基于时差的多辐射源数据关联与无源定位算法

当前电磁环境日益复杂,对多个辐射源的数据关联和无源定位已经成为重要的研究方向。以时差双曲交会定位为例,根据不同时刻到达时间差的连续性以及同一目标到达不同监测站时间差之间的相关性,完成测量数据的正确关联,并利用卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波、粒子滤波对辐射源的位置进行估计,仿真计算表明该方法具有较高的正确关联概率,可以实现定位误差的快速收敛。     

基于多参数特征的辐射源识别技术

针对复杂战场电磁环境下辐射源识别困难的问题,提出一种基于多参数特征的辐射源识别方法。介绍了辐射源辐射信号特征量的提取技术,给出了识别的原理和步骤。最后在小样本和大样本辐射源数据库的基础上,利用该识别技术进行了仿真,结果证明了基于多参数特征的辐射源识别方法的有效性和准确性,相比于传统的辐射源识别技术,该方法识别率更高,速度更快。     

基于聚类的多平台协同数据关联算法研究

从多平台协同工作的角度出发,针对目标和传感器观测数据之间的关联问题进行了研究。给出了模糊聚类目标函数、FCM算法步骤和量测目标归属判定方法,基于此,提出了模糊C-均值聚类和量测目标归属判定算法,然后提出了基于聚类算法的多平台协同多目标数据关联算法。仿真实验结果表明,该算法数据关联正确率较高,能够提升跟踪精度。     

基于缺失数据填补的辐射源识别方法

针对模板雷达特征参数残缺而造成的测量辐射源不能正确识别问题,提出了一种基于 缺失数据填补的辐射源识别算法。该算法利用矢量神经网络对缺失数据进行填补,并对填补 后的训练样本进行重新训练,从而得到网络结构参数。仿真实验表明本文方法不仅能处理缺 失数据,而且在噪声环境下也能识别区间类型和标量类型的输入矢量。
     

对运动辐射源的单站无源伪线性定位跟踪算法

本文针对只测向单站无源定位中推广卡尔曼滤波（EKF）算法具有不稳定性等缺点，在只测向（BO）定位算法的基础上增加方位角速率观测信息，提出了一种对运动辐射源的单站伪线性卡尔曼滤波定位方法并进行了计算机仿真，它相对于只测向方法提高了定位误差的收敛速度。它可用于无源侦察监视或导弹制导等要求快速收敛的场合。     

基于决策树的雷达辐射源关联方法

雷达辐射源正确的关联能够避免雷达目标增批、漏批.有别于传统的雷达辐射源参数模板匹配关联方法,首先通过信息增益构建决策树,对雷达辐射源进行预分类,获取粗关联结果.然后根据分类结果获取相应特征参数向量权重及关联门限,得到不同类别雷达的特征参数向量关联规则,再根据不同的关联规则进行精细化关联处理以提升关联正确率.仿真结果表明...     

基于熵权的灰色关联概率数据关联算法

在多目标信息融合中,通过数据关联判断来自不同传感器的数据是否代表同一个目标,传统数据关联一般采用联合概率数据关联算法,单纯依靠状态量测且计算复杂。而基于灰色关联的概率数据关联算法,能够利用目标的多个特征信息进行数据关联,且计算简单准确。特征信息一般由专家主观判断给出。提出了基于熵权的灰色关联概率数据关联算法,由量测数据自适应的给出各特征的权重系数,不依赖于专家。仿真表明,该关联算法具有很好的工程实用性。     

用于多目标跟踪的交互多模式概率数据关联算法

本文提出了一种新近开发的采用多模式数据关联的多目标跟踪算法。多模式数据关联是建立在利用从测量序列中提取多模式多目标跟踪这一新方法上的。Markov接控制多模式间的转换，这就能对多个模式进行交互作用。模式的引进开发了高性能算法的新范式，从而提出了一种高效的跟踪算法－交互多模式概率数据关联（IMP－JPDA）算法。IMP－JPDA算法可以看作一种广义的联合概率数据关联（JPDA）算法；当仅采用一次扫描的测量时，IMP－JPDA将简化为JPDA。     

用于杂波环境下跟踪的自适应概率数据关联算法

提出了一种采用自适应更新时间，用于在杂波环境和探测概率小于１的环境下跟踪 概率数据关联滤波器，并与采用恒定更新时间的概率数据关联滤波器作比较。     

被动多站多目标的测量数据关联算法研究

将视线距离的概念引入到被动多站多目标的测量数据关联,提出了各观察站对于同一目标的视线之间的距离和最短的关联准则,在此基础上,构造了测量数据的快速关联算法。其主要特点是不需要目标位置的任何先验信息,从而克服了由此产生的各种不利影响,为数据关联提供了一条新的思路。最后的仿真结果验证了算法的有效性。     

基于混沌优化自适应遗传算法的数据关联求解

通过判断目标量测值和运动状态之间的最优对应关系,将数据关联问题描述为一类约束组合优化问题,采用混沌优化自适应遗传算法来求解数据关联问题,仿真结果表明,这种算法具有很高的关联成功率;此外,分别采用自适应遗传算法、混沌优化算法以及混沌优化自适应遗传算法求解数据关联问题,结果表明,混沌优化自适应遗传算法求解数据关联问题的最优率明显高于其他2种方法,且其收敛速度也明显快于单独使用自适应遗传算法或混沌优化算法。     

基于功率估计的方位数据关联算法

将功率信息与电波传播相关理论引入到测向交叉定位的数据关联问题中,提出一种基于功率估计的方位数据关联算法。推导了阵列协方差矩阵中信号功率与阵列流型之间的关系,利用空间协方差逆矩阵高阶幂逼近噪声子空间的方法,在已知阵列流型的基础上准确获取各目标的功率参数,避免了幅值特征类关联算法易受噪声与信号波形影响的问题;根据功率和传播路径的衰减关系,构造方位组合与功率信息的关联置信度函数,挑选出正确的关联组合。仿真结果表明了算法的有效性和优越性。     

无源跟踪观测信息的融合优化滤波算法研究

为充分利用探测设备可测得的到达时间、到达方向和多普勒频率等空域、时域与频域信息,提出了一种新的单站无源定位系统数据融合优化滤波算法。给出了算法的基本原理及其模型。仿真结果表明：与传统算法相比,该算法具更好的定位精度和收敛速度,是一种有效、可行的定位算法。     

基于数据深度加权的卫星轨道确定技术

将统计数据深度理论应用到抗差估计中,用数据深度作为衡量残差在整个样本集中地位的统计量.提出了基于数据深度加权的抗差估计算法.考虑到天基观测结构的复杂性,设计了天基测控的误差传播因子,并构造了模型结构权对定轨模型结构进行加权.在此基础上构造了基于数据深度加权和模型结构加权的M估计算法,证明了该算法的高崩溃点特性.设计了天基测控模式下的轨道确定仿真试验,试验结果表明该估计方法能有效抑制观测粗差和模型结构误差的影响,并且能显著提高定轨算法的鲁棒性.     

基于样条模型的多传感器目标跟踪算法研究

研究武器试验中多传感器目标跟踪的数据融合问题。通过用样条函数表示目标轨迹参数,建立了问题的节省参数模型,并构造了快速的样条递推算法和参数估计算法。采用样条函数这种稀疏表示方法后,新方法能有效地减少待估参数的个数,提高参数估计精度,在减少计算量的同时降低处理系统的存储负担。仿真结果说明新算法能在很短的时间内完成数据融合,且得到的融合结果精度很高。     

基于无奇异变换的卫星广播星历拟合算法

针对导航卫星轨道偏心率近似为0,致使卫星轨道的近地点角距定义模糊,在数据拟合过程中会导致法矩阵（H^TH）奇异的问题,本文提出基于无奇异变换的广播星历参数拟合算法,引入无奇异轨道根数代替经典开普勒根数,推导了空间目标位置矢量对基于无奇异轨道根数的广播星历参数偏导数矩阵,利用变换后的观测方程迭代拟合得到改进广播星历参数,再将结果归一化到基于开普勒根数的广播星历参数。最后利用仿真算例验证了所推公式和算法的合理性。     

遥测数据重建弹道校正方法

弹道导弹遥测系统数据丢帧一般采用直接插值法进行校正,这对导弹运动速度和位置而言精度不高。文中在分析弹道导弹运动特性的基础上,提出视速度增量校正方法,仿真表明该方法的计算精度高于直接插值计算方法。在此基础上利用该方法对速度和位置数据进行了增密,得到了步长小、精度高的增密数据。     

基于数据质量的机电系统BIT虚警研究

机电系统机内自测试(BIT)虚警问题一直是困扰其发展和应用的重要因素.本文首先明确了数据质量在机电BIT检测过程中的作用,对数据质量的属性及数据异常判断方法做了简要介绍.在分析了数据异常将可能导致BIT虚警之后,提出在BIT诊断和决策前加入数据异常判断环节,分析结果表明,此方法能够有效地降低机电BIT系统虚警率,提高其故障检测率.     

一种质量矩导弹模糊姿态控制规律的研究

针对大气层内飞行的质量矩导弹,提出了一种基于模糊逻辑的姿态控制规律。在建立了3轴稳定质量矩导弹姿态运动模型的基础上,制定了3个方向上滑块位置对应的模糊规则表,并通过分析角加速度和遍历条件的关系对3个滑块位置协调控制。同时利用遗传算法根据指定的性能指标对PD控制参数进行离线校正。仿真结果表明,该方法能在保证系统稳定的情况下有效实现导弹的姿态调整。