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。
     

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。     

一种新的SIFT匹配定位技术研究

在基于局部特征点匹配的目标定位系统中,匹配点和误匹配点数量的多少直接影响定位准确度。传统SIFT方法为保证匹配过程中有足够的匹配点数,通常选取较小的统计区域,特征点缺失了对周边区域的关联性,造成误匹配。为提高定位准确度,提出一种改进的SIFT特征描述子。在传统的SIFT局部特征描述子中引入PCA统计特征,在获得更高的正确匹配率的同时降低了错误匹配率。针对常用的SIFT误匹配滤除算法（NN法）滤除误匹配时需牺牲大量正确匹配,提出在NN法基础上,利用匹配特征点的坐标信息对误匹配进行二次滤除,进一步减少了误匹配。实验结果表明,定位算法的准确度优于传统方法。     

某型导弹靶标研制的风险评估研究

武器装备研制过程存在各种风险,准确地对风险进行评估,可有效减少风险造成的损失。针对武器装备的研制风险,介绍了风险评估的方法,并结合风险因子、技术特征因子和实验条件因子,给出风险计算公式。最后结合某导弹靶标系统进行了风险评估。     

基于轨迹特性的中段目标识别方法

针对中段弹道目标群运动时的真假目标识别问题,提出一种基于轨迹特性的弹道目标识别方法。该方法通过雷达观测数据还原出弹道目标运动轨迹,根据轨迹交点个数判断诱饵是单次还是多次释放模式,分别提出基于弹道参数和权值交点的识别途径,结合雷达观测弹道目标数目,归纳了基于轨迹特性中段弹道目标综合识别策略。仿真实验表明该方法的正确性并分析了雷达测量误差及布站位置等因素对识别结果的影响。