认知雷达波形自适应数据关联跟踪算法

针对杂波背景下多交叉机动目标跟踪问题,提出一种认知雷达波形自适应数据关联跟踪算法,该算法选取目标距离-速度-方位作为观测量,并通过调整波形参数来动态改变量测误差协方差。首先,基于信息融合思想提出一种优化的概率数据关联(OPDA)算法,算法充分融合目标位置特征和运动特征对多目标交叉区域公共量测进行分类,使多交叉机动目标跟踪问题转化为多个单机动目标跟踪问题。然后,对实时更新的目标航迹,采用修正的Riccati方程估计下一时刻滤波协方差,并根据波形选择准则函数自适应选择下一时刻波形以提高系统跟踪性能。仿真结果表明,该算法增强了概率数据关联(PDA)算法的环境适应性,而且相比未采用波形自适应的数据关联算法有明显的优势。     

基于强跟踪滤波和模糊逻辑推理的有向图切换算法

针对传统卡尔曼滤波算法中对于强机动目标跟踪性能较差的问题,文章提出了一种新的机动目标跟踪算法DS_STF_FI算法。该算法将强跟踪滤波引入到变结构多模型跟踪算法中,结合模糊逻辑推理来实现多模型间的信息交互,并通过有向图切换法实现模型集的自适应调整,从而使跟踪算法能够适应机动目标运动状态的变化。仿真结果表明,与基于卡尔曼滤波的DS_KF_FI算法相比,文章提出的算法的跟踪性能明显提高,且具有较高的算法费效比。在机动目标跟踪领域具有广泛的应用前景。     

一种基于强机动的目标跟踪改进算法

针对传统目标跟踪算法鲁棒性较差等问题,提出了一种基于当前统计模型的无迹卡尔曼滤波交互式多模型(IMM-CS-UKF)融合算法。在交互式多模型算法框架内,计算当前统计模型的概率,提高了统计模型的目标加速度和自适应性。该算法结合了交互式多模型和无迹卡尔曼滤波算法,具有对不同机动模式目标的自适应跟踪能力和精度高等优点。仿真结果表明,该算法对以多种机动策略实时机动的目标具有较好的跟踪性能。     

用于多策略机动目标跟踪的基于模糊理论的改进IMM算法

针对多种机动策略实时机动目标,为解决标准交互式多模型(IMM)算法的模型集冗余、算法量过大和实时性不高等问题,以提高机动目标滤波精度,保证目标跟踪系统性能,对基于模糊自适应理论的交互式多模型算法进行了研究。对标准IMM算法改进包括加速度预估、模型集合设计、模糊自适应推理设计,以及条件滤波输出四部分,通过加速度预估获得更准确的模型集,采用提前模型筛选获得更优的匹配效果并减少了计算量。给出了处理模型及滤波过程流程。对三维机动目标的仿真结果表明:与标准IMM算法相比,设计的基于滤波算法对以多种机动策略实时机动的目标有更好的实时性和跟踪性能。     

复杂电磁环境下组网雷达对隐身目标的跟踪研究

在复杂电磁环境背景下,研究了组网雷达基于粒子滤波算法对隐身目标的跟踪滤波问题,建立了雷达观测方程和隐身目标的多基地雷达截面积模型,分析了基于U PF的组网雷达目标跟踪滤波算法。利用计算机仿真验证了复杂电磁环境下组网雷达利用粒子滤波技术跟踪隐身目标的有效性,并对几种跟踪算法的效率进行了比较。     

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。     

GEO混合推力机动目标跟踪IMM算法

针对交互多模型(IMM)算法求解地球静止轨道(GEO)卫星混合推力机动目标跟踪问题时模型匹配难、模型转移概率近似平均和响应速度慢的问题，从交互模型集构建和模型转移概率自适应设计两个方面出发提出一种改进IMM算法。该方法通过考虑无机动、脉冲机动和有限推力机动三种模式，构建了覆盖目标机动状态的交互模型集，提高了模型与机动目标实际运行状态的匹配度；采用一种基于加速度估计自适应修正的模型交互概率修正方法，提升了算法对目标机动状态的响应速度和跟踪精度。仿真结果表明，所提算法是解决混合推力模式下的GEO机动目标跟踪问题的有效手段，在收敛速度和收敛精度等方面与传统方法相比有较大提高。     

可能模型集算法在机动目标跟踪中的应用

介绍了用于机动目标跟踪的变结构多模(VSMM)估计中可能模型集(LMS)算法。阐明了该算法通过剔除不可能模型,保留一般模型,激活与重要模型相邻的模型实现模型集的自适应原理,并给出了其实现步骤。采用LMS算法对恒加速(CA)机动目标跟踪的仿真结果表明,LMS算法的滤波效果优于交互式多模型(IMM)算法,算法简单易行、计算量小,可用于跟踪运动规律较复杂的目标。     

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。     

一种再入类弹道模型的目标跟踪算法研究

针对当前机动目标跟踪算法中跟踪模型与再入目标实际运动差别较大,影响跟踪精度的问题,根据弹道导弹再入段的特点,分析目标运动状态,推导出一种基于再入类弹道目标模型的目标跟踪算法,并与基于CA模型的目标跟踪算法做了性能比较,结果表明,该算法具有可行性,可以提高对目标的跟踪精度。     

基于扩展卡尔曼滤波的机动目标跟踪研究

针对雷达导引头跟踪机动目标问题,建立了一种适于高机动目标探测的非线性系统模型,采用扩展卡尔曼滤波算法推导适用于弹载脉冲多普勒雷达机动目标探测的滤波模型,用以估计俯仰失调角、方位失调角、弹目相对速度和距离等信息,利用系统数学模型对目标加速度及弹目视线角速率进行解算估计。对标称弹道和极限弹道的跟踪仿真表明,所建立的系统模型和滤波设计方案,能够处理真实飞行中存在的部分信息缺失问题,对于极端情况下的遮挡问题也能在一定时间内保证较高的跟踪精度。     

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。     

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。     

基于意图推断的高超声速滑翔目标贝叶斯轨迹预测

为解决高超声速滑翔目标机动给探测防御造成的困难,研究基于意图推断的贝叶斯轨迹预测方法。首先对目标进行动力学建模,利用气动参数设计机动模式集。假定高超声速滑翔目标必定攻击某目标,结合飞行意图合理构造意图代价函数,借鉴贝叶斯理论迭代推导机动模式和运动状态递推公式。通过蒙特卡洛采样实现轨迹预测算法。仿真结果表明,算法能有效提高目标机动不确定条件下轨迹预测的精度,当多目标可能被打击时,通过对预测轨迹进行在线重新规划,降低目标误判给轨迹预测造成的不利影响。     

针对弹载平台红外小目标的检测与跟踪算法

为了提高对红外小目标检测与跟踪的精度与速度,设计了一种针对红外小目标的单目标检测与跟踪算法,包含一个基于MB_LBP+AdaBoost与管道滤波器的目标检测模块,和一个有跟踪失败监测机制的基于模板匹配的多尺度跟踪模块。经过测试,该算法对边长11~31像素大小的指定类型的红外小目标取得了较好的检测效果,目标跟踪模块对于目标的尺度变化,快速运动,遮挡有较高的鲁棒性,算法中的跟踪失败监测机制在检测到跟踪异常的情况下能重新调用目标检测算法找回目标,经过测试对比,本方法跟踪的精度和速度综合优于主流跟踪算法,并且能够在弹载平台上实时运行。     

基于自适应IMM算法的蛇形机动目标加速度估计研究

针对防空导弹拦截高速蛇形机动反舰导弹的难题,基于导引头测量的视线角速度、弹目相对速度等信息,开展了蛇形机动目标加速度估计算法的研究,最终建立了基于交互多模型的扩展卡尔曼滤波算法,实现了对蛇形机动目标的加速度估计。考虑传统加速度方差计算方法受限于先验值的缺陷,根据残差对加速度方差的计算方法进行了改进。数字仿真证明:提出的自适应交互多模型算法能有效提高蛇形机动目标加速度的估计精度。     

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。     

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...