比相单脉冲雷达测角与角闪烁研究

比相单脉冲雷达采用和差通道接收信号比相的方法测角。一般认为,雷达事实上并不是在测量目标的方向,而是在测量目标的角闪烁方向。从特殊的两点目标出发,分析了单点目标和复杂目标下比相单脉冲雷达和差通道方式测角的原理与内在异同,探讨了比相单脉冲雷达测角与角闪烁的关系,提出有关雷达测角的新的观点。     

三维制导的几何方法与鲁棒控制方法

 在考虑导弹速度和目标速度均为时变的情况下,将微分几何方法与李雅普诺夫稳定理论结合起来,提出了一种导弹三维导引规律设计新方法。对机动目标,PPNG方法的主要问题是在导引末段,它要求导弹在俯仰和偏航通道上具有较大的加速度,为了解决这一问题,本文应用基于李雅普诺夫稳定理论的鲁棒控制方法,提出了一种三维鲁棒制导算法。这种方法在导引末段不需要过大的加速度命令,不需要知道目标精确的加速度和速度方位信息。     

战机多目标攻击排序算法研究

研究了单机对多个空中目标的攻击排序的方法 ,采用空战态势评估中的非参量法 ,首先给出了在速度、距离和相对运动速度各因素独立作用下的评估方法 ,然后研究了各参数综合考虑下的评估方法。重点研究了由于距离不同对威胁排序结果的影响和解决方案。     

飞行器比例导引综述

基于导弹制导和机器人控制等领域，对追踪／截获动目标——导引问题的研究，综观几十年来大量国内外研究成果，系统分析与比较了各种比例导引律的含义、特点与性能。指出纯比例导引及其改进是非常有效的导引方式，可以有效地用于机动目标追踪／截获导引，能为相关领域机动目标导引问题的研究，包括战斗机追踪导引设计提供参考。     

带干扰红外目标模拟器

介绍一种带干扰的红外目标模拟器的原理、结构和控制，经实际应用证明，这种带干扰的红外目标模拟器能满足新型导弹研制的需要．     

主被动多传感器多目标状态信息融合

研究了主被动多传感器多目标状态信息融合问题。针对被动式跟踪的特点,借助主动跟踪的距离通道值,提出类主动的被动式跟踪。在此基础上提出主被动串联状态信息融合和并联状态信息融合算法。仿真结果表明两种状态信息融合方法都可以大大提高跟踪精度,同时还可以提高系统的可靠性。     

密集杂波环境下的数据关联快速算法

基于联合概率数据互联（JPDA）的思想,提出了一种新的数据关联快速算法（Fast Al-gorithm for Data Association,简称FAFDA算法）.该方法不需象在最优JPDA算法中那样生成所有可能的联合互联假设,因而具有计算量小,易于工程实现的特点。仿真结果表明,与最优JPDA算法相比,FAFDA算法的跟踪性能令人满意,并且在密集杂波环境下可实时、有效地跟踪100批次以上的目标。     

一种基于改进核主成分分析的SAR图像识别方法研究

针对传统核主成分分析方法识别SAR图像时,存在图像像素之间关联性差、对目标姿态角依赖性强等局限性,研究了一种基于改进核主成分分析的SAR图像识别方法。其研究思想是,结合SAR图像的特点提出了一种基于局部特征核主成分分析的特征提取方法,并设计了一种基于灰关联分析的双分类器对提取特征进行分类。NSTAR仿真实验表明：该方法不仅可以增强图像像素之间的相关性,而且对目标姿态角不存在依赖性,仿真结果验证了方法的有效性和可行性。     

混合线性/非线性模型的准高斯Rao-Blackwellized粒子滤波法

 针对混合线性/非线性模型,提出一种新的递推估计滤波算法,称为准高斯Rao-Blackwellized粒子滤波器（Q-GRBPF）。算法采用Rao-Blackwellized思想,将线性状态与非线性状态进行分离,对非线性状态运用准高斯粒子滤波（Q-GPF）算法进行估计,并将其后验分布近似为单个高斯分布,再利用非线性状态的估计值对线性状态进行卡尔曼滤波（KF）估计。将Q-GRBPF应用于目标跟踪的仿真结果表明,与Rao-Blackwellized粒子滤波器（RBPF）相比,Q-GRBPF在保证估计精度的前提下有效降低了计算复杂度,计算时间约为RBPF的58%;与Q-GPF相比,x坐标与y坐标的估计精度分别提升了45％和30％,而计算时间也节省了约30％。     

一种基于矩特征和特征光流的运动目标跟踪方法

提出了一种基于矩特征和特征光流的运动目标跟踪方法.首先进行角点特征提取,按照提出的基于矩特征的局部范围内匹配角点的策略,完成了序列图像的角点匹配;然后,按照本文提出的光流聚类准则完成了两个图像目标的聚类.仿真实验表明,本文算法在减少计算量的同时可提高跟踪精度,且可克服目标做小角度旋转时的失跟问题.