多普勒辅助测量IMM-PF机动目标跟踪

针对机动目标跟踪问题,提出了一种辅助多普勒测量的交互多模型粒子滤波算法.该算法利用粒子滤波解决系统观测与目标状态之间的非线性问题,并辅助多普勒测量信息在线估计目标角速率,作为目标转弯模型的参数.采用两个可内部切换的运动模型(常速度/逆时针转弯模型、常速度/顺时针转弯模型)作为交互模型,有效地描述了目标机动并减少了模型个数,进一步提高了算法的效率.对一个以不同角速率多次转弯的机动目标进行跟踪仿真,结果验证了算法的可行性和优越性.     

基于自适应IMM算法的高超声速飞行器轨迹预测

针对非弹道式高超声速飞行器的周期跳跃运动特点,提出了一种基于多种运动模型的自适应交互多模型(IMM)方法对目标运动状态进行估计。建立了目标的常速度、常加速度、Singer和蛇形机动模型,以及雷达的量测模型。自适应IMM算法包括混合概率计算、输入融合(混合交互)、模型条件滤波、模型概率更新和滤波估计融合等步骤。算法融合了Singer和蛇形机动模型,能较好地适应有幅值变化和频率衰减的模型状态估计,并用滤波估值和双正弦和函数拟合加速度,进一步递推目标运动轨迹。仿真结果表明:自适应IMM算法对高超声速目标有较好的弹道跟踪和预测精度。     

基于递推最小模型误差估计的机动目标跟踪

将非线性系统递推最小模型误差估计用于机动目标跟踪 ,有效地解决了基于Kalman滤波的跟踪算法对机动模型的依赖性和非线性跟踪的不稳定性问题。仿真结果表明 ,该估计方法能适应不同的机动方式、精度高、跟踪快速 ,具有重要的工程应用价值     

高超声速机动目标天基跟踪鲁棒性滤波方法

为解决高超声速滑翔飞行器(HGV)机动飞行过程中的跟踪问题,提出了一种基于机动观测器补偿的鲁棒扩展卡尔曼滤波方法。针对传统卡尔曼滤波器由于模型误差而无法稳定跟踪的问题,首先建立了HGV动力学模型和天基红外测量模型;随后,设计机动观测器对未知气动加速度进行在线估计;在此基础上,利用机动估计对扩展卡尔曼滤波中的预测步骤进行修正,克服了因模型误差而导致的滤波发散问题;最后,考虑到机动观测器的时延误差,在扩展卡尔曼滤波迭代过程中引入次优渐消因子,提高了滤波跟踪的鲁棒性。与强跟踪滤波、扩维卡尔曼滤波、交互多模型滤波等典型跟踪方法相比,所提方法可在不具备目标机动先验信息的情况下,以较低的计算耗时取得良好的稳定性和跟踪精度。     

基于雷达跟踪仿真的滑翔式再入弹道突防性能分析

从防御雷达对再入弹道跟踪效果的角度,对滑翔式再入飞行器的突防性能进行了初步分析。基于Unscented卡尔曼滤波和考虑气动模型的目标跟踪模型,加入雷达测量噪声,计算目标跟踪误差,比较弹道式与滑翔式再入弹道的跟踪效果。仿真结果表明：(1) 滑翔式再入弹道有横向机动且飞行高度较低,雷达的发现时间较晚,可观测时间比较短;(2) 由于雷达的跟踪动力学模型中很难对气动力准确建模,滑翔式弹道借助气动力产生机动,雷达对其跟踪的误差要大于弹道式再入弹道; (3) 在相近的雷达观测条件下,弹道机动性越强,雷达跟踪精度越差;(4) 尽量使防御方所假设的目标动力学模型失配是增加突防能力的有效措施。     

基于卡尔曼滤波的成像旋转弹跟踪系统设计

针对采用捷联稳定方案的旋转弹,为实现用数字计算方法提取比例导引所需的弹目惯性视线角速率信号,对一种基于卡尔曼滤波的成像旋转弹跟踪系统设计进行了研究。将目标的随机加速机动视作修正的瑞利-马尔科夫过程,与视线运动方程联立,建立了机动目标跟踪系统数学模型。由稳定平台的惯性测量元件实现对弹体姿态角的计算,另通过大视场捕获目标,获取目标相对光轴的误差角,综合两者可得目标相对惯性空间的视线角,对视线角进行数字微分获得视线角速度。其中,为避免放大测量噪声,采用自适应卡尔曼滤波法估计视线角速度。闭环仿真结果表明:与低通滤波算法相比,自适应卡尔曼滤波算法的精度高,对测量噪声抑制好,可获得比例导引所需的惯性视线角速率和跟踪角误差的滤波值,从而实现高精度控制。     

雷达对再入机动目标跟踪算法研究

采用广义Ｋａｌｍａｎ滤波方法，通过在北天东雷达直角坐标系内建立相应的再入目标状态及雷达观测方程，再入目标的机动特性用一阶高斯马尔科夫过程描述，并增广到状态方程组之中，根据获得的带有测量误差的雷达测量信息对再入机动目标弹道进行估计，得到了满意的结果。     

一种改进的观测器算法在制导中的应用

研究了导弹视线角和视线角速度可测情况下的制导信息估计问题,给出了一种改进的CB观测器(Cost-Based Observer)设计算法。基于非线性平面拦截模型,将目标机动看作一阶马尔可夫过程建立了制导信息滤波的非线性状态方程并将其化为SDC模型。针对系统能观性不足问题,提出了多状态相关系数矩阵加权组合的方案对CB观测器进行改进。并将其用于估计弹目相对距离、相对速度和目标机动加速度,利用估计的制导信息进行制导计算并与制导信息完全可测情况进行比较研究。最后,采用比例导引律进行仿真,结果表明本文所设计的观测器估计精度较高,且能满足制导性能要求。     

单星无源探测弹道导弹射向估计新方法

天基预警系统是国家战略预警系统的重要组成部分,而单星探测预警是天基预警系统发展必经历程和重要环节,传统方法基于标准弹道模板先验信息支持,但标准弹道模板信息难以获取,无法实际应用.本文主要讨论在没有标准弹道模板先验信息支持的情况下,单颗预警卫星能否及早给出导弹射向估计的问题.通过建立弹道导弹飞行的动量模型和弹道平面切割模型,本文提出了基于单颗预警卫星观测视线对来袭导弹射向的估计算法,回答了单颗预警卫星观测情况下如何给出射向信息的问题,仿真计算结果表明,本文方法对于引导地基预警系统具有较高的精度和实用价值,本文方法亦可应用于各类单站无源探测(预警雷达,中低轨、大椭圆预警卫星等)的方位信息估计与空间目标机动的识别等问题.     

基于Singer模型的高超声速飞行器轨迹跟踪与预测

目标运动轨迹预测有助于拦截弹在中制导准确飞往预测命中点,降低中制导修正偏差消耗的能量,对于高速高机动类目标的拦截至关重要。针对非弹道式高超声速飞行器的周期跳跃运动特点,提出了结合Singer模型的扩展卡尔曼滤波方法对目标运动状态进行估计。利用滤波估计值及双正弦和函数拟合加速度曲线,进一步递推目标运动轨迹。仿真结果表明,提出的方法对高超声速目标具有较好的弹道跟踪和预测精度。     

弹道目标实时跟踪中的滤波方法综述

指出目标运动先验信息、系统结构信息和设备测量信息的融合应用是提高滤波器跟踪性能的核心。进而综述了弹道目标融合滤波中的运动模型构造、滤波算法设计以及测量误差处理等环节中的关键技术和研究现状。并针对传统实时处理结构弊端,分析了实时跟踪系统的设计方法,讨论了如何建立高效的弹道跟踪数据处理流程,通过融合策略并举的方式实现系统各类信息的有效利用。一些设计方法可以为实际跟踪滤波器的开发提供参考。最后,结合空间应用的发展需求,分析了弹道目标跟踪技术的研究方向。     

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。     

一种基于飞行任务的临近空间短距滑翔飞行器弹道预示方法

针对临近空间短距滑翔飞行器机动模式多变、弹道参数变化剧烈等特点,本文设计了一种基于变结构交互式多模型滤波的轨迹预测方法.该方法基于飞行任务结合自适应网格构建时变的机动模型集,解决机动模式多变的问题.通过引入渐消因子、修正Markov概率转移矩阵,提出一种变结构交互式多模型方法辨识机动模型特征参数.最后通过更新机动模型中...     

认知结构模型机动目标跟踪算法

针对复杂战场中环境特性复杂以及目标机动性能提升所带来的跟踪难题,提出一种基于人类认知机制的机动目标自适应跟踪算法。算法将人类“记忆”机制引入机动模型构建,利用神经网络对目标特征参数进行离线学习并存储,指导机动模型参数实时调整,使模型对运动状态的描述更加合理。为进一步提高跟踪性能,基于人类认知“感知-行动”循环理论,将雷达接收端经数据处理后的目标状态估计信息反馈至雷达发射端,以最小感知信息熵为代价函数,从波形库中自适应选择最佳波形来匹配目标。仿真对比实验表明,该算法对环境及目标的感知更加准确,融入波形选择的自适应目标跟踪算法要明显优于传统采用固定波形的跟踪算法。     

一类基于改进的当前统计模型的目标跟踪算法研究

提出了一种基于改进当前统计模型的交互式多模型算法。在交互式多模型中,利用滤波过程中的新息和新息协方差的变化,对当前统计模型(CS)的机动频率自适应调整,使模型更适应实际。经理论分析Singer,CS模型的先验假设条件,提出了一种改进的匀速运动(CV)模型,以适应目标弱机动的情形,弥补CS模型在目标弱机动时跟踪精度不高的缺点。理论分析和仿真结果验证了提出算法的有效性。     

柔性航天器姿态机动轨迹设计及跟踪控制

针对柔性航天器姿态机动的“快速性”及“稳定性”矛盾，研究了一种优化与控制综合的姿态机动轨迹设计与跟踪控制方法。首先，考虑柔性航天器姿态机动过程中既快又稳的需求，建立姿态机动的多目标多约束条件，优化获得姿态机动轨迹，在满足快速性基础上，最大限度提高稳定性；其次，设计新型的快速鲁棒输入成形器(FRIS)，与传统输入成形器相比，FRIS具有更短的作用时间及更强的鲁棒性，能够有效抑制柔性附件振动，为姿态机动的“快速性”及“高精度”奠定基础；最后，设计新型自适应连续终端滑模控制器(ACTSMC)，避免增益过估计，提高控制精度，实现对期望姿态轨迹的有限时间快速高精度跟踪控制。数值仿真校验了所提方法的有效性。     

中远程面（空）对空导弹末制导段的机动目标“标架”模型及自适应估计算法

根据中远程导弹制导系统大都采用脉冲多卡勒雷达导引头的趋势和中远程防空导弹末制导实用对目标机动运动状态的需求，基于目标螺旋机动和蛇行机动的切加速度和法向加速度在目标轨迹活动框架上缓变的特点，本文提出了一种建立在目标轨迹活动框架上的运动状态方程和自适应Kalman估计算法，该方法克服了在直角坐标系和球坐标系上估计目标快变加速度机动延迟大的缺陷，仿真实验证明该算法有很好的跟踪稳定性和收敛性，为先进末制导律的实现创造了条件。     

一种机动目标无源定位的新方法

目前对仅用测角信息的单站无源定位问题的研究，主要是基于固定辐射源目标以及匀速直线运动的辐射源目标，而在实际应用中目标常常是机动的。由此，提出了一种可调白噪声UKF方法。该方法在机动目标跟踪中使用可调白噪声模型方法，它不需要假定目标的机动加速度模型，而是通过检测跟踪滤波器归一化新息平方来调整过程噪声，从而实时地修正估计结果。同时算法对量测模型非线性问题采用UKF予以解决，不仅能克服EKF中引入的较大线性化误差对机动目标跟踪算法性能的影响，而且算法实现简单。最后将该算法与三种机动目标被跟踪算法相比较，仿真结果验证了提出算法的优越性。