

主被动传感器融合定位具有高度非线性,针对采用传统的线性化方法计算变量统计特性,理论定位结果与实际定位结果相差较大的情况,文章提出了基于不敏变换(UT)的数据压缩(DC)融合定位算法。首先,通过不敏变换精确计算了二维变量的统计特性,减小了非线性误差的影响;其次,针对数据压缩过程中量测信息重复利用的问题进行去相关性处理,获得较高的定位精度;最后,通过理论分析和仿真结果验证,相较于传统的线性化处理方式相差较大的情况,基于不敏变换的数据压缩融合定位方法理论结果与实际结果相吻合。     

基于均值-方差联合检验的航迹欺骗干扰识别

以集中式融合结构雷达网为研究背景,从电子战飞机(ECAV)产生虚假航迹的原理出发,针对真/假航迹空间分布差异,提出了基于均值-方差联合检验的航迹欺骗干扰识别技术。首先分析了真/假航迹的统计特性差异,然后利用多个时刻航迹的坐标差,并通过坐标差的协方差阵对角化和归一化处理来构造检验样本,最后利用似然比统计检验的方法实现了虚假航迹的识别。仿真结果表明该技术能够对航迹欺骗干扰进行有效的识别,在雷达测距精度、测角精度变化的条件下仍能保持较高的识别率。