临近空间高超声速目标滑跃式轨迹Sine-AIMM跟踪算法

针对单一的Sine模型算法无法与临近空间高超声速目标滑跃式轨迹准确匹配,现有的交互多模型(IMM)算法跟踪效果也不够理想的问题,提出一种基于多重贝叶斯准则的自适应交互式多Sine模型(Sine-AIMM)临近空间高超声速滑跃式目标跟踪算法.算法采用多个Sine模型对滑跃式轨迹进行匹配,并利用多重贝叶斯准则在线调整各模型...     

空间平台发射拦截器动力学与最优脉冲拦截

研究了空间平台发射拦截器的两体耦合动力学,以及拦截器拦截目标星的最优脉冲控制问题。平台首先与目标星形成绕飞关系,保持其发射筒轴线始终瞄准目标星。接到发射指令后,拦截器从发射筒中射出,本文采用拉格朗日第二类方程建立了发射过程平台-拦截器两体动力学模型。因为两体耦合影响,平台姿态偏转,拦截器出筒时的速度已经不能瞄准目标星。通过小型火箭发动机给其施加速度脉冲,使其进入拦截轨道,保证拦截的同时,将脉冲速度最小化以节省燃料,本文将其归结为一个非线性规划问题,采用三级优化的策略来求解。在拦截飞行时间相较于平台绕飞目标星的周期是小量的条件下,可以视绕飞平均角速度为小参数,采用正则摄动方法求出非线性规划的一阶近似解,然后以此为迭代初值,寻找最优真解。最后进行了数值仿真验证。     

射频阵列仿真系统的目标位置精度分析

射频阵列仿真系统是一种比较理想的导弹武器系统抗干扰试验环境,目标位置精度是射频阵列仿真系统的关键指标。阐述了影响目标位置精度的主要原因,并结合测量数据对其进行分析,为工程应用提供了参考。     

双拦截弹拦截单目标边界型微分对策制导律研究

针对战术弹道导弹、高超声速巡航导弹和无人飞行器等新型具有高机动性能的防空目标,为提高成功拦截的概率,采用多枚拦截弹进行拦截。应用微分对策理论,将双拦截弹拦截单目标的末段制导问题建模为“二对一追踪-逃逸”对策模型。考虑最大加速度约束,研究了两枚拦截弹的拦截空间分解和对策空间分布,并通过仿真研究了制导律性能。结果表明：采用两枚拦截弹拦截时,脱靶量对目标机动方向的转变时间具有很好的鲁棒性。     

基于自适应深度网络的无人机目标跟踪算法

针对无人机（UAV）视频中目标易受到遮挡、形变、复杂背景干扰等问题，提出一种基于自适应深度网络的无人机目标跟踪算法。首先，基于主成分分析（PCA）和卷积神经网络（CNN）算法，设计3阶的自适应深度网络进行目标特征提取，该网络对图像的H、S、I通道分别进行主成分分析学习，将得到的特征向量输入网络进行分层卷积，优化了网络结构，提高了网络的收敛速度和精度。其次，将目标深度特征输入核相关滤波算法进行目标跟踪，通过分析相邻2帧图像的变化率，采用分段自适应调整学习率的算法进行目标模板更新，有效地改善目标遮挡问题。仿真实验结果表明，该算法有效地避免了复杂因素干扰导致的跟踪精度下降，具有较好的鲁棒性，相较于全卷积跟踪（FCNT）算法平均跟踪精度提高了9.62%，平均跟踪成功率提高了11.9%。     

机载超短波干扰装备战术性能评估方法研究

分析机载超短波干扰装备在现代作战中的作战对象和任务使命,从侦察能力、测向能力、干扰能力和系统稳定性四个方面构建衡量超短波干扰装备战术性能的指标体系,提出运用模糊综合法分析其综合性能的方法,并通过实例验证了评估方法的可行性.     

一种基于稀疏分解的微多普勒频率估计算法

目标微动特性和微多普勒特征分析在真假目标识别方面发挥了重要作用。由于微动目标雷达同波具有非线性、多分量性等特征,需要相应的具有高分辨力、低交叉项、大的动态范围的分析工具,才能较好地揭示目标微多普勒特征。稀疏分解方法中的匹配追踪（MP）具有频域高分辨能力,对于信号细微特征提取具有很好的效果。研究了基于匹配追踪的微多普勒频率估计问题,该方法可以准确提取出目标微多普勒频率,为后续的目标识别提供了重要的依据。-     

一种基于机动辨识预测的空空导弹导引律

现有的空空导弹导引头在有噪声和干扰的环境下获得目标精确信息存在时间延迟,且新一代目标的机动能力更强,不对导弹加以补偿会造成较大脱靶量,所以需对目标状态有效预测。针对新一代目标规避空空导弹常用的大机动模式,为满足新一代空空导弹发展需求,设计了一种新型复合导引律。从目标自身出发,研究高机动目标规避导弹采用的典型机动形式,对机动轨迹进行离线建模,构建具有扩展能力的目标机动模型库。设计自适应滤波器对测量噪声进行降噪。同时,利用模型库设计了机动辨识预测器,对目标实际机动进行在线辨识。基于在线辨识的结果对目标机动进行预测,并对时间延迟进行补偿和修正,实现对高机动目标的精确打击。仿真结果表明:该方法对不同类型的机动目标均有较高的预测精度和命中精度。     

判断力权值的确定方法及AHP中群组判断矩阵的形成

在ＡＨＰ模型中，请一组专家对某一属性进行评价，根据专家的判断能力，给出判断力权值，再通过适当的数学处理方法，可得最优判断矩阵，这是ＡＨＰ中构造判断矩阵的一种新方法。     

基于多核融合的目标大面积遮挡处理方法

提出了一种基于多核融合的目标遮挡处理方法,用于提高大面积遮挡情况下视觉目标跟踪算法的鲁棒性和准确性.与现有基于单个对称核加权直方图的mean shift跟踪算法不同,该方法以目标区域内的多个非中心位置为核函数中心,构建多个非对称核加权直方图.由于这些直方图对目标的不同区域赋予了不同的权重,使得在遮挡发生时总存在一些直方图受影响较小.依据各个直方图分别进行mean shift迭代获得一组目标位置估计后,利用D-S证据理论融合判定最终的目标位置.实验结果表明,该方法在目标被大面积遮挡时仍能够获得准确的跟踪.