基于改进稀疏A~*算法的无人机航路规划

为使无人机具有在复杂环境下快速有效规划的能力,针对无人机航路规划中的稀疏A*算法进行改进,提出基于预生成点的变步长稀疏A*算法。算法在存在可行航路的紧密威胁障碍之间预先生成备选航路点,然后通过带有约束条件的稀疏A*算法进行航路规划,且在航路规划过程中结合变步长思想,更好地规避威胁,并加快搜索,最后对生成的航路实现二次优化。仿真结果表明,相比稀疏A*算法,改进的稀疏A*算法收敛速度快,具有更强的鲁棒性、可行性,且生成航迹具有更好的飞行品质。     

无人机三维航迹规划的量子粒子群优化算法

针对传统的粒子群优化算法容易陷入局部最优解的问题,采用量子粒子群优化算法开展了无人机三维航迹规划.详细分析了固定翼无人机的飞行性能约束条件.为了减小算法计算复杂度,提高规划效率,对三维航迹规划问题的高度规划采用了直接设定策略,即,设置各个航路点的高度介于最大、最小飞行高度之间,从而将三维航路规划问题简化为二维航路规划问...     

一种接近最优JPDA算法

多目标跟踪的关键问题是点迹－航迹数据关联。点迹是从能够提供位置信息的目标或背景杂波中接收到的信号。如果一条航迹关联上不正确的点迹，那么该航迹会偏离目标且过早终止。甚至会引起其它航迹也偏离目标，大多数点迹－航迹数据关联方法分为两类：多假设跟踪（ＭＨＴ）和联合概率数据关联（ＪＰＤＡ）。ＭＨＴ方法用所有或部分适宜的点迹修正航迹，并延迟判断那一个点迹是正确的。ＪＰＤＡ用合理点迹的加权和修正航迹，这些权值是     

无人机侦察飞行航路修正算法研究

基于无人机侦察飞行航路修正需求，提出了一种航路修正算法。该算法运用地标匹配定位技术确定无人机侦察飞行时的实际位置，纠正惯导偏差，使无人机回到预定的航路上来。该算法对无人机作战运用具有实际意义。     

边跟边扫相关互联数据处理数学模型

讨论了如何对在多目标的情况下的点迹进行相关互联处理，建立新航迹，更新已有航迹的数据，对航迹进行平滑与外推计算，确定目标的当前位置和下一扫描周期的位置，以及确定航迹的质量和航迹的撤销等，并对此边跟边扫相关互联数据处理数学模型进行了仿真，仿真结果表明，在跟踪状态下，能够成功地对多目标进行相关互联，同时实现适时处理几十批目标的要求，从而有效地对多目标进行跟踪和以后目标的威胁判断。     

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.     

天基海量电磁数据深度处理服务平台

当前电子侦察数据呈现爆炸式增长,如何挖掘电子侦察的潜力,提升应用效能是当前电子侦察技术研究面临的关键问题.海量电磁数据深度处理平台以大数据技术为手段,利用云存储、云计算构建海量电磁数据的大数据深度处理框架,通过数据抽取、知识图谱构建、数据规律挖掘等关键技术,实现基于电磁信息的战场目标状态与意图预测,可有效提高电子侦察在现代信息作战中的重要性,提升电磁情报对战略、战役、战术的支援能力.     

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。     

运用Hough变换的搜索雷达检测和跟踪：第一部分：系统理论

本文的第一部分描述和分析了一种检测搜索雷达信号和数据的方法，该方法应用Ｈｏｕｇｈ变换的图象处理技术从多维数据图中提取目标信号和航迹，文中考虑了系统设计理论且给出了说明理论的模拟例子，同更传统的技术相比，该技术具有很多的优点。这些优点包括改进的检测，距离游动问题的一种解法，实现方法的灵活性，低扫描率等待时间的利用和不需要重新探测的自动跟踪截获。该理论与使用以前扫描所获初始信息来帮助发现目标的检测跟踪     

多目标雷达数据处理系统中的算法研究

随着雷达技术的发展，时至今日，多目标跟踪理论及其相关算法已经有了巨大的发展，并逐渐在各个领域得到应用；但由于实际情况的复杂性及多样性，多目标跟踪依然有它特有的研究价值。雷达信号处理是对扫描得到的回波串进行处理，从而检测目标是否存在，获取目标的状态数据。但这些数据是孤立且离散的，故需要雷达数据处理系统分析出目标航迹，给出目标的运动参数。文章主要研究了多目标情况下的数据处理算法；对系统中的各个部分逐一进行分析，包括航迹起始、点迹航迹关联、航迹滤波等，以及各个阶段的波门门限选取；综合考虑各个算法的复杂度及精确性，总结出了一种适合工程应用的模型，并对其进行Matlab仿真，以证明框架中所有算法的可实现性，并说明了该系统算法的适用场景及局限。     

考虑时间约束的无人飞行器航迹规划

在分析时间误差分配的基础上,本文提出了一种考虑时间约束的航迹规划方法.该方法对传统的航迹结构进行了改进,通过速度调整策略和在代价函数中加入时间约束驱使算法找到使到达目标点时间误差尽可能小的航迹.同时,分别研究了起飞时间误差,速度调节能力及飞行速度误差三个因素对到达目标点时间误差的不同影响.     

一种基于航迹特征的无人机与飞鸟目标雷达识别方法

对于现代雷达探测系统而言,无人机与飞鸟同属于具有“低慢小”特征的一类典型目标,而面对比较复杂的作战环境,其对功能的要求已经不仅局限于对两者目标实现稳定探测跟踪,如何有效区分两者类型并完成识别更是当下急迫且重要的难题。常规方法是从目标的微动特征差异进行区分,但由于两者回波微弱,很难通过时频分析方法提取目标特征。针对该问题,从航迹特征出发,提出一种无人机与飞鸟目标雷达识别方法。首先对比两者目标在运动轨迹上的差异性,进行特征分析,提出时间相关的航向震荡频率与速度震荡频率特征量描述方法,并在离线状态下,利用实测雷达系统记录的航迹数据,提取两者的有效特征量;然后利用支持向量机算法对样本进行训练,并在获得最优模型参数后,通过测试样本进行测试,测试分类结果显示准确识别率能够达87%;最后在线状态下跟飞实验,其结果既表明该方法的正确性,也体现了在工程实现角度上的轻量性、实用性、适用性,具有较高价值。     

基于复数域拓扑描述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,提出了一种基于复数域拓扑描述的系统误差配准前目标航迹对准关联算法。该算法通过构建粗关联波门来对目标航迹进行试验关联,以此建立航迹对准关联信息矩阵,并在对该矩阵进行合理拆分的基础上获得可行对准关联矩阵集合;由于目标航迹间的相对拓扑关系不受量测系统误差影响,算法可用来描述复数域中目标航迹的拓扑关系,并以此计算各可行对准关联矩阵的可行度,从而获得最终航迹对准关联关系。蒙特卡罗仿真结果说明,算法不依赖于估计雷达量测系统误差,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航迹数据。     

一种适于工程应用的近似MSJPDA算法

为提高复杂数据融合系统中的航迹关联正确率，在ZHOU B的DC和AC算法基础上提出一种新的近似多传感器多目标联合概率数据关联算法，它以一个目标为中心的近似聚为构造关联事件的起点，并在计算中将DC和AC结合得到的一种全部的点迹－航迹关联算法，在杂波下目标密集，航迹复杂的数据融合系统中进行实验，对关联正确率，并联时耗等与最近邻法进行了比较，效果较好，它能为有效提高目标点迹－航迹的关联正确率，在计算时耗上较完全联合概率法少得多，能满足工程中实时性的要求。     

基于实测数据的宽带雷达回波半实物仿真方法

自动目标识别技术的发展对雷达回波仿真的要求越来越高。分析了散射点回波叠加法和电磁散射建模回波生成法各自的优缺点,结合两种方法提出了基于实测数据的雷达回波半实物仿真方法。首先通过电磁散射建模预估目标的RCS信息,再从实测回波数据中提取目标的运动特征,从而仿真出雷达回波。该方法灵活性好、精度高、易于工程实现,仿真出的回波成像后具有较清晰的轮廓和明显的运动特征。     

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。     

一种稳健的多帧联合虚假航迹剔除算法

文章针对检测前跟踪（Track Before Detect,TBD）多帧联合处理引起的虚假航迹难以剔除的问题,提出了一种稳健的多帧联合虚假航迹剔除算法。该算法联合多帧目标数据信息,建立目标位置与时间之间的多项式回归模型,统计航迹扰动方差,并给出航迹剔除门限选取准则,剔除扰动方差大于门限的虚假目标航迹。仿真结果表明,所提算法不仅适用于匀速直线运动目标的检测,而且对于高机动目标的检测也具有良好的性能;基于蒙特卡洛试验的航迹误差统计结果进一步验证了该算法的稳健性和有效性。因此,多项式回归法可以作为一种新的虚假航迹剔除算法,应用于微弱动目标的检测与跟踪中。     

面向平行系统的飞行器航迹仿真模型架构设计

面向平行系统运行需求,对飞行器航迹计算的积分、抽象计算、数学模型等进行建模和架构设计,实现了航迹计算过程中数据与算法的分离,并采用继承和指针注册机制完成与航迹计算相关的数据统一化分层管理,通过对飞行器状态转移模型的设计实现了飞行器不同状态或阶段之间航迹的顺利衔接,能够实现多状态并行转移和执行,以抵消平行系统不确定性和随机性的影响,为平行系统运行提供灵活、高效的仿真模型。     

国外目标摄影定位技术发展概况

战略目标的技术侦察包括对各种战略目标的数量和精确地理位置两个方面的侦察。对于攻击武器特别是战略导弹来说,获取目标精确位置是射击准备的一项重要工作,它关系到武器能否精确命中目标。六十年代初期,美国赋于侦察卫星的一项重要任务是绘制整个苏联的地图,为美国的导弹提供瞄准数据。美国完成这一工作后,才发现苏     

基于注意力机制特征重建网络的舰船目标检测

深度学习为遥感领域诸多应用提供了重要的技术支撑,光学遥感图像的舰船目标检测对国防侦察和预警具有重要意义。真实场景中的舰船往往呈不同方向任意排列,且小目标的占比大,经典的深度学习目标检测算法在这种复杂条件下精度低、易漏检。为此,本文设计了基于注意力机制特征重建网络的舰船目标检测算法。首先,通过引入注意力机制对多尺度特征融合网络模型进行训练,以高召回率产生水平锚框;然后,旋转锚框以缓解密集排列目标引起的噪声问题,并利用特征重建模块来缓解特征不对齐的问题,实现模型精炼。在HRSC2016和DOTA数据集上的测试结果表明:舰船目标检测平均精度分别达到90.20和87.52,相比经典的深度学习目标检测算法得到了有效提升,并在模拟星载嵌入式智能图像处理平台上验证了算法在轨应用的可行性。