机动目标的模糊自适应跟踪算法

在当前统计模型的基础上,提出了一种基于当前统计模型(CS)的模糊自适应算法(CSFA)。该算法使用了模糊推理技术,使系统状态噪声方差随着机动特性能够自适应调整,提高了系统在目标作非机动或者弱机动时的跟踪精度以及在强机动时的快速响应能力。蒙特卡罗仿真结果表明了该算法的有效性。

态势估计——概念、内容与方法

介绍了数据融合概念。完整地提出了战场态势估计的概念、应包含的内容、态势元素的分类以及态势估计的处理过程,描述了态势要素与态势估计的相互关系,并建立了态势估计处理5项功能与信息流程,描述了功能之间的相互关系。介绍了实现态势估计的方法和技术,并分析了其适用类型及其优缺点。

机动目标跟踪的一种新的方差自适应滤波算法

针对"当前"统计模型自适应滤波算法跟踪非机动或弱机动目标时存在跟踪精度不高以及受目标机动加速度极限值先验设置的制约等问题,提出了一种方差自适应滤波算法,该方法利用新息与加速度变化量之间的关系,实现了加速度方差的实时估计和自适应调整,能更好地适应目标非机动和强机动的各种情况,避免了"当前"统计模型在目标非机动或弱机动时加速度方差过大而带来的跟踪精度不高的问题;同时也避免了对目标加速度的极限值设定.理论分析和仿真结果表明,相对于"当前"统计模型,无论是跟踪常速运动目标还是跟踪强机动目标,本算法都具有较高的跟踪精度.仿真结果验证了算法的有效性.

多传感器多目标跟踪的JPDA算法

传统的联合概率数据关联算法(JPDA)是在密集杂波环境下的一种良好的多目标跟踪算法,但它是针对单传感器对多目标跟踪的情况下使用,不能直接用于多传感器对多目标的跟踪。针对这一问题,文中提出了一种适用于多传感器多目标跟踪的JPDA算法,它以极大似然估计完成对来自多传感器的测量集合进行同源最优分划,然后采用JPDA方法对多目标进行跟踪。经过理论分析和仿真试验,证明了该方法能有效地进行多传感器多目标的跟踪,且具有算法简单、跟踪精度高、附加的计算量小等优点。

一种新的机动目标跟踪的多模型算法

设计了一种仅仅使用两个模型实现对机动目标精确跟踪的多模型算法,采用了含有法向和切向加速度的加速度均值自适应的当前统计模型和扩展后的常速模型进行交互。该算法不受目标转弯率大小和变化的限制,对目标运动模式的未知参数变化的适应性较强。仿真结果表明,该算法对目标的跟踪精度明显优于传统的使用3个以上模型交互的IMM-CV/CT算法。由于本算法能够估计出目标的法向和切向加速度,进行适当的模型集设计后,可以实现对复杂、快速机动目标的全过程跟踪,具有可扩展性的应用前景。

一种改进的多传感器伪序贯滤波算法

传统的多传感器数据融合算法假定传感器之间的测量噪声是不相关的 ,但实际上测量噪声存在着一定的相关性 ,因而会引起滤波精度的损失 .针对该问题 ,文中研究了测量噪声相关情况下的同步多传感器跟踪系统的测量融合技术 .在测量噪声相关的条件下 ,根据线性无偏最小方差估计理论 ,提出了一种改进的同步多传感器伪序贯滤波算法 ,该算法不但适用于噪声不相关情况 ,而且也适用于噪声相关情况 .经仿真研究表明 ,该算法明显提高了航迹的融合精度 :在测量噪声相关时 ,融合精度比传统算法有明显提高 ;而测量噪声不相关时 ,性能与传统的数据融合算法相同 .

基于网络中心战的信息融合结构研究

在研究网络中心战体系结构和传统的信息融合结构的基础上,提出了适用于网络中心战的信息融合结构、分析了其信息流程,给出了适用于网络中心战的航迹融合合成的基本框架和接力跟踪的准则框架。

测量噪声相关情况下的航迹融合和测量融合

研究了测量噪声相关情况下的航迹融合和测量融合问题,根据线性无偏最小方差估计理论,推导了噪声相关情况下的多传感器跟踪系统的航迹融合和测量融合算法.经Monte Carlo仿真表明,文中给出的考虑噪声相关的航迹融合和测量融合算法的跟踪精度均高于相应的不考虑噪声相关的传统算法,且附加的计算量很小.

一种避免航迹聚集的改进的JPDA方法

提出了使用分类信息来改进传统的JPDA方法,在数据关联过程中综合使用了目标的运动学信息和目标的分类信息,提高了在跟踪波门内目标正确关联的概率,有效避免了航迹聚集现象.理论分析和仿真结果表明,尤其当多个临近目标的属性信息差别明显时,有目标分类信息辅助的JPDA方法可以显著提高跟踪波门内目标的正确关联概率,降低波门内其他目标/杂波的关联概率,使得被跟踪目标的信息更新以正确目标的信息为主.仿真结果验证了算法的正确性和有效性.

单ESM传感器对运动目标的快速定位方法

研究了机载单ESM传感器对运动目标的定位问题.建立了单ESM传感器平台作航向机动时对运动目标定位的数学模型以及相应的求解方法,克服了单ESM传感器平台做直线运动时对运动目标观测存在不可观测的局限性,对于ESM平台作航向机动和匀速直线运动情况具有普遍适用性.理论分析和仿真结果表明:文中提出的算法,能够迅速有效地对运动目标进行定位,并具有较高的定位和跟踪精度,航向机动量越大,对目标的定位精度越高.

基于变权灰色关联法的高超声速目标威胁评估

针对传统灰色关联法的权重设置采用常权法没有充分考虑目标状态变化而引起威胁程度变化的情况,提出了基于变权灰色关联分析法的高超声速目标威胁评估模型。根据高超声速目标的威胁特点和威胁能力,并结合敌我双方的对抗能力,提出了高超声速目标的威胁评估指标;利用变权理论、构造均衡函数,动态调整各威胁指标的权值,使其随目标状态变化而变化;并结合灰色关联法,将变权向量与目标的灰色关联系数进行了变权综合,得到各目标的灰色贴近度,通过仿真算例验证了模型的有效性和合理性。

测量噪声相关情况下改进的多传感器融合算法

为了研究测量噪声相关情况下,同步多传感器跟踪系统的测量融合技术,根据线性无偏最小方差估计理论,给出了测量噪声相关情况下,同步多传感器系统测量融合的伪序贯和数据压缩实现算法,它们对测量噪声相关与不相关情况都适用。仿真表明,在测量噪声相关时,尤其是相关性较强时,本算法的融合精度比传统算法有明显提高;而测量噪声不相关时,性能与传统的融合算法相同。仿真结果表明了算法的有效性。

一种杂波环境下的多传感器多目标数据关联算法

研究了多传感器多目标的数据关联问题,提出了杂波环境下多传感器多目标跟踪的极大似然关联算法.算法中考虑了传感器对目标的漏检情况,在各个观测站传感器的观测数据不完备的情况下,建立了传感器测量与目标的可行关联分配模型,并综合采用了假点的后验概率比模型,提高了多传感器对同一目标测量的互补性和对弱信号目标的跟踪精度.理论分析和仿真实验结果表明,所提出的算法可实现杂波环境下对弱目标的持续跟踪,并且在确保航迹关联性能和较好跟踪效果的基础上,降低了算法的运算量.

航空兵掩护编队对突击编队掩护效能分析建模

研究了掩护编队对突击编队的掩护效能问题,给出了掩护编队的掩护效能定义和模型,修正了无掩护时敌歼击机截击成功概率模型,结合改进后的空战交换比模型,建立了有航空兵掩护编队护航时敌歼击机截击成功概率模型和我突防概率模型,并通过仿真算例验证了模型的有效性和合理性。可为航空兵部队合理进行作战编组、科学制定兵力出动计划提供参考和借鉴。

多传感器数据融合数学模型与方法概述

介绍了数据融合概念及其功能结构,分析了一级融合中的状态融合、属性融合的各种实现方法和技术,提出每种方法的适用范围及其优点与不足,为数据融合的理论研究和工程实践提供了一定的建设性意见。

空军武器控制网络作战效能评估指标体系及模型构建

从武器铰链控制能力、武器协同控制能力和网络抗扰性3个方面构建了空军武器控制网络的作战效能评估指标体系,提出了分项指标概念、内涵与计算模型,从而为系统研制和作战运用提供参考,为其作战效能的客观评估提供理论支撑。

雷达情报组网系统作战效能评估

针对雷达情报组网系统作战效能评估指标体系不够完善且缺乏分项指标计算模型与方法等问题,从网络化作战需求出发,构建了雷达情报组网系统的作战效能评估指标体系,并提出了分项指标概念内涵和计算模型与方法,可为系统研制改进与作战运用提供参考和支撑。

空军网络化指挥信息系统作战效能评估指标体系构建

针对目前网络化指挥信息系统作战效能评估指标体系不完善、且缺乏分项指标计算方法模型等问题,从网络化作战对指挥信息系统的作战需求出发,研究构建了空军网络化指挥信息系统的作战效能评估指标体系,并提出了分项指标概念内涵和计算模型与方法,可为指挥信息系统研制提供参考和支撑,为其作战效能的客观评估提供指标体系和模型方法。

通信基础网效能评估指标体系与模型

针对空军通信基础网效能评估指标体系不完善、缺乏分项指标计算方法模型等问题,根据网络化作战需求,构建了空军通信基础网的效能评估指标体系,并给出了分项指标的概念和计算模型,可为系统的研制改进和作战运用提供参考。

电子战编队对突击编队掩护效能问题研究

针对电子战编队对突击编队掩护效能问题,给出了电子战编队的掩护效能定义和模型,建立了有电子战编队掩护时突击编队对地突防概率的模型与计算流程,并通过仿真算例验证了模型算法的有效性和合理性。可为合理进行兵力编组和作战协同、科学规划突击和掩护航线、优化兵力使用方案等提供参考借鉴。