基于聚类的多平台协同数据关联算法研究

从多平台协同工作的角度出发,针对目标和传感器观测数据之间的关联问题进行了研究。给出了模糊聚类目标函数、FCM算法步骤和量测目标归属判定方法,基于此,提出了模糊C-均值聚类和量测目标归属判定算法,然后提出了基于聚类算法的多平台协同多目标数据关联算法。仿真实验结果表明,该算法数据关联正确率较高,能够提升跟踪精度。     

基于SMC-CPHD的多目标跟踪算法研究

针对CPHD滤波算法在多目标跟踪中计算难处理和对于局部目标估计存在漏检的问题,提出了基于序贯蒙特卡罗方法的基数概率假设密度（SMC-CPHD）滤波算法。这种方法是将SMC和CPHD两种滤波算法的优点相结合,用一些离散的粒子去接近PHD函数,不仅解决了在滤波修正步没有闭式解的问题,而且避免了当某个目标发生漏检时,PHD权值的转移问题,在递推PHD函数的同时也递推基数分布。将此方法应用到有杂波存在复杂的多目标跟踪环境中,通过仿真实验,对CPHD滤波和SMC-CPHD滤波得出的结果进行比较,验证了本文所提出方法对多目标跟踪的可行性和精确性。     

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。     

压制干扰下组网雷达目标检测与跟踪技术

针对压制干扰下组网雷达目标检测与跟踪,提出了一种基于压制干扰下雷达量测模型的跟踪技术。该跟踪技术包括压制干扰下量测模型和组网雷达序贯滤波跟踪两部分。压制干扰下量测模型根据雷达采取抗干扰措施前后接收机输入端的信干比分别计算检测概率,进而模拟传感器在压制干扰下对目标的检测情况。组网雷达序贯滤波中,首先对压制干扰下各雷达的量测数据进行串行合并和点迹合成,而后采用基于交互多模型(IMM)的序贯滤波方法对压缩后的数据进行跟踪。该检测与跟踪技术可模拟出雷达在压制干扰下由于检测概率下降造成的目标暂消现象,提高组网雷达跟踪航迹的连续性和稳定性。仿真结果表明了该技术的可行性和有效性。     

等值线绘制简易算法

本文首先介绍了等值线的相关知识,然后重点讨论了一种不需要抽象数学理论和复杂数学模型做支撑的等值线追踪方法和相关数据存储结构,最后简单讨论了基于GDI+的等值线平滑技巧。实践表明该算法具有较高的运行效率。     

一种改进的GNSS整周模糊度解相关算法

GNSS整周模糊度解相关算法的性能直接影响到整周模糊度的搜索速度和解算成功率。为了在不降低GNSS整周模糊度解相关算法解相关程度的前提下,提高解相关算法的计算效率,在深入分析典型解相关方法优缺点的基础上,提出基于对角线预排算的解相关算法。该方法源于对直接对角线排序解相关算法的预排序思想,采用矩阵分解后对角线元素中最小值并将其转换到对应对角线位置的方式,用更少的迭代次数达到比直接对角线排序更好的解相关效果。将新算法与其他算法进行仿真比较得出,其性能优于直接对角线排序算法,解相关功能与联合解相关算法等效,且计算效率略占优势。     

一种INS辅助GNSS高动态弱信号标量跟踪方法

为提高恶劣电磁环境下的高动态卫星导航接收机的干扰抑制能力,提出一种低成本INS自适应辅助标量跟踪环路方法。该方法以INS辅助二阶锁频环(IFLL2)算法为核心,采用INS/GNSS紧组合结果提高外部辅助跟踪环路的多普勒频率估计精度,以降低动态应力对跟踪环路的影响。建立了INS辅助锁相环和锁频环性能分析模型,基于该模型可知IFLL2对本地振荡器的抖动噪声抑制能力更强,可更多地降低跟踪环路带宽,故其性能优于INS辅助锁相环(IPLL)的性能。高动态仿真试验结果表明高动态环境下独立式三阶锁相环可跟踪载噪比为28dB Hz的GPS L1 C/A卫星信号,INS辅助最优带宽二阶锁频环算法可跟踪载噪比为19dB Hz的卫星信号,基于本算法的接收机的干扰抑制能力提高了9dB,与理论分析结果相当。     

基于速度和加速度约束的有限控制能力路径跟踪

在考虑实际系统有限控制能力的情况下,对非完整移动机器人提出一种完全满足速度和加速度约束的路径跟踪技术。根据系统状态方程分析了移动机器人维持无偏差跟踪状态的条件,先通过智能预测控制将路径偏差转化为同号状态,再应用滚动时域控制和约束条件设计一种改进型最优预测控制器。当路径跟踪开始时,控制量从零初值调整;当路径偏差同步消除到零时,控制量可在速度和加速度约束下及时调整到零。仿真结果验证了所提技术的有效性,有限控制能力使该技术在工程应用时具有更好的可行性和适应性。     

基于多假设跟踪的散射点关联和三维重构方法

针对雷达目标在未知视角下一维散射中心关联存在的问题,提出了一种基于散射强度信息辅助的多假设跟踪(MHT)散射点关联方法,采用散射点幅度信息辅助实现对目标散射点的有效关联,对关联后的数据采用序贯因式分解的方法实现了目标的三维重构。仿真实验表明,该方法简单、成像效果稳定,通过对关联过程中的假设更新和管理可有效剔除目标运动过程中产生的虚假散射点,适用于目标在多个姿态下多个散射点的关联和三维重构,具有较高的鲁棒性。      

一种多级助推段弹道导弹跟踪算法

针对多级助推段弹道导弹存在多个加速度突变点、机动性强导致跟踪难度大的问题,提出一种基于量测转换的强跟踪输入估计（STMIE）弹道导弹跟踪算法。在对多级助推段弹道导弹动力学特性分析的基础上,推导出雷达站东北上（ENU）坐标系下弹道导弹的运动方程,并通过将修正的无偏量测转换（MUCM）与STMIE算法融合,使得在导弹跟踪中应用STMIE算法成为可能。以典型的多级助推段弹道导弹为跟踪目标进行仿真校验,结果表明,本文算法对多级助推段弹道导弹目标跟踪性能优越,且算法复杂度较低,效费比高。