利用幅值信息的超视距雷达多路径概率数据互联算法

天波超视距雷达是通过电离层反射实现超视距广域监视的,其地理坐标系下的量测方程存在强非线性,同时由于电离层的不同分层,造成了多路径传播的严重问题,即同时存在多个量测模型。多路径概率数据互联(MPDA)滤波器将坐标配准与概率数据互联相结合,解决了超视距目标跟踪中的多路径传播问题,但在杂波环境下滤波跟踪精度不高。文中提出了一种基于信号幅值特征信息的MPDA算法(A-MPDA),当跟踪单一的、存在4种可能非线性量测的非机动目标时,仿真结果表明所提出的算法比标准MPDA有更好的跟踪精度。     

基于雷达组网的抗无人机新技术研究

介绍了无人机的概念和基本特性;主要讨论了雷达组网和数据融合的基本原理及其如何实现对敌无人机等弱小目标的检测与跟踪,在此基础上引入了检测跟踪的新方法,有效弥补了单机雷达的不足,便于防空决策的后续处理.     

一种混合的多机动目标跟踪算法研究

提出了一种混合的多机动目标跟踪算法:交互多模型模糊联合概率数据关联算法(IMM-FJPDA),该算法将交互多模型算法(IMM)和模糊联合概率数据关联算法(FJPDA)相结合,它克服了IMM-JPDA算法计算量大和IMM-FDA算法在强杂波环境中跟踪精度差的问题.给出了基于模糊C均值(FCM)算法的多机动目标跟踪步骤.仿真结果表明IMM-FJPDA算法跟踪精度与IMM-JPDA算法相当,但计算量明显减小,提高了跟踪实时性.     

基于视线角序列的机动目标视线角速率计算

 依据拦截弹与机动目标间的相对位置关系,采用导引头球面模型,基于当前统计模型,实现了强跟踪状态自适应滤波,计算出了可用于制导的视线角速率。该算法利用导引头球面模型,将测角信息转换成距离信息,进行方差自适应调整和卡尔曼滤波。在只给出视线角序列信息的情况下,根据相对状态滤波结果求出所需的视线角速率。     

低空慢速小目标跟踪方法的研究

本文主要通过数字图像处理技术实现低空慢速小目标自动跟踪。分析低空慢速小目标的特征,选择Meanshift算法进行目标跟踪。将视频转化为图像序列,利用Meanshift算法对图像序列中的目标进行数据统计,利用数据进行匹配,实现对目标的跟踪。     

火星车定向天线自主对地指向规划方法

针对火星车的2自由度定向天线,结合在轨约束条件和对地数传需求,提出一种基于解析星历的器上自主对地指向规划算法。首先给出火星和地球的相对方位、信号传输时延和空间交会的解析计算公式,摆脱了复杂的星历表模型,使得器上计算机运行更加高效;在此基础上根据火星车位置和姿态、定向天线安装矩阵,计算定向天线的转角,并给出天线转轴运动控制策略,使其实时自主跟踪地球,建立稳定运行的通信链路。通过仿真对解析星历计算结果进行检验,并在室内试验场对天线自主跟踪结果进行验证,仿真和试验结果表明该方法合理可行,指向精度满足使用要求。此方法解决了大时延下火星车定向天线对地球的指向和跟踪问题,将会应用至我国的首个火星车上。     

高超声速滑翔目标自适应跟踪方法

针对机动模式复杂多变的高超声速滑翔目标跟踪问题,提出了一种机动频率自适应跟踪方法。采用介于常速度和常加速度模型之间的Singer模型来表征目标气动力加速度的变化,从而建立跟踪系统的状态方程。根据地基雷达量测量获得系统的量测方程,鉴于距离和角度信息的量级相差较大将其由球形量测量转换为位置量测量。为了适应高超声速滑翔目标灵活多样的机动模式,基于正交性原理和无迹卡尔曼滤波算法实现了Singer模型中机动频率参数的自适应。利用滤波信息计算得到能够反映状态模型误差大小的调整因子,用于放大Singer模型中的机动频率,进而调整状态方程的过程噪声以降低模型误差。通过对2种典型机动轨迹的跟踪仿真,并与交互式多模型等方法进行比较,结果表明所提方法的跟踪精度高、计算量小,能够较好地适应阶跃机动和连续幅值变化的机动。     

对于动态目标的航天器鲁棒PD+快速跟踪控制方法

摘要：针对卫星对于空间动态目标快速、稳定地跟踪、控制目标,同时考虑平台模型的不确定性、外部随机干扰、系统控制力矩与角速度约束等因素,设计PD+控制器实现对于动态目标的快速、稳定跟踪;在经典PD控制器的基础上设计控制添加项使得系统能够按照既定轨迹运动;采用变结构的手段实现系统收敛速度的提升;合理设计Lyapunov函数的结构,引出角速度、四元数的耦合项对V函数进行改良,简化系统稳定性证明与分析的过程;讨论系统最极端情形,通过对V函数上下界的讨论分析系统该情形下的稳定性;最后通过数值仿真验证所提出算法的有效性与优越性.     

基于IoU约束的孪生网络目标跟踪方法

基于孪生网络的跟踪方法通过离线训练跟踪模型,不需要对跟踪模型进行在线更新,兼顾了跟踪精度和速度。现有孪生网络目标跟踪方法使用固定阈值选择正负训练样本易造成训练样本漏选问题,且训练时分类分支和回归分支之间存在低相关性问题,不利于训练出高精度的跟踪模型。为此,提出了一种基于交并比(IoU)约束的孪生网络目标跟踪方法。通过使用动态阈值策略根据预定义锚框与目标真实框的相关统计特征,动态调整正负训练样本的界定阈值,提升跟踪精度。所提方法使用IoU质量评估分支代替分类分支,通过锚框与目标真实框之间的IoU反映目标位置,提升跟踪精度,降低模型的参数量。在数据集VOT2016、OTB-100、VOT2019、UAV123上进行了对比实验,所提方法均有较好的表现。在VOT2016数据集上,所提方法的跟踪精度比SiamRPN方法高0.017,期望平均重叠率为0.463,与SiamRPN++相比仅差0.001,实时运行速度可达220帧/s。      

机场探鸟雷达技术发展与应用综述

探鸟雷达已成为机场鸟击防范中重要的鸟情观测工具。首先,在介绍探鸟雷达技术起源的基础上,分析了目标回波幅度、飞行速度、飞行高度、轨迹特征、微动特征等飞鸟目标特性。然后,介绍了Merlin雷达、Accipiter雷达、Robin雷达以及Aveillant雷达等四种典型的机场探鸟雷达系统及国内的探鸟雷达技术研究现状,并分析了天线、雷达波形、目标检测与跟踪、目标识别与分类等雷达关键技术,进而对典型探鸟雷达系统的性能指标做对比分析。最后,从雷达与光电技术融合、探鸟与驱鸟联动、鸟情信息分析等方面讨论了探鸟雷达的应用情况,并做出结论与展望。