弹道中段目标质心位置估计

 质心在目标上的位置是弹道中段目标的重要进动特征,也是目标的质量分布特征,可用于识别弹头和诱饵.针对旋转对称目标,提出了基于窄带雷达回波相位特性的质心位置估计方法.首先,选取目标对称轴上的任意点作为质心位置参考点,定义相应的质心位置参数,并构造以该点为相位参考中心的全姿态散射系数模板;然后,对窄带雷达回波采样序列进行相位匹配变换,搜索匹配函数的最大值,从而得到质心位置参数的估计值.仿真结果表明了该方法的有效性.     

基于跟踪微分器的多目标数据关联算法

根据目标在运动过程中位置与速度只能连续变化这一事实,提出了杂波环境下基于跟踪微分器的一种多目标数据关联算法.算法利用跟踪微分器得到目标波门内所有量测的位置与速度,通过将其与目标前一时刻的位置和速度的比较来实现在未知杂波环境下的多目标数据关联.该算法直接利用量测数据,不需要目标运动、传感器噪声及杂波的先验统计知识,在目标数已知杂波不很密集的情况下具有良好的数据关联能力.此算法计算量小、结构简单,与目标状态滤波估计算法完全分离,便于模块化设计和与其他滤波算法结合,易于工程实现.仿真结果验证了算法的有效性.     

非高斯杂波背景中距离扩展目标的盲积累检测器

在采用球不变随机向量(SIRV)建模的非高斯杂波背景下,研究了导向矢量失配或未知时距离扩展目标的检测问题。先假设导向矢量已知,采用广义似然比检验(GLRT)得到每个距离单元的归一化匹配滤波器(NMF)统计量,再将多个距离单元的统计量进行非相干积累得到扩展目标的NMF积累检测器(NMFI),然后通过最大化检测统计量的方法,结合特征值分解技术,对导向矢量进行估计,提出了距离扩展目标的盲NMFI(B-NMFI)。仿真分析表明:当导向矢量失配时,NMFI的检测性能优于GLRT;当导向矢量未知时,B-NMFI能有效地检测目标,并且对不同方位的目标具有很好的鲁棒性。     

一种非合作目标相对位置和姿态确定方法

针对非合作目标中的从星若无法获得主星的动态信息时,就无法自主进行相对位置和姿态确定的问题,提出了一种采用陀螺、立体视觉系统和加速度计的相对状态确定方法。首先分别建立相对姿态方程、主星动力学方程和相对位置方程等系统的数学模型。然后根据这些方程组成的状态方程和立体视觉系统的测量模型设计了卡尔曼滤波器。该滤波器使得从星根据加速度计、陀螺和立体视觉系统的输出,在仅获得主星的外观特征和一些静态参数的情况下,能够自主进行相对位置和姿态的确定。最后,数值仿真结果表明,在相同仿真条件下,与使用主星陀螺信息的相对状态确定算法相比,该算法能够自主进行相对状态的确定,且位置和姿态稳态误差分别为0.05m和2°。     

再入末修舱对邻近微弱弹头目标检测性能的影响

基于微波暗室静态测量数据,结合弹道学理论,分析了战术弹道导弹(TBM)弹头在再入段的运动学特性和电磁散射特性。研究表明,典型战情下再入舱的RCS比弹头目标的RCS大10~30dB。当采用LFM波形时,会导致较为严重的旁瓣遮掩效应,即脉冲压缩后末修舱的旁瓣会遮掩邻近微弱弹头目标的主瓣,导致弹头漏检。从理论和仿真的角度分析了相关设计参数（例如带宽）以及伴随物相关参数（速度、相对距离、相对RCS等）对弹头目标CFAR检测性能的影响,并提出了改善检测性能的建议措施。     

基于随机鲁棒分析的输出反馈特征结构配置

针对输出反馈特征结构配置在参数不确定性系统设计中的鲁棒性问题,提出一种基于随机鲁棒分析的输出反馈特征结构配置优化方法.该方法通过随机鲁棒分析准确度量了闭环系统的鲁棒性,确立控制系统设计要求与待设计参数间的直接联系,并运用优化技术实现闭环系统稳定性与性能间的折衷,最大化控制系统的鲁棒性.通过在某高超声速飞行器横侧向解耦控制系统设计上的应用,验证了该方法的有效性.      

基于AVSIMM算法的高超声速再入滑翔目标跟踪

针对跟踪高超声速目标的交互式多模型（IMM）算法中存在模型数量过多,模型之间竞争导致滤波精度降低的问题,在自适应网格交互式多模型（AGIMM）算法的基础上,提出了一种自适应变结构交互式多模型（AVSIMM）算法跟踪高超声速再入滑翔目标。根据高超声速无动力再入滑翔目标当前机动状态的角速度参数,在自适应调整当前时刻模型集中参数的同时,针对AGIMM算法运动学模型的单一性,设计了具有多种跟踪滤波运动学模型的AVSIMM算法,通过模型集参数与算法结构的双重自适应调整实现了对目标高精度的跟踪。仿真结果表明,与AGIMM算法相比,所设计的AVSIMM算法不仅对结构和参数都具有更强的自适应性,同时提高了高超目标的跟踪精度和跟踪效率。      

基于目标逃逸机动预估的空空导弹可发射区

为适应无人自主空战条件下对空空导弹火控解算的特殊需求,提出了基于目标机动预估的空空导弹可发射区问题。首先,基于导弹-目标追逃对抗策略,设计了目标机动预估模型,根据导弹与目标的相对方位信息,实现对目标逃逸机动方式的预估;然后,基于多种实际约束,构建了导弹运动动力学模型;最后,设计了基于黄金分割搜索算法的可发射区边界求解策略,实现对可发射区边界值的快速精确搜索。仿真结果表明,空空导弹对初始位置位于所提出的基于目标机动预估的可发射区内的目标,具有更大的命中概率;该可发射区更加适应近距空战中目标逃逸机动的剧烈态势变化,有利于导弹战术使用性能的充分发挥。      

基于相干度优化的极化顺轨干涉SAR慢小目标CFAR检测

为改善干涉合成孔径雷达（SAR）系统对慢动小目标的检测性能,研究了全极化顺轨干涉SAR（AT-POLINSAR）实现慢动目标恒虚警（CFAR）检测的方法。首先,通过对单基线AT-POLINSAR的系统设计,明确了其在现有技术条件下的可实现性,并对其信号形式与极化干涉回波进行了建模分析。然后,针对AT-POLINSAR 6维极化干涉矢量提出了以背景杂波平均相干度为优化准则的极化降维新方法,构建了一种统计分布类型与单极化干涉数据相同的次优极化标量干涉回波,从而使目前单极化顺轨干涉SAR（AT-INSAR）慢动目标CFAR检测方法可直接扩展至全极化情形。最后,通过检测实验对次优极化与单极化的慢动目标检测性能进行了对比分析。结果表明,次优极化方法能充分利用全极化信息提高INSAR对慢小目标的检测概率。      

基于朴素贝叶斯分类器的空中红外目标抗干扰识别方法研究

红外诱饵对抗技术的发展使得空战环境日益复杂化,对红外成像制导空空导弹抗干扰目标识别技术提出了更高的要求。红外诱饵的投放使得目标特征的完整性、显著性及稳定性遭到破坏,基于特征融合匹配的统计模式识别方法无法准确识别目标。提出了一种基于朴素贝叶斯分类器的抗干扰目标识别方法,该方法对空战对抗仿真图像数据集进行了特征挖掘,利用实验拟合方法构建了典型特征的概率密度函数模型,构造了朴素贝叶斯分类器,实现了飞机目标和干扰的分类识别。仿真实验结果表明,该方法在已测试的弹道图像数据集下的平均识别正确率达到了81.82%,且能够解决假目标、目标遮挡等抗干扰目标的识别难题。