基于信噪比优化的中段传感器预指派模型

结合中低轨中段弹道目标连续跟踪这一特殊应用背景,从跟踪相机交接的再捕获确认到稳定跟踪的全程角度出发,提出了一种基于信噪比和跟踪精度联合优化的新的传感器预指派模型。并采用通过对粒子降维处理和位置矢量更新的实值粒子群优化算法,对所提模型的性能进行分析和比较。仿真实验表明,该模型的调度性能较之前的优化目标函数及二进制粒子群优化算法,更贴近导弹中段飞行情况的实际且性能有所改进,因而是一种更高效的调度模型。     

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。     

机械臂辅助舱段转位轨迹跟踪控制与精度分析

舱段转位是空间站机械臂的核心任务之一,舱段转位过程中的高精度控制是保证实验舱与核心舱径向对接的重要前提。通过建立转位过程的高保真度仿真模型,分析了不同的整臂控制策略及关节控制策略对转位过程中机械臂轨迹跟踪精度的影响;指出了提高整臂控制精度需要整臂控制和关节控制协调设计,提高关节伺服控制带宽和降低关节目标速度频率都是提高机械臂末端跟踪精度的有效方法。     

国际空间站测控通信系统研究

测控通信系统是国际空间站的重要组成部分,可靠的测控通信系统是确保空间站长期稳定在轨运行的基础。对国际空间站测控通信系统进行了较为深入的研究,介绍了国际空间站测控通信系统的组成,梳理了国际空间站中继S系统、中继Ku系统、空空通信系统的链路特性与工作方式,并总结归纳了国际空间站测控通信系统多手段备份、采用高性能编码等特点,以及对我国的启示,能够为我国测控通信系统的发展提供借鉴与参考。     

改进的MMPHD机动目标跟踪方法

基于序列蒙特卡罗方法的经典多模概率假设密度滤波方法及其各种衍生方法,在预测过程中依据多个并行的状态转移模型,通过将大量粒子散布到下一时刻目标所有可能出现的状态空间实现目标状态的捕获,造成计算量大、目标跟踪精度差。为此,提出一种改进的多模粒子概率假设密度机动目标跟踪方法。该方法利用最新量测信息估计目标运动模型概率及模型参数,并将估计得到的目标模型应用到粒子概率假设密度滤波方法的预测过程中生成预测粒子,从而将大部分粒子聚合在目标最可能出现的状态空间邻域中,实现粒子的有效利用。数值仿真表明,所提方法不仅显著地减少了目标丢失个数,而且提高了目标跟踪精度。     

高码率导航电文引起的跟踪环路失锁及其解决方法

卫星信号的多普勒频移会引起导航数据跳变点在1ms中频采样数据中的相对位置发生滑动,当跳变点处于采样数据段的中间位置时,相关器输出接近于零,造成环路失锁。本文在详细分析这一问题的基础上,针对“北斗II”信号提出了一种改进的环路跟踪方法。新方法通过在连续的两段1ms数据中找出不包含数据位跳变点的数据段,将该段数据的鉴相结果用于2ms环路更新。仿真和GNSS模拟器的实验验证了该方法的有效性。     

一种基于颜色和边缘特征的Mean Shift目标跟踪算法

针对基于颜色特征的Mean Shift算法对动态变化环境适应能力差,容易丢失跟踪目标的问题,提出了一种颜色和边缘特征相结合的Mean Shift目标跟踪算法。该算法使用核直方图概率模型描述目标,通过权值的自适应变化来评估每个特征在跟踪场景中的可靠性,并依据权值提出一种选择性模板更新方法。实验结果表明,提出的算法不仅可以克服目标在跟踪过程中发生的模板变形,而且对目标的平移旋转以及光照变化都具有较好的鲁棒性。     

基于模糊推理技术的测控站指挥中心辅助决策系统

在航天发射任务中,测控站指挥中心担负着测控系统应急指挥任务,传统依靠现场人工判断和决策指挥方式往往存在及时性差、准确性差等问题,而辅助决策系统可将各种信息进行综合处理,并给出辅助决策结论供指挥员参考,可以大大提高应急指挥决策的实时性和准确性。因此,提出一种基于Mamdani推理法实现的雷达跟踪情况辅助判决的模糊型决策系统,利用Matlab工具在典型输入条件下对系统进行仿真,仿真结果分析表明,决策推理算法鲁棒性强,决策结果正确。     

Jerk模型用于高速机动飞行器跟踪的性能分析

针对高速机动飞行器的跟踪应用,对SJ(Singer Jerk)、CSJ(当前统计Jerk)、MCSJ(修正当前统计Jerk)和αJ等4种主要Jerk模型进行了综述。比较了它们的建模假设、设计参数以及实际应用时的限制因素。基于UKF(无迹卡尔曼滤波)算法,分别在单台和2台雷达的测量条件下,在3种滤波参数集设置下,利用各模型对近空高速滑翔飞行器进行了跟踪仿真。飞行器真实飞行轨迹根据简化动力学方程通过四阶龙格库塔数值积分方法得到。仿真结果表明:4种模型都具有很好的初值鲁棒性;在目标弱机动段落,4种模型具有较好的参数鲁棒性;但在强机动段落,SJ、CSJ、MCSJ等3种模型的参数鲁棒性很差,滤波误差发生严重突跳,αJ模型的参数鲁棒性最好。针对高速机动飞行器的跟踪应用,αJ模型的综合性能最优,而MCSJ模型最差。     

基于极限学习机的修正当前统计模型跟踪算法

针对当前统计(Current Statistical,CS)模型由于先验知识的缺乏和其结构特点导致的跟踪精度降低的问题,通过使用极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)并根据目标历史状态信息,实时估计并修正CS模型的加速度估计值,提出了基于ELM的修正CS模型跟踪算法.ELM的训练结果表明...