光电经纬仪双站交会测量算法改进及其误差分析

以靶场双站交会测量中常用的"水平投影法—L公式"为基础,对测量误差进行了仿真分析,给出这种一站为主,一站为辅测量算法的测量有效区域,并对此算法进行改进,仿真结果表明,改进后的算法充分利用2台经纬仪测量数据,不仅使得交会测量有效区域分布对称,而且使得测量误差减小了28.7%,同时使得测量有效区域大大提高了。     

低仰角大气折射误差对初轨精度的影响分析

针对在交会对接任务中测量船使用的电波折射经验模型存在低仰角跟踪测量修正精度差的问题提出改进思路,在模型中引入基于天顶延迟的拟合算法优化修正模型,提高了船载雷达低仰角跟踪时距离的修正精度,满足了测量船数据处理的精度需求。用新方法处理数据,计算的轨道根数半长轴外符合误差平均降低了605m,有效提高了测量船定轨精度。     

地火转移轨道误差分析与第1次中途修正计算

针对地火转移过程中出现的各种误差,基于地火转移轨道的误差传递矩阵分析误差发散的性质,在此基础上讨论如何选取轨道中途修正的时机,并基于该矩阵对地火转移轨道第一次中途轨道修正的速度增量进行估算。与微分修正方法的严格计算结果的比较表明,基于该方法定性研究地火转移轨道第1次中途修正速度增量变化和选取合适的轨道机动时机是可行的。使用蒙特卡洛数值模拟对上述方法和微分修正方法进行计算和比较,结果表明,第1次中途修正速度增量大小差异不超过1.2m/s,相对误差不超过6%。在轨道控制精度大约为1m/s的情况下使用该方法代替微分修正方法进行计算,可以节省大量的计算时间。     

一种应用于弹道导弹控制的朗伯特导引方法

介绍了一种用于与弹道目标会合的三自由度拦截弹仿真,其导引方法可以使拦截弹与弹道目标的位置和速度相匹配,在会合后能够跟随目标运动。该方法采用朗伯特导引,控制在主动段飞行的导弹,使它的弹道与弹道目标的弹道重合。在与弹道目标会合之前,预先设定了一个短暂的末修段,以使拦截弹的速度与弹道目标的速度相匹配。     

改进的SURF算法及其在电视制导中的应用

针对电视制导应用,提出了一种改进的SURF特征描述子目标跟踪算法。首先对SURF特征描述子的生成过程进行了改进,利用三角特征和对角特征设计了改进的SURF特征描述子,在保证区分能力的基础上提高了运算速度;基于SURF特征点匹配,设计了电视制导的匹配跟踪策略。仿真试验证明,基于改进SURF特征描述子的跟踪算法满足电视制导需求,同时运算速度达到了26f/s,比改进前提高了一倍以上,满足实时性要求。     

弹道变轨对冲压动力反舰导弹的影响

反舰导弹防御技术的发展使反舰导弹已面临新的挑战,迫切需要通过隐身技术、变轨技术、电磁对抗和超声速飞行等技术来提高突防和打击效能,而变轨技术和超声速飞行直接与冲压动力装置相关。在论述变轨技术的基础上对冲压动力约束问题进行了对比分析,讨论了不同参数的影响和动力装置的限制因素。     

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。