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。     

基于区间灰数的分布式多目标航迹关联算法

研究了存在系统误差条件下分布式多目标航迹关联问题,以异地配置的2D组网雷达为背景,分析了时变系统误差对雷达上报航迹的影响,将误差影响下的目标定位看做一种认知不确定性,并给出两种用区间灰数描述这一不确定性的方法。由此提出了一种航迹关联算法,该算法以区间相离度作为衡量航迹间差异信息的测度,建立灰色关联分析模型,并根据灰关联度排序给出航迹关联对。通过对算法的约束条件进行深层次分析,给出了使用算法的先决条件。在常见系统误差环境下的蒙特卡罗仿真结果表明,算法具有良好的抗差性能和较广泛的适用性。     

基于区间灰数的分布式多目标航迹关联算法

 研究了存在系统误差条件下分布式多目标航迹关联问题,以异地配置的2D组网雷达为背景,分析了时变系统误差对雷达上报航迹的影响,将误差影响下的目标定位看做一种认知不确定性,并给出两种用区间灰数描述这一不确定性的方法。由此提出了一种航迹关联算法,该算法以区间相离度作为衡量航迹间差异信息的测度,建立灰色关联分析模型,并根据灰关联度排序给出航迹关联对。通过对算法的约束条件进行深层次分析,给出了使用算法的先决条件。在常见系统误差环境下的蒙特卡罗仿真结果表明,算法具有良好的抗差性能和较广泛的适用性。     

修正极坐标系下雷达与ESM航迹对准关联

研究了存在系统误差时修正极坐标系(MPC)下的雷达与电子支援措施(ESM)航迹关联问题。系统误差导致MPC下雷达和ESM的角度估计产生偏移,而对角度变化率、距变率与距离的比值(ITG)的估计影响不大;结合非中心卡方分布的知识,分析了雷达与ESM的测量误差对非中心参数和正确关联概率的影响;提出了一种基于积分重合度的雷达与ESM航迹对准关联算法。首先将雷达与ESM的目标映射到角度-角度变化率空间,分别得到了雷达与ESM的目标曲线,然后对两目标曲线求积分重合度,估计出雷达与ESM测角系统误差的偏移量,对偏移量补偿后进行雷达与ESM的航迹关联。仿真结果表明,本文所提算法能有效地提高存在系统误差时雷达与ESM正确航迹关联概率。     

基于ECEF的广义最小二乘误差配准技术

 雷达组网数据处理首先要进行误差配准,来准确地估计和消除系统误差。传统的误差配准技术多基于球极投影,当雷达之间距离较远时,给配准结果引入一定的误差。基于地球中心坐标系(ECEF),提出了一种广义最小二乘的ECEF-GLS误差配准技术,较好地解决了远距离误差配准问题,误差分析表明,如果忽略模型线性化引入的误差,配准结果达到了CRLB下限。最后,使用仿真数据验证了算法的性能,并和Zhou提出的基于ECEF坐标系的最小二乘ECEF-LS误差配准算法进行了比较。     

空基多雷达航迹抗差关联算法

基于高斯随机矢量统计特性,推导出一种适用于探测距离较远、系统误差时变、雷达上报目标不一致等复杂环境的空基多雷达航迹抗差关联算法。分解航迹距离矢量,对消系统误差矢量得出适用于3个及3个以上雷达的航迹抗差关联条件和流程。分别设置了目标密集程度、随机误差和系统误差适应性实验验证算法性能。仿真结果表明所提算法的关联准确性和复杂环境适应性相比现有的基于参照拓扑特征的航迹关联算法（RET算法）和基于距离检测的可信关联算法（confidential算法）有较大幅度的提升。     

多局部节点异步抗差航迹关联算法

为解决航迹异步与系统误差并存情况下的多局部节点航迹关联问题,提出一种基于区间序列离散度的多局部节点异步抗差航迹关联算法。定义区间型数据集的离散信息度量,给出系统误差下航迹序列区间化方法,通过累次积分计算离散度,结合多维分配进行关联判定。针对多局部节点上报目标不完全一致现象,设置零号航迹管理关联质量。与传统算法相比,无需时域配准,可在系统误差下对异步航迹直接关联。仿真结果表明,算法能在局部节点上报目标不完全一致场景下实现有效关联,且正确关联率随局部节点数目的增加或目标密集程度的增大而提高。     

地空协同防空目标抗差跟踪算法

针对现有系统误差配准算法以已知系统误差变化模型为前提条件、相应的目标状态估计易受系统误差配准结果影响等不足之处,在机载雷达与地基雷达协同防空预警体系下,对系统误差存在情况下的目标跟踪问题进行了研究,并提出了有效的地空协同防空目标抗差跟踪算法。仿真结果表明所提算法可得到无偏、稳定、有效的目标状态估计,并且相对于系统误差目标状态联合估计算法,所提算法计算量小,对系统误差变化有很强的鲁棒性,可适应实际工程应用中可能出现的异常情况,为后续决策提供稳定有效的目标信息。     

基于CKF的联合扩维误差配准算法

误差配准是多传感器信息融合的基础。为解决机载多平台多传感器的误差配准问题,研究并提出了一种基于容积卡尔曼滤波(CKF)的联合扩维误差配准算法。在算法实现中,首先采用状态矢量维数扩展方法建立非线性滤波框架下的系统误差配准模型,其次根据误差配准模型对各传感器的测量系统误差及各平台的姿态角系统误差进行估计,最后通过CKF滤波实现对状态预测值的修正,改善系统误差对滤波精度的影响。仿真结果表明,所提出的算法能够有效融合利用多传感器的测量信息,实现对多传感器系统误差及目标状态的实时联合精确估计。     

双层结构模糊综合决策的AIS与雷达航迹关联

根据AIS 与雷达关联的一般原则, 首先对AIS 航迹和雷达航迹进行时空配 准,接着将配准后的航迹进行时间和距离上的初级关联判断,对满足初级关联但是又难 以判断的航迹进行高级关联判断。在高级关联判断阶段提出一种双层结构模糊综合决策 的航迹关联方法,仿真实验表明新方法在提高关联正确率和降低关联错误率方面有了明 显改善。     

An optimal method of posture adjustment in aircraft fuselage joining assembly with engineering constraints

Posture of an aircraft fuselage can be evaluated based on the coordinate values of measure points fixed on the aircraft fuselage in aircraft final assembly. Posture adjustment is carried out by rotation and translation of the aircraft fuselage to make sure that the actual coordinate values of the measure points are coincided with the theoretical ones read from the computer aided design(CAD) model. The point registration method of posture adjustment without considering engineering constraints may cause out-of-tolerance for some engineering constraints. Hence, engineering constraints such as plane symmetry of two points, as well as coplanar and collinear of the multipoint should be considered in the new optimal method of posture adjustment in aircraft fuselage joining assembly. Based on the point registration model, a multi-objective optimization model of posture adjustment considering engineering constraints including collinear, coplanar, and symmetry constraints is established and represented by a uniform vector function. The weights of constraint conditions can be set freely in the optimization model to reflect the importance of the corresponding constraints in aircraft fuselage joining assembly. The rotation and translation parameters of posture adjustment are obtained by the proposed multi-objective optimization algorithm based on the Gauss-Newton method. Results of an example of aircraft fuselage joining assembly show that constraint errors of posture adjustment obtained by the multi-objective optimization model are not out of tolerance for design constraint errors and satisfy the requirement of aircraft fuselage joining assembly.     

基于区实序列变换的航迹关联算法

针对时变系统条件下的航迹关联问题,提出一种基于区实序列变换的关联算法。首先,利用线性最优化的方法,将上报航迹的不确定性描述为区间灰色序列;再在区实序列变换的基础上,利用实数序列间的灰关联度加权融合描述不同雷达上报航迹的关联相似度,通过判决给出关联结论。仿真结果显示了算法的有效性以及良好的抗差性能。     

Multisensor covariance control strategies for reducing bias effects in interacting target scenarios

Algorithms are presented for managing sensor information to reduce the effects of bias when tracking interacting targets. When targets are close enough together that their measurement validation gates overlap, the measurement from one target can be confused with another. Data association algorithms such as the joint probabilistic data association (JPDA) algorithm can effectively continue to track targets under these conditions, but the target estimates may become biased. A modification of the covariance control approach for sensor management can reduce this effect. Sensors are chosen based on their ability to reduce the extent of measurement gate overlap as judged by a set of heuristic parameters derived in this work. Monte Carlo simulation results show that these are effective methods of reducing target estimate bias in the JPDA algorithm when targets are close together. An analysis of the computational demands of these algorithms shows that while they are computationally demanding, they are not prohibitively so.     

光电探测系统指向误差分析、建模与修正

针对光电探测系统(EODS)的高精度指向要求,提出一种基于半参数同归模型(SPRM)的改进算法.全面分析了误差来源,如光学系统的光轴一致性误差、机械框架的垂直度和回转误差、控制系统的稳定跟踪误差等,采用多体系统运动学理论,建立了具有明确物理意义的指向误差线性模型.同时,针对系统中的非线性误差因素,提出了半参数回归模型改...     

机载聚束式SAR中空变相差的分析

总结了聚束式SAR随空间变化的相位误差的自聚焦补偿方法,并通过分析当目标存在一定运动时所产生的相位误差而分析了聚束式SAR的空变相差的来源、散焦、对成像和图像质量的影响。文中给出了空变相差的数学模型,通过理论推导得到了相应的结论,仿真计算则证实了所得的结论。这些结论将直接应用于对已有空变相差自聚焦方法的改进,从而得到更为精确、高效、实用的空变相差自聚焦补偿算法。     

红外航空图像自动目标识别的形态滤波神经网络算法

 提出了一种有实用意义的形态滤波神经网络模型及其自适应 BP学习算法。形态滤波网络的优化设计过程实际上是网络参数 (结构元素 )不断调整、逐步适应图像环境的优化学习过程,从而将目标客体的特征规律反映到网络结构上来,以实现对复杂变化的图像具有良好的滤波性能和稳健的适应能力。为结合运动图像目标的检测需要,采用了渐进收缩误差、适时校正网络权值的动态跟踪学习算法。通过实验结果可以看出,该算法不仅能适应复杂多样的背景环境,而且对运动目标的连续检测能力具有位移不变、伸缩不变和旋转不变的特性。