多目标跟踪的核粒子概率假设密度滤波算法

提出一种新的多目标跟踪算法：核粒子概率假设密度滤波算法(KP-PHDF)。算法的创新点在概率假设密度滤波算法(PHDF)的目标状态提取步骤,以粒子概率假设密度滤波算法为框架,并运用结合了mean-shift算法的核密度估计(KDE)理论进行概率假设密度(PHD)分布的二次估计、提取PHD峰值位置作为目标状态估计值。分析与多目标跟踪(MTT)仿真的结果表明,与现有序列蒙特卡罗概率假设密度滤波算法（SMC-PHDF）相比,在相同仿真条件下新算法的估计精度提高30.5%。     

一种可调双门限改进Bang-Bang导引规律

为削弱Bang-Bang导引规律的视线抖动,根据双门限抑抖的思路,提出了一种具有自适应调节开、关双门限的改进Bang-Bang导引规律。仿真计算结果表明:该导引规律能够较好地抑制视线抖动且能够较好地维持导引精度。     

随机集的概率假设密度粒子滤波

多目标跟踪问题中,当目标数已知时,可以用概率数据互联(PDA)或联合概率数据互联(JPDA)算法。而当目标数未知或随时间变化时,需要对不同目标数的跟踪进行比较。可以把目标集看作随机集进行讨论,目标数N是随机变量。随机集的跟踪通过有限集统计(FISST)理论来完成。文中讨论了用粒子滤波实现跟踪随机集的方法。实验表明,在杂波环境下,粒子滤波可以稳健跟踪目标状态和目标数。     

动态时频谱分析、探测和跟踪的随机有限集法

动态出现和消失多分量信号的时频分析问题一直是非平稳信号处理的难点之一。为此,提出了一种分析、探测和跟踪多分量信号的随机有限集法。该算法利用时频变换,如短时傅里叶变换或自适应谱估计法,以及多项式预测模型,将多分量信号的时频分析问题归纳成可利用随机有限集进行多目标追踪的问题。分析表明：借助于提出的初始权重赋值算法,以及谱分量幅度和频率的联合似然函数,就可利用高斯混合概率假设密度滤波器来实现对动态时频谱的分析、探测和跟踪。在仿真实验中,所提算法有效提升了动态时频谱的跟踪精度,其对微弱时频谱分量的探测能力,以及对载频差异的分析能力均优于文献报道的算法。     

基于超声波的移动机器人多目标探测定位方法

为了使移动机器人能够对离散的多个目标进行准确的探测定位,提出了一种新的超声波智能探测方法.采用3个收发一体的超声换能器阵列发送近似的平面声波波束,并建立空间坐标系.3个探头定时发送超声波脉冲,同时数字信号处理器采集并分析接收到的回波信号,在给定的算法下滤除杂波、识别提取回波首波、二次回波和三次回波等特征信号数据,在正确检测出各路波束的回波时间后,通过计算给出多个被测物体的准确定位.实验采用了杆件物体作为被测对象,对回波信号进行高速数据采集处理后计算出被测目标的坐标值,比较了计算物位与实测物位数据,结果验证了该方法的可行性与正确性.      

航母编队网络化协同反导装备体系建设探讨

随着信息技术的发展,航母编队建设网络化协同作战体系,成为提高其作战能力的必由之路。在借鉴美军网络化作战装备体系建设的基础上,对航母编队网络化协同反导作战装备体系的构成和主要功能进行了阐述,并对未来向着"以网络为中心"的发展方向进行了探讨。     

多机协同多目标攻击系统研究

研究了多机协同多目标攻击系统，定义了自主优先权，提出了分组决策的方案，设计了目标分配和火力分配的原则，采用神经网络实现了决策算法，并对整个决策系统进行了仿真；阐述了导弹攻击区的计算方法，用比例导引法实现了空空导弹攻击。最后设计了多目标攻击系统，将空战决策，导弹攻击区判断，导弹攻击融为一体，并进行了仿真。结果验证了空战决策的正确性。它对第四代歼击的火力控制系统的研究有一定的参考价值。     

一种基于随机集的目标跟踪算法研究

针对多传感器多目标跟踪问题,提出了基于随机有限集的概率假设密度（PHD）滤波算法。该算法通过选取与各传感器相关的重要性密度函数,层层更新各传感器的采样粒子,达到多传感器多目标有序PHD跟踪。给出了应用该算法的具体步骤,通过仿真实例证明该算法的有效性。     

美军机载激光武器攻防对抗研究

机载激光武器(ABL)作为美国多层防御体系的重要组成部分,主要用来寻找、跟踪和击毁处于助推段的弹道导弹(BM).按照目前的发展计划,ABL一旦投入战场应用,将对BM的使用构成威胁.主要介绍了ABL系统组成及工作原理,分析了ABL反导作战过程、攻击能力及试验情况,最后探讨了反ABL的措施.