运动状态下多传感器群目标精细航迹起始算法

为解决多传感器群内目标精细航迹起始的难题,提出一种基于运动状态的集中式多传感器群目标精细航迹起始算法,算法首先基于循环阈值模型和群中心点完成群的预分割、预互联,然后将预互联成功的群按传感器不同分成多个子群,基于非抢占式修正逻辑法和同状态航迹子群获取模型剔除单传感器形成的虚假航迹,并基于多传感器同状态群关联模型消除各传感器虚假的同状态航迹子群,最后基于加权法实现同状态关联群内航迹的精细互联及合并。仿真数据表明,与分布式多传感器修正逻辑法、基于聚类和Hough变换的集中式多传感器多编队航迹起始算法相比,算法在起始真实航迹、抑制虚假航迹及杂波鲁棒性等方面综合性能更优。
     

基于泛化熵随机森林的雷达目标航迹起始方法

文章提出了一种基于泛化熵随机森林的雷达目标航迹起始方法,通过引入一种泛化熵可调参数,解决了传统随机森林算法对差异数据集泛化能力和适应性差且难以确定全局最优解的难题。首先利用雷达多周期回波数据构建随机森林算法决策模型,其次基于设计的泛化熵处理规则对实测数据进行分类处理得到所需测试样本,最后将测试样本输入完成模型训练的随机森林进行迭代寻优和自主决策以获取雷达目标的航迹起始结果。雷达实测数据验证表明,文章所提出的方法相比于传统随机森林方法具有更为优越的目标航迹起始性能。     

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.     

空间邻近目标跟踪与航迹关联的联合优化算法

针对单传感器跟踪空间邻近目标过程中存在航迹交错的问题,提出一种基于分布式多传感器融合结构的跟踪与航迹关联联合优化算法.该算法在单帧航迹全局最优航迹关联的基础上,通过航迹关联质量检测传感器航迹是否存在交错,然后构造交错航迹对的拟测量,并根据拟测量误差协方差计算融合“测量”,最后由融合中心对融合“测量”进行全局最优点迹-航迹互联和交互多模型(IMM)滤波更新融合航迹.考虑分布式融合系统约束情况,给出采用次优拟测量的替代方法.仿真结果表明,与传统航迹关联算法相比,联合优化算法能够明显提高目标跟踪精度和身份正确率.     

多飞行器协调航迹规划方法

针对多飞行器的协调航迹规划展开研究，提出了一种基于协同进化的多飞行器协调航迹规划算法。在该算法中，不同飞行器的潜在航迹形成它们自己的子种群，并在于种群内部进化。不同飞行器间的协调关系由航迹的评价函数来实现。同时，通过使用特定的染色体表示方法和进化算子，该算法可以有效利用各种环境信息，处理各种航迹约束，并实时地生成三维航迹。     

用实际雷达跟踪环境对各种多目标航迹起始技术的评价比较

作者分析了实际雷达多目标跟踪环境中各种航迹起始技术的性能，把航迹起始问题看成一个检测问题，以接收机的工作特性（ＲＯＣ）作为性能评比的标准，对启发式规则方法、基于逻辑的方法、Ｈｏｕｇｈ变换法（ＨＴ）和改进ＨＴ法等四种航迹起始技术进行了比较评价。这四种航迹起始法可以分为两大类别，前两种方法属于顺序处理技术，后两种属于批处理技术。文中收集了军民用飞机在各种状况下的雷达跟踪数据。为了了解以上航迹起始技术的     

基于改进遗传算法的飞行航迹规划

航迹规划技术是有效提高飞行器突防概率的关键技术之一,能在大范围的真实环境中 规划出满足各种约束的较优航迹,因此对所采用的算法有比较高的要求。基于此,首先 研究了航迹包含的角度、高度、航迹段长度及飞行器的最大航程等约束条件;其次对航迹编 码方式进行了改进,采用数组混合编码方式;并对遗传算法的交叉概率和变异概率的计算、 交叉算子和变异算子进行了改进,并应用该算法在求解航迹规划问题上进行了应用仿真研究 。对应用不同的航迹编码方式所得结果进行了对比分析。仿真计算表明,该算法能够规划出 一条满足要求的航迹,避免了分层规划的复杂性,提高了算法的工程实用性。
     

基于数据链的三维航迹规划算法研究

基于数据链的三维航迹规划算法研究对保障飞行器的任务完成和提高其自身的生存能力都很有意义。本文深入研究了A*算法的改进和应用问题,结合数据链通信的条件,改进基于A*算法的三维航迹规划算法。研究了数据链在航迹规划中的作用及通讯模型,并研究了在数据链通信情况下的基于A*算法的离线、在线、针对移动目标、可重选目标的航迹规划方法,并进行了软件仿真,验证了方案的有效性。     

基于不确定性分析的多传感器航迹融合算法

针对目前多传感器系统中常用的航迹融合方法精度与计算量不能兼顾,不能很好地处理不确定性,特别是对曲线航迹拐点的融合误差较大等问题,提出一种基于不确定性分析的航迹融合算法.该算法通过分析航迹融合所需的信息量,用标准熵量化每条航迹的不确定程度,从总体上删除质量较差的航迹,然后对每条参与融合的航迹进行分析,用正交多项式回归的方法剔除了测量误差较大的数据点.该算法有效的处理了传感器航迹中的不确定因素,解决了目前航迹融合方法中拐点融合误差较大的问题,以较小的计算开销达到了较高的精度,从而平衡了精度与计算量之间的矛盾.最后在多传感器多航迹的环境下讨论了其具体实现过程,仿真实验结果验证了该算法的有效性、优越性.     

基于量子遗传算法的无人飞行器航迹规划

基于量子计算和量子理论,提出了一种基于量子遗传算法的无人机航迹规划方法 。该方法利用表征量子叠加态的量子比特对航迹进行编码,引入具有量子特性的量子交叉算 子和量子门变异调整策略,对航迹规划中代价函数进行优化,引导并实现航迹的规划选择。 仿真试验结果表明,该方法不仅具有良好的种群多样性,而且还可以有效地提高算法的空 间搜索和收敛能力。
     

J2摄动下脉冲推力星下点轨迹调整解析算法

针对快速响应对地成像任务,在轨卫星可通过轨道机动实现星下点轨迹调整。研究了J2摄动下小椭圆轨道的脉冲推力星下点轨迹调整的解析算法。首先给出脉冲推力下小椭圆轨道参数变化模型和滑行段星下点轨迹运动模型;然后通过分析得到影响星下点轨迹的四个轨道要素,进一步推导了平近点角增量近似公式,并得到它与速度增量的线性关系表达式;最后推导了J2摄动下星下点轨迹调整需要的脉冲的三种解析方法。仿真结果表明,三种解析算法运算速度快,地面位置误差小于7km。     

微波鉴相器及其应用系统

微波鉴相器建立在相位干涉的原理之上，通过相位干涉把相位信息转化成便于处理的幅度信息。论述了微波鉴相器的基本原理，分析了它的相位误差；讨论了以微波鉴相器为基础的两种应用系统即瞬时测频接收机及被动微波电子角跟踪系统。     

基于速率先验信息的固定单站仅测角目标运动分析

针对固定单站无源定位中仅利用角度对匀速运动目标定位跟踪问题,将速率信息视为先验约束,研究并提出基于伪线性估计和加权伪线性估计的目标运动分析算法.仿真实验表明,固定单站无源定位系统在速率先验信息条件下可以通过仅测角实现对匀速运动目标的定位跟踪.     

长期在轨运行卫星的轨道维持技术

本文研究近地轨道卫星长期在轨运行的轨道维持问题。轨道维持的任务是将卫星的星下点轨迹保持在设计的参考轨迹附近。近地轨道卫星所受的摄动力包括地球引力摄动、日月摄动、大气阻力摄动和光压摄动等,而影响卫星轨道星下点漂移的主要因素是大气阻力摄动。本文给出了一种新的卫星轨道维持策略,数学仿真表明了其有效性。     

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。     

双向互选最近邻准则下的多目标TDOA无源定位

为有效解决多目标无源定位中的数据关联难题,提出双向互选最近邻多目标数据关联算法。该算法借鉴全局最近邻思想解决多目标到达时差(TDOA)测量数据关联问题,在设置检测门限对时差测量数据进行关联初选的基础上,将所有目标和初选后数据的关联配对关系进行全局考虑,通过对初选后数据的前后向互选来解决多目标时差测量数据的正确关联问题。该算法在从众多时差测量数据关联配对点中提取真实目标位置的同时,可有效解决时差无源定位中的定位模糊问题,算法模块也可应用到多星测时差、测向-测时差等无源定位系统中。仿真结果表明,该算法能有效解决多目标时差测量数据的关联问题,最终实现对多目标的无源定位。     

一种单站无源定位原理与目标跟踪算法研究

基于辐射源的信号到达方向(DOA)及其变化率信息,提出了一种对机动目标进行单站无源定位与跟踪的方法。根据建立的目标机动模型和测量方程,分别用扩展卡尔曼滤波(EKF)和修正协方差扩展卡尔曼滤波(MVEKF)算法实现对机动目标的定位与跟踪,并给出了算法模型。仿真结果表明,该法正确有效,定位精度较高、收敛速度快。     

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。