空间目标碰撞概率的等效矩形域快速算法

针对线性相对运动假设下的碰撞概率计算问题,提出了等效矩形域方法。利用该方法将概率积分计算进行近似处理,推导出概率密度积分的解析表达式。针对空间目标误差椭球形状固定的情况,给出了最大碰撞概率的计算方法。对目标在交会时刻相距较远和接近碰撞的情况进行了碰撞概率以及最大碰撞概率计算。通过将计算结果与空间压缩无穷级数法的对比,验证了等效矩形域方法近似计算碰撞概率积分的可靠性,同时对于不同的碰撞概率计算情况,等效矩形域方法显示出更高精确度和更好的估计偏差稳定性。     

利用捷联导引头打击机动目标的自抗扰制导律设计

针对导弹制导系统中存在模型不确定性和目标机动信息难以获取等特点,提出了一种线性自抗扰(LADRC)制导律的设计方法。该方法以捷联导引头弹目视线角为输入量,对控制对象模型已知部分进行前馈补偿,对控制对象模型的不确定部分和目标的未知信息通过线性扩张状态观测器(LESO)进行估计并予以动态补偿,对改造后的系统再利用比例微分(PD)控制,完成制导律的设计。该方法无需获取目标运动加速度即可实现对加速运动机动目标的打击。仿真结果表明,弹道末端需用过载小于导弹的最大可用过载,脱靶量满足指标要求,具有很高的工程应用价值。     

基于大数据的空间目标监测数据管理系统设计与应用

针对空间目标探测与识别试验系统监测站(简称监测站)海量目标识别数据管理效率不高、数据分析处理能力不足、观测数据使用效益未完全发挥、对系统服务性能提升贡献度不高的现状,利用Hadoop等大数据技术开发具备数据存储管理、分析挖掘、质量评估等功能的平台,建立系统设备性能状态主动受控式预警系统,解决了海量观测数据存储管理的难题。同时,综合利用大数据分析结果,挖掘探索监测数据相关性与影响规律,为提升空间目标监测系统服务性能提供可靠支撑。     

太空目标监视装备效能贡献率评估研究

为了促进太空目标监视装备体系的协调统一发展,为太空目标监视装备体系中新型装备的研制和发展提供依据,构建了太空目标监视装备效能贡献率评估指标,并对评估指标的内涵和度量方法进行了分析。通过对评估指标的有效性、重要性和完整性进行检验,保证了评估指标能够满足评估的需求。采用层次分析法给出了评估指标的权重系数,并通过仿真系统给出了各个评估指标的能力结果,得出了新型装备在太空目标监视装备体系中的效能贡献率。     

应用禁忌遗传算法的空间目标协同监视资源调度方法

针对空间态势感知领域的空间目标协同监视问题,提出应用禁忌遗传算法的空间目标协同监视资源调度方法。按照资源调度系统的调度能力、目标容量、响应时间等需求,对协同监视的4种任务模式、目标函数、问题建模、求解算法进行具体分析。仿真结果表明:该方法可支持20颗卫星调度、监视跟踪目标容量1000个,在优化求解速度、精度等方面具有明显优势,可应用于我国空间目标协同监视集成管理系统。     

联合实施超分辨率动目标特征提取及静态杂波抑制

对于许多涉及到杂波背景下的动目标探测和分类的军事与民事应用，高距离分辨率（HRR）动目标显示雷达正变得日益重要，对于地面高距离分辨率雷达，当目标慢动或沿近正侧向运动且相干处理间隔或驻留时间不太长时，距离徒动和距离特征失真的影响可忽略不计。基于这种假设，建议对存在静态杂波时由距离向间距很近的散射体组成的动目标的HRR特征提取采用稳健且计算简单的基于松驰的算法。数值仿真实例表明这种算法具有超分辨率和良好的估计性能。     

一种曲面数控加工干涉检查的新方法

提出了一种干涉检查的新方法,通过计算刀具曲面和加工曲面之间的最短距离,判断是否发生干涉。曲面间最短距离利用跟踪算法实现,该算法分析了最短距离连线性质,利用曲面的微分特性,确定跟踪方向和步长,迅速计算出最短距离。通过实验仿真,证明该算法简便、高效。     

通过聚集探测SAR图像中的动目标

本文介绍的是一种在合成孔径雷达（SAR）图像中探测动目标的方法。这种方法是将SAR复图像分成若干分区，分别对各个分区进行聚焦，然后测量聚焦区域中锐度的增长情况，这种方法能敏锐地检测到目标的方位速度，对目标径向加速度的检测尤为敏锐，还能对任意方向的运动进行检测，对于只能检测快速运动目标径向速度的传统多普勒传感动目标指示器而言，这种方法是一种有效的补充。     

用雷达图像作非协同式空中目标识别：识别率作为信号带宽函数

尽管非协同式目标识别与高可靠敌我识别极其相关，但一直是一个有等解决的问题，过去提出并研究了许多方法，如：利用目标的红外、声学、光学或雷达特征等，其中一些方法是无源法，其优点是不会对被观测目标发出报警，不足之处是观测距离有限，边缘分辨率低，本文介绍的方法是在利用飞机雷达图像的基础上提出的，所研究的是一维雷达图像（通常所说的高距离分辨率剖面图）和二维逆合成孔径雷达（ISAR）图像。     

使用信息矩阵滤波的跟踪融合的性能评估

在多传感器环境下，每个传感器探测多个目标，接着产生相应的跟踪。这些跟踪可能互不相同，经过融合后，传感器生成有关目标的更精确的运动信息和属性信息。目前已有两种方法可以达到上述目的，一种是测量值融合法，一种是状态矢量融合法。众所周知，测量值融合计算法通常最优，但计算费时，而状态矢量融合算法计算省力却是次优。之所以如此，是因为从两个传感器中获得的待融合状态级估值，由于通常存在被跟踪目标的过程噪声，通常并非条件独立。值得注意的是，状态矢量融合已有三种计算法：加权协方差法、信息矩阵法和伪测量法。本文仅限于讨论状态矢量融合中信息矩阵形式的性能评估。利用信息矩阵计算法已经推导出稳态融合协方差的闭式分析解并作为一种性能的度量方法。注意，推导出的结果基于两个传感器同步工作且没有误关联的假设，或是在研究时考虑了融合测量值。并且我们将推导出的结果用蒙特卡罗仿真进行了比较，过去曾有许多作者利用蒙特卡罗仿真来预测融合系统的性能。这些结果有助于更加深入地了解跟踪融合的作用原理，并大大简化了对融合性能的评估。此外，有了这样的解，简化了对各种不同工作条件下设计融合系统的折衷研究。