临近空间高超声速助推-滑翔式轨迹目标跟踪

针对临近空间高超声速、助推-滑翔式轨迹目标跟踪的问题,提出一种经度-纬度-高度坐标系（Longitude-Latitude-Altitude, LLA）下基于目标轨迹特性分析的三维投影跟踪算法。首先,针对临近空间目标在经纬方向上的线性高超声速运动和高度方向上高机动频率运动的不同,将目标量测分别投影到经纬平面和高度方向上,并通过分段跟踪处理,以减小耦合误差对目标跟踪精度的影响;接着,在对目标高超声速特性充分分析的基础上,利用经纬方向上的点迹归并和凝聚处理,以有效解决目标高超声速运动所引起的分裂问题;然后,在对目标高度IMM跟踪的基础上,通过对加速度突变的合理检测和补偿,以进一步实现目标在高度方向上高机动频率运动的可靠跟踪;最后,结合统计学原理,将目标在同一时刻不同跟踪段中的状态估计相关联,以有效实现临近空间高超声速、助推-滑翔式轨迹目标的精确跟踪。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。     

一种临近空间高超声速目标检测前跟踪算法

针对传统算法无法对临近空间高超声速目标进行有效检测的问题,提出了一种基于Hough变换和多条件约束的检测前跟踪算法。首先采用时间-径向距离量测(TBD)数据进行Hough变换,将参数空间变量θ作为积累约束条件来避免无效积累,得到目标可能航迹;之后对所有可能航迹进行速度约束和航向约束,进一步剔除虚假航迹和航迹内杂波点;最后对同一目标航迹进行合并,得到最终确认航迹。通过仿真对算法有效性进行了验证,并分析了不同信噪比和杂波密度条件下的算法性能,仿真结果表明,算法能够在杂波环境下对临近空间高超声速目标进行有效检测。     

临近空间高超声速目标点迹处理研究

针对临近空间高超声速目标在雷达数据处理中容易出现目标分裂的问题,通过分析临近空间高超声速目标原始点迹数据特点,提出了一种适合临近空间高超声速目标点迹处理的方法,该方法通过野值剔除、点迹数据归并、点迹凝聚和修正等步骤,实现了目标原始点迹数据一个目标在某一时刻只有一个点迹的要求。仿真结果表明,该方法能够实现对临近空间高超声速目标原始点迹的有效处理。     

临近空间高超声速目标修正随机Hough变换TBD算法

针对临近空间高超声速目标的检测跟踪问题,提出一种修正的随机Hough变换检测前跟踪算法。首先,为尽可能克服远距离条件下角度误差带来的较大位置偏差,通过解耦的方式将量测点迹映射至精度较高的径向距离-时间平面进行检测;然后,为更合理地合并参数空间特征点并提升积累效率,构建检验统计量并与自适应门限进行比较,将特征点合并问题转换成两个正态总体均值差的自适应假设检验问题,并利用点数积累与能量积累相结合的双重积累方式进行积累检测;最后,为进一步降低虚假航迹数,引入运动约束和航迹合并措施,得到最终按时序关联的检测航迹。仿真结果表明,相比标准Hough变换检测前跟踪算法,本文算法在检测概率相差不大的情况下具有更少虚假航迹和更低运行时间。     

一种新的临空高超声速飞行器滑跃段跟踪算法

针对临空高超声速飞行器滑跃段跟踪中存在的跟踪不稳定问题,提出一种基于多传感器的多周期多模型估计的最大熵模糊数据关联滤波(MPMME-MEFPDAF)算法。首先,在临空高超声速飞行器滑跃段运动特性分析的基础上,采用多周期多模型估计方法实现模型集自适应。然后,采用最大熵模糊数据关联思想,解决杂波环境下多传感器航迹断续、点迹关联问题。最后,将多周期多模型估计与最大熵模糊概率数据关联相结合,实现临空高超声速机动目标的多传感器连续跟踪。通过仿真验证,该算法比传统算法对临近空间高超声速速飞行器滑跃段的跟踪具有更好的跟踪效果。     

一种高超声速机动目标双(多)基地雷达探测方法

研究双基地雷达探测下临近空间高速机动目标的回波模型,针对长时间积累过程中回波包络中心跨距离单元走动及跨多普勒单元走动等问题,分析目标加速运动对回波积累的不利影响,提出一种基于Keystone变换和改进的三次相位变换的临近空间高速机动目标检测方法。该方法采用改进的三次相位变换估计多普勒变化率,基于运动参数补偿思想,实现大加速度条件下长时间回波信号的有效积累,从而实现临近空间高超声速目标检测。仿真结果表明,该方法能够克服距离走动和多普勒展宽的影响,改善脉冲积累的性能,提高双(多)基地雷达对临近空间高超声速机动弱目标的检测能力。     

一种临近空间高超声速目标跟踪算法

通过参考美国X-43A高超声速飞行器第二次试验飞行弹道,建立了临近空间高超声速目标的运动模型。针对目标跟踪中状态方程和量测方程存在的非线性问题,提出了一种基于不敏卡尔曼滤波的改进"当前"统计模型自适应滤波算法(ADE-UKF),并将此算法与基于"当前"统计模型的不敏卡尔曼滤波算法(CS-UKF)比较,仿真结果表明,该算法在跟踪临近空间高超声速目标时,具有良好的跟踪性能。     

临近空间高超声速目标滑跃式轨迹Sine-AIMM跟踪算法

针对单一的Sine模型算法无法与临近空间高超声速目标滑跃式轨迹准确匹配,现有的交互多模型(IMM)算法跟踪效果也不够理想的问题,提出一种基于多重贝叶斯准则的自适应交互式多Sine模型(Sine-AIMM)临近空间高超声速滑跃式目标跟踪算法.算法采用多个Sine模型对滑跃式轨迹进行匹配,并利用多重贝叶斯准则在线调整各模型...     

基于改进Hough变换的临近空间高超声速目标航迹起始方法

针对传统算法不能对临近空间高超声速目标进行有效航迹起始的问题,提出了一种基于改进Hough变换的快速航迹起始方法.量测数据经过Hough变换后,首先提取出参数空间中超过阀值的峰值点,形成备选积累单元位置矩阵,然后将备选积累单元位置矩阵中各列元素与本列各元素相减,并将超过距离偏差和角度偏差的点剔除,得到差值单元位置矩阵,最后对差值单元位置矩阵对应参数空间的所有点求均值,将均值作为曲线在参数空间的交点起始目标航迹.Mont Carlo仿真表明,新方法能够实现对多批临近空间高超声速目标的航迹起始,有效解决了航迹簇拥问题,具有一定工程实践意义.     

多尺度搜索补偿的临近空间高超声速目标相参积累算法

针对临近空间高超声速目标回波信号相参积累时存在的跨距离门和多普勒扩展问题,提出一种基于多尺度搜索补偿的相参积累算法。算法在距离走动补偿的基础上,根据目标加速度和加加速度的变化区间,同时对目标加速度和加加速度估计值进行搜索,并利用多尺度搜索的方法,解决搜索尺度和搜索计算量之间的矛盾,完成相参积累。仿真结果表明,算法能够有效解决目标长时间积累过程中存在的跨距离门和多普勒扩展问题,抑制噪声并提高增益,积累效果明显优于传统积累方法。     

临近空间高超声速滑翔弹双通道跟踪算法

为了提高临近空间高超声速滑翔目标的跟踪精度,提出了一种双通道并行跟踪算法。首先对比分析了目标的弹道轨迹,目标角度域参数相比位置域参数存在更显著的变化规律,为了在雷达测量直角坐标系下跟踪,采用倾角和方位角代替航迹倾角和航向角,将倾角变化率和方位角变化率描述成零均值正弦自相关随机过程,分别建立了纵向通道和横向通道的角度域模型。然后将目标轨迹分解到纵向观测平面和横向观测平面,通过量测数据预处理、双通道并行滤波、输出状态合并,实现目标的三维跟踪。最后通过仿真实验设置了算法中两个通道的机动模型的参数,分析了过程噪声对跟踪精度的影响,仿真结果表明,与现有的临近空间高超声速目标跟踪算法相比,该算法具有较高的跟踪精度。     

临近空间高超声速目标及其防御

介绍了美国临近空间高超声速飞行器的发展历程,分析了临近空间高超飞行器的战略意义和目标特性.根据临近空间高超声速目标对防御系统预警能力时间性、高速机动目标精确探测、拦截弹机动过载和高精度制导控制等要求,阐述了预警探测系统、指挥控制系统和拦截武器系统可采取的措施.     

基于测量数据积累的弱目标检测前跟踪算法

检测前跟踪(TBD)算法是一种有效的弱目标联合检测与跟踪方法。当目标强度参数未知时,基于点目标假设的主流TBD算法通常将其建模为增广目标状态变量,在贝叶斯框架下联合估计目标运动状态与强度信息。本文研究发现强度参数估计精度受限于点扩散函数(PSF)的设置,提出了一种基于测量数据积累的弱目标TBD算法。该方法利用目标的航迹,积累多帧间目标占据分辨单元的测量数据,在实现弱目标的联合检测与跟踪的同时,对目标强度参数完成准确估计,为后续目标分类或识别提供有用的目标强度信息。仿真结果表明:在低信噪比条件下,所提算法的强度参数估计精度和稳健性优于主流TBD算法,并最终收敛于参数完全已知时的最优联合检测与跟踪结果。     

面向临近空间高机动目标的改进预测命中点规划方法

研究面向临近空间高超声速目标的预测命中点设计问题,考虑到高超声速目标机动能力强,拦截系统的目标预报弹道中存在多次出现斜距相同的情况,导致基于斜距的预测命中点设计方法不适用。通过引入目标弹道预划分手段,保证在每个预测命中点搜索区间的斜距具有单调性,以便可以快速有效搜索到预测命中点,解决当前方法的局限性。结合拦截弹的标准弹道族计算,提出了基于目标弹道预划分的改进预测命中点设计方法。在此基础上,考虑到延时发射,通过状态转换的方法,将三维平面进行降维处理,获得标准弹道族与目标弹道的所有位置重合点,并通过两者飞行时间时长对比筛选出可行拦截弹道方案,从而获得发射时间窗口。最后,通过开展仿真分析说明了提出方法的有效性。     

对高超声速目标的跟踪及算法研究

对高超声速目标特性进行了研究,针对高超声速目标高速及高机动的特点,提出了使用参考加速度模型的IMM算法.同时采用UKF滤波解决对目标跟踪造成的非线性问题.蒙特卡罗仿真试验证实该算法跟踪效果较好、误差均方值小、跟踪精度高.     

面向轨迹预测的高超声速飞行器气动性能分析

为了给高超声速轨迹预测问题提供先验知识,研究了面向轨迹预测的高超声速飞行器气动性能分析问题。首先,简要介绍了高超声速再入滑翔飞行器的基本性能,从拦截的角度分析了对其滑翔段进行轨迹预测的必要性。其次,以HTV-2为例,采用斜激波理论、活塞理论、Prandtl-Meyer方程及粘性力工程计算方法对临近空间高超声速环境下飞行器的受力情况进行了分析建模。然后,对目标机动性能进行了仿真分析,仿真结果与相关文献报道较一致,证明了建模仿真方法的可行性。最后,基于以上建模仿真,给出了一组适用于临近空间高超声速飞行器滑翔段目标跟踪和轨迹预测的气动参数,并进行了仿真验证,为下一步研究基于拦截的高超声速飞行器轨迹预测提供了理论基础和方法指导。     

一种面向临近空间高超声速再入滑翔目标跟踪算法

针对临近空间高超声速再入滑翔目标的跟踪问题,提出了一种基于回顾成本输入估计的无偏转换量测卡尔曼滤波(Retrospective cost input estimation-unbiased converted measurements Kalman filter, RCIE-UCMKF)。首先,根据再入滑翔目标的飞行特性,将加速度看成是未知的确定输入构建运动学跟踪模型;然后,对目标的非线性量测信息进行无偏转换,并将得到的噪声协方差矩阵进行解耦,降低算法的复杂度;最后,利用回顾成本的输入估计对未知加速度进行重构,采用递推最小二乘法更新输入估计器的参数矩阵,同时将估计的加速度引入到卡尔曼滤波框架下,实现对高超声速再入滑翔目标状态的准确估计。仿真结果表明了该算法的有效性和可行性。     

基于运动参数估计的高超声速目标检测方法研究

在分析高超声速目标运动对雷达检测影响的基础上,采用参数估计补偿方法进行目标检测。该方法消除了距离走动及多普勒走动的影响,大大提高了高超声速目标的检测性能。在参数估计时,提出一种回波信号分段参数估计方法,分别对前后两段回波信号进行无模糊多普勒频率估计,然后利用两个不同多普勒频率进行多普勒调频率计算。该方法消除了多普勒模糊现象,避免了模糊因子的估计,减少了计算量,同时降低了对输入信噪比的要求。     

临近空间非弹道式目标HTV-2跟踪滤波与预报问题

近年来各国均开始重视临近空间高超声速飞行器的发展,其中以X-51A和HTV-2高超声速飞行器飞行试验相继成功为代表。本文概述了目前高超声速飞行器跟踪滤波与预报领域存在的难点问题,然后对坐标系进行了定义,并设计了HTV-2(Hypersonic Technology Vehicle-2)质心运动方程及跟踪滤波器,介绍了HTV-2弹道预估原理,最后使用卡尔曼滤波方法进行了仿真计算,并对相关参数的选取进行了分析。仿真结果得出使用卡尔曼滤波算法跟踪滤波效果较好,对工程应用有一定的借鉴意义。     

临近空间高超声速飞行器测控通信的需求及策略分析

对运行在临近空间的高超声速飞行器,由于其速度快、加速度大、距离跨度大等特点,对其试验及运行过程中的遥测遥控通信问题是一个关键难题。从临近空间的概念、特点出发,结合高超声速飞行器飞行状态、环境,分析了对试验过程中测控通信技术的需求,给出了分析结论及初步应对策略,可对有关高超声速飞行器的测控系统设计提供参考输入。