单星对卫星仅测角被动跟踪的三维可观测性研究

单个卫星观测器对卫星的仅测角被动跟踪技术在空间目标监视中具有重要价值。研究了单个卫星观测器对卫星仅测角被动跟踪中的重要理论问题——系统可观测性问题。在三维情况下基于角度测量信息建立了目标加速度由其位置、速度确定的运动模型,推导了该模型的系统可观测充要条件,最后严格证明了三维情况下单星对卫星的仅测角被动跟踪系统满足上述可观测充要条件。
     

单个卫星观测器对卫星仅测角被动跟踪的可观测性研究

单个卫星观测器对卫星的仅测角被动跟踪技术在空间目标监视中具有重要价值,研究了其中的重要理论问题——系统可观测性问题。以直角坐标系为基础,建立了二维修正极坐标系下的状态方程和观测方程。推导了对任意加速度受位置、速度约束的运动的系统可观测充要条件,并据此充要条件,严格证明了单个卫星观测器对卫星仅测角被动跟踪系统满足该可观测条件,最后通过STK6.0产生的数据验证了结论的正确性,该结论可推广到对卫星目标的三维被动跟踪中。     

单目标跟踪技术发展研究

随着机动目标定位与跟踪技术广泛应用于军事和民用领域，研究更为快速、准确的跟踪算法具有十分重要的意义。目标运动模型、跟踪算法和跟踪模型结构是机动目标跟踪技术的三项主要研究内容，文章介绍了这三项技术的研究进展及发展方向。目前，对各种经典模型的组合和改进是目标运动模型的主要研究方向，通过分析并比较工程中常用的卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波、无迹卡尔曼滤波和粒子滤波的优缺点，探究了它们的不同适用场合及进一步研究方向。详细分析了三代多模型跟踪算法的原理和适用场合，这对研究更为先进的单目标跟踪技术，进一步提高跟踪精度和整体性能，具有一定的参考价值。此外，文章还提出了机动目标跟踪算法的几个发展趋势：将变结构多模型算法与目标实际运动场景结合起来，广泛应用于工程实践中；探索无需依赖于基础模型集合的模型机自适应变化方法；考虑将智能控制理论与变结构多模型跟踪算法互相结合。     

双站无源定位和跟踪算法研究

为提高无源定位和跟踪的性能,弥补传统技术信息量少、定位速度慢和跟踪精度低的缺陷,研究了针对空中目标的基于联合信号到达角(DOA)与到达时间差(TDOA)的双站无源定位算法,以及基于联合到达时间差与到达频率差(FDOA)的双站无源跟踪算法。无源定位算法利用空间几何关系解析目标位置,无源跟踪算法利用无色卡尔曼滤波(UKF)持续跟踪目标并获得更高精度的目标位置信息,给出了两种算法模型。仿真结果表明:联合DOA,TDOA的无源定位算法在基线较短的条件下,对距离100km内的目标定位精度优于10%,联合TDOA,FDOA的无源跟踪算法的收敛速度较快且跟踪精度能达百米级。     

机载雷达组网技术综述

雷达组网是近年来军事领域很关注的问题。一般意义的雷达组网是指地面各雷达站通过网络达到信息共享，以便能及时、准确地发现目标，这里介绍的是机载雷达组网技术。各载机之间通过内部数据链系统交联信息，对目标进行被动和主动定位、跟踪，使得武器平台的战斗力得到成倍提高。本文简要阐述了该系统的作战需求、系统组成和一些关键技术。     

对机动辐射源单站无源定位的有关问题初探

利用单个观测站对机动辐射源目标进行无源定位 ,是目标跟踪领域的研究难点问题之一。阐述了对机动辐射源目标进行单站无源定位的基本概念及其研究现状 ,指出了需要进一步深入研究的几个问题 ,并提出了相应的初步解决方法     

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.     

基于偏差自适应学习的多传感器信息融合机动目标跟踪

为了保证精确打击机动目标,导弹可以采用主/被动雷达切换探测目标。考虑到作战的隐蔽性和生存性,提出基于多传感器信息融合的被动优先跟踪方法:跟踪开始时,令主/被动雷达同时对目标进行探测和跟踪,将二者的信息进行融合,同时自适应地学习融合结果与二者信息的偏差,经过一段时间学习,融合偏差稳定,此时令主动雷达停止工作,由被动雷达单独工作,而目标的运动信息则由被动雷达的信息和学习得到的融合偏差合成。如果目标机动较大,则定期令主动雷达工作以进一步修正融合偏差。该方法既保证了跟踪的精度,同时又减少了主动雷达的工作时间,从而提高了作战的隐蔽性和生存性。将该方法应用于导弹的目标跟踪,仿真结果表明该方法有效。     

基于粒子滤波的被动多基站跟踪算法

针对被动多基站跟踪的实际应用，提出了基于粒子滤波的被动多基站跟踪方法。该方法首先利用两个基站的观测数据融合目标位置，并用第三个基站的观测数据对目标位置进行检验，消除了错误融合位置；然后，推导了被动多基站粒子滤波模型，并根据被动多基站跟踪的特点，提出了顺序重抽样方法，有效地解决了被动多基站跟踪中的高度非线性、非高斯的影响；最后，给出了算法的性能仿真比较。仿真结果表明提出的方法性能明显优于其他跟踪方法（如PMHT、IMM-PDA）。     

星载电子侦察与电子对抗

星载电子侦察与对抗技术主要用于对空间目标的侦收和检测,对于空间可能的威胁目标,实施有效的干扰。介绍了用于星载电子侦察与对抗的单机被动定位技术,基于单脉冲光纤延时复制的低截获概率雷达技术,并行信号检测与分选技术以及电子干扰技术。     

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JPDA的单站多目标无源定位

复杂电磁环境下,对多目标的定位成为单站无源定位的重要问题。研究了单站只测角定位体制下,多点源测角后如何利用多个方向圆锥角进行多目标定位的问题,对雷达多目标跟踪的JPDA算法进行了改进,并做了典型场景下的仿真实验,对单站多目标无源定位技术的研究提供了理论和实验支持。     

一种基于特征光流的运动目标跟踪方法

本文提出一种基于特征光流的运动目标跟踪方法。较好地克服了以往基于特征光流的方法中存在的主要不足之外。该方法使得跟踪更具主动性，提高了跟踪精度，减少了跟踪时间。     

基于空间谱估计的单星侦察无源定位

讨论了单星侦察无源定位的瞬时测向和测向交叉两种定位方式。简述了地面目标的空间谱估计测向技术及其发展，并分析阵列形状、高精度定位、准实时二维谱估计和信号源数等其他影响定位性能的因素。研究表明，对单星无源定位的理论和工程实现，尚需作进一步的研究。     

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。     

空间激光通信系统光斑小目标跟踪算法研究

在空间激光通信链路中,大气湍流、结构设计误差、平台扰动等因素为链路的精确对准和精密跟踪带来了困难。为提高激光链路的跟踪精度,首先对光斑跟踪过程中的影响因素进行研究分析,继而对跟踪算法做出改进。针对跟踪目标特性,设计了一种自适应模板目标相关跟踪算法,并搭建了基于粗精复合轴跟踪系统的实验平台,开展了实验验证。结果表明：与当前常用跟踪算法相比,该设计处理速度可达 1 kfps,目标跟踪位置与真实位置基本重合,目标跟踪准确率高于98%,在处理速度、跟踪准确率与算法鲁棒性上均有较大提升,具有一定的实用性。     

基于迭代容积滤波的无源跟踪算法

对无源目标跟踪问题进行了研究,给出一种只有角度和距离测量的目标跟踪算法。为提高估计的精度和数值稳定性,采用了容积滤波算法,并用基于龙贝格-马尔塔(LM)算法改进迭代容积滤波算法,以提高估计精度,算法实现了对目标的无源跟踪。仿真结果表明:迭代容积滤波算法的跟踪效果更好。     

基于辐射源参数信息的无源数据关联问题研究

针对传统无源数据关联算法存在算法复杂、计算量大等缺点,提出了一个能够反映辐射源特征参数信息与目标运动状态参数信息相结合的无源关联算法流程。该算法首先定义基于目标运动状态参数和辐射源特征参数的多维可变跟踪门,然后运用模糊多门限思想,将测量与目标的关联概率来替代概率关联算法中可行联合事件概率的计算。仿真结果表明该算法计算量小,跟踪准确度高,尤其适用于复杂环境下近距离、交叉运动目标等典型情况。