机载雷达测控站性能分析CSCD

陆基、海基测控设备在跟踪低空特别是超低空飞行目标时受视距影响大,作用距离有限,而机载测控站作为空中测量平台,不受视距影响,有很大发展空间。介绍了机载测控站的组成、功能和工作原理,分析了机载测控站相关参数关系和工作能力,提出了提高跟踪能力的方法措施;给出了系统跟踪距离计算公式,通过几种典型目标速度分析了系统的跟踪能力,并与陆基、海基测控设备的跟踪能力进行了比对。结果表明,机载测控站在跟踪低空目标时作用距离较远,在低弹道大射程目标飞行试验中具有较大的应用空间。     

An intelligent target detection method of UAV swarms based on improved KM algorithm

Complete and efficient detection of unknown targets is the most popular application of UAV swarms. Under most situations, targets have directional characteristics so that they can only be successfully detected within specific angles. In such cases, how to coordinate UAVs and allocate optimal paths for them to efficiently detect all the targets is the primary issue to be solved. In this paper, an intelligent target detection method is proposed for UAV swarms to achieve real-time detection requirements. First, a target-feature-information-based disintegration method is built up to divide the search space into a set of cubes. Theoretically, when the cubes are traversed, all the targets can be detected. Then, a Kuhn-Munkres (KM)-algorithm-based path planning method is proposed for UAVs to traverse the cubes. Finally, to further improve search efficiency, a 3D real-time probability map is established over the search space which estimates the possibility of detecting new targets at each point. This map is adopted to modify the weights in KM algorithm, thereby optimizing the UAVs’ paths during the search process. Simulation results show that with the proposed method, all targets, with detection angle limitations, can be found by UAVs. Moreover, by implementing the 3D probability map, the search efficiency is improved by 23.4%–78.1%.     

基于修正模型的自适应跟踪算法

提出一种基于修正模型的自适应跟踪算法（CSM-AKF）。通过状态扩维和机动检测实现模型参数的自适应调整,克服＂当前＂统计（CS）模型中参数预设的负面影响,提高了系统的跟踪精度以及目标在做强机动时的快速响应能力。仿真结果验证了算法的有效性。     

对测量雷达的一些新需求与精细测量技术

新一代测量雷达在发展各种先进武器平台与航空航天及空间技术方面有广泛的应用前景。本文讨论对测量雷达的一些新的需求及相关技术,对雷达精细测量的需求与有关技术是本文讨论重点。     

基于窄带雷达RCS序列的空间目标尺寸估计

从窄带雷达横截面积(RCS)序列中提取目标尺寸特征对空间目标的分类识别具有重要价值. 本文在研究椭球体RCS序列特性的基础上, 提出了一种空间目标形状估计方法, 并进一步研究了空间目标尺寸估计问题, 提出了一种新的尺寸估计方法. 实测数据的验证表明, 该方法能有效估计卫星、碎片等空间目标的形状和二维尺寸.      

反馈式多目标多传感器系统误差融合估计技术

本文对多目标情况下的多传感器系统误差估计问题进行了研究,提出了反馈式多目标多传感器系统误差融合估计算法。算法首先对EX算法进行了修正,无需计算各目标状态估计及其增益伪逆,直接利用各传感器量测数据来构建伪量测,通过滤波获得局部传感器组合系统误差估计;其次,算法通过构建状态空间转移矩阵实现了全局估计到局部组合估计关系描述,并从多目标多传感器两个层面对系统误差估计进行更新,即对多目标信息进行递归融合以有效利用空间分布的多目标信息,对多传感器组合估计信息进行反馈融合获得全局估计。蒙特卡洛仿真结果说明该算法能够进行多传感器系统误差的快速精确融合估计,相比EX算法在实时性与估计精度方面均具有较大的优越性。
     

异常数据识别的搜索方法

研究弹道跟踪系统的异常数据识别问题,导出了一种基于三角形和四边形面积的异常数据识别的搜索方法。理论分析、仿真计算和实测数据处理均表明,本搜索方法对异常数据的识别有较好的效果,可应用于数据的适时和事后处理。     

基于上升轨迹可达范围的目标拦截发射窗口计算

针对低轨目标拦截任务,提出一种利用上升轨迹可达范围分析的发射窗口计算方法。首先,建立以上升时长和航程为性能指标的上升轨迹和优化模型,确定拦截器上升轨迹可达范围。然后,根据目标星下点与上升轨迹可达范围外包络的穿越关系以及拦截器的上升时长范围,对发射窗口进行初筛,得到准发射窗口。最后,针对每一段筛选出的准发射窗口,通过精确判定目标星下点与每一上升时长可达范围子环的位置关系,得到每段准窗口中能够实现目标拦截的发射窗口,将其取并集得到针对目标拦截的精确发射窗口。仿真表明本文提出的计算方法能够快速准确得到目标拦截的发射窗口。     

圆形轨迹导引下的无人机事件触发抗干扰环绕控制

针对内部不确定性以及外部环境摄动的目标环绕控制问题,在基于反步法的双层制导框架下,利用级联控制思想,提出了一种圆形轨迹导引下的四旋翼无人机事件触发抗扰环绕控制方法。在轨迹回路中,构建了可满足持续激励条件的目标位置估计器,保证仅通过视线方位角就能获取可满足最终一致有界条件的目标估计项。随后,基于目标的位置估计结果,设计了目标环绕控制律生成线速度指令,并通过方向向量场验证了该环绕制导律的有效性,消除了现有李雅普诺夫向量场制导(LVFG)对相对位置和目标速度的依赖。在姿态回路中,通过采用扩张状态观测器(ESO)补偿系统的集总不确定性,设计了基于相对阈值事件触发控制的姿态控制器,在有效降低控制器到执行机构之间信号传输频率的同时,实现了四旋翼无人机对静止/移动目标环绕。然后,借助输入状态稳定性定理证明了系统的稳定性。仿真结果表明,所提控制方案能够实现圆形轨迹导引下四旋翼无人机对静止/移动目标的环绕监视。     

飞行器特性对雷达探测跟踪的影响

雷达目标特性、飞行特性是飞行器固有的重要特性,也是雷达对飞行器探测跟踪的主要特征量,通过原理理论与实际数据分析总结了飞行器目标特性和运动特性对雷达探测跟踪的影响,描述了飞行器特性与雷达探测跟踪性能间的特征与规律,可为飞行器设计与雷达工程技术人员提供参考。