中段弹道目标群的红外成像仿真研究

建立中段弹道目标的简化辐射模型和基于点扩散与拖尾的红外焦平面模型,结合目标群中各目标的运动位置和空间目标投射到二维焦平面位置坐标的计算,仿真天基低轨红外传感器对中段弹道目标群的成像.分析仿真结果,发现中段弹道目标群的存在对天基红外传感器的目标探测与跟踪提出了新的要求,并给出一些解决途径.

基于随机有限集的中段弹道目标群星载红外像平面跟踪方法

弹道目标进入中段飞行时释放弹头及大量诱饵形成密集目标群,对星载红外像平面的目标跟踪提出新的挑战.针对像平面对目标群各目标分辨个数的时变性,及各目标像平面轨迹非线性程度强的特点,提出基于随机有限集的目标群像平面跟踪方法.随机有限集为最优贝叶斯多目标跟踪提供统一的理论基础,但直接递推多目标后验分布计算量大,概率假设密度为多目标后验概率分布的一阶矩,在随机有限集框架下递推概率假设密度为现实可行的次优多目标跟踪方法.采用序贯蒙特卡罗方法实现多目标概率假设密度递推跟踪滤波,计算所有粒子权值之和估计目标数目,以k-m eans方法对粒子集进行聚类提取各目标的状态;最后构建天基光学星座对中段弹道目标群的跟踪仿真场景,在不同交接跟踪任务、虚警率和目标个数条件下进行对比分析和仿真验证.结果表明,该方法能同时跟踪星载红外像平面上动态变化目标群各目标的状态和数目.

基于PDA—UKF的中段弹道目标红外多传感器融合跟踪算法

利用红外传感器跟踪中段弹道目标属于仅测角被动定位体制，需要融合多传感器信息实现目标高精度立体跟踪。同时，传感器视场内存在虚警干扰，为准确跟踪目标必须排除虚警。提出基于PDA．UKF（ProbabilityDataAssociation．UnscentedKalmanFilter）的弹道目标红外多传感器融合跟踪算法。该算法将PDA扩展到被动多传感器的融合跟踪应用，解决波门内出现虚警时引起的数据关联问题，结合UKF滤波方法解决中段弹道目标的非线性跟踪滤波问题。仿真结果表明，该算法能稳定、有效地对不同虚警条件下的中段弹道目标进行高精度实时跟踪，且计算量小，适合于空间预警应用。

中段弹道目标的温度场与红外辐射特性计算

红外辐射特性是预警系统探测识别弹道中段目标的重要特征之一。通过计算飞行时目标与太阳、地球的相对位置,确定目标的受外辐射照射状态。利用有限容积法计算锥形目标的三维温度场,采用双向反射分布函数(BRDF)计算目标表面对太阳、地球辐射的反射特性,并结合自身红外辐射,得到了不同类型中段目标红外辐射特性变化情况和空间分布情况。最后,分析了外部辐射环境和目标材料特性对目标红外辐射特性的影响,为中段预警探测提供了参考。

基于天基红外预警系统的导弹中段弹道成像特征实时仿真

基于天基红外预警系统对中段弹道导弹的探测机理,综合考虑太空环境中各辐射源对目标的辐射作用,计算了各个辐射源在目标表面产生的辐射照度以及目标自身的辐射。以此为基础,建立了导弹目标自身辐射模型。基于此辐射模型,对导弹中段成像特征进行实时仿真。结果表明,该方法对于不同辐射条件下的目标成像特征仿真效果良好,实时性也达到要求。

基于动力学守恒定律的弹道目标关联方法

中段伴飞突防造成的各种有源或无源的弹道群目标会给雷达跟踪系统带来极大的挑战,导致其跟踪非本体实体目标或电假目标,从而出现关联错误的情况。中段实体弹道目标满足动力学守恒定律,可以充分利用该特性来改善跟踪系统的数据关联机制,因此提出一种基于动力学守恒定律的弹道目标概率数据关联(probability data association,PDA)方法,即在传统关联门筛选出有效量测的基础上,对动量矩和机械能进行联合统计检验,进一步剔除电假目标点迹或其他错误量测,并使用动量矩和机械能对加权关联概率进行修正。蒙特卡罗仿真验证了该方法的有效性。仿真结果表明,与传统PDA方法相比,所提方法能够有效抑制有源距离欺骗干扰和杂波的影响,提高跟踪精度。

利用低数据率HRRP序列进行弹道中段目标识别

雷达目标识别是弹道防御阶段的关键环节,为节约雷达时间资源和降低对计算机处理能力的要求,需研究低数据率雷达回波信号的弹道中段目标识别方法,本文以低数据率目标高分辨一维距离像序列(High Resolution Range Profile,HRRP)为研究对象,提出了基于图像投影法的进动频率特征提取算法和基于特征级融合的弹道中段目标识别方法,解决了由于HRRP回波序列数据率过低而导致的时频曲线周期模糊和单一特征造成目标识别准确率浮动大的问题。本文通过仿真弹道导弹中段飞行场景中弹头、重诱饵、轻诱饵、碎片目标的特性数据,同时考虑目标尺寸、形状和微运动模型等差异,结合仿真数据对本文所提算法进行验证。实验结果表明在低数据率(10~100 Hz)下,HRRP序列利用本文算法提取的进动频率特征结果误差值小于0.05 Hz,具有较高准确性和稳定性,通过特征融合方法联合进动频率和目标结构特征将弹道中段目标的识别准确率提升到了96%以上且趋于稳定。

一种红外多传感器对中段弹道空间邻近目标的联合超分辨弹道估计方法

分析红外焦平面(IRFRA)对中段弹道空间邻近目标(CSO)的成像特点,指出星载红外传感器为实现对空间邻近目标的跟踪必须对其进行超分辨。提出了一种中段弹道空间邻近目标联合超分辨与弹道估计新方法。该方法结合红外焦平面成像模型和中段弹道动力学模型,使得能够同时利用红外多传感器的多帧信息,基于最小二乘准则建立联合超分辨弹道估计目标函数,并分析选择各目标的起始状态参数作为模型参数。针对目标函数的高维非线性特点,推导最小化意义下等价的降维目标函数,采用量子粒子群优化算法最优化该降维目标函数直接求解模型参数,进而计算出各目标的弹道和辐射强度,实现中段弹道空间邻近目标的联合超分辨与弹道估计。仿真结果验证了该方法的有效性,且相比于传统的先单传感器单帧超分辨、然后多传感器多帧测角数据关联与滤波方法,新方法在避免数据关联复杂问题的同时,其弹道估计精度更高、分辨能力更强。

弹道中段雷达目标识别仿真系统的关键模型及实现

雷达是弹道中段的主要传感器,在中段目标识别中发挥着核心作用。根据弹道目标雷达识别仿真系统的要求及弹道目标识别的特点,建立了弹道目标雷达特征数据产生、雷达目标识别特征提取、识别算法融合等多个关键模型,设计并实现了弹道中段雷达目标识别仿真系统。进行了典型战情下的雷达目标识别仿真,仿真结果表明所设计的仿真系统稳健可行,系统可以为弹道中段雷达目标识别研究提供仿真支撑。

弹道中段微动目标宽带回波模拟

弹道中段微动目标的回波中蕴含了目标的电磁特性和运动特性,为雷达目标识别提供了重要依据。本文研究了中段微动目标的宽带雷达回波模拟问题,提出了一种基于散射中心模型的回波模拟方法。通过对弹道中段目标的运动特性进行建模,分析了目标微动时各散射中心的位置变化规律,针对旋转对称体目标的外形特征,将目标的进动等效为二维平面内的转动,并基于物理光学法提出了一种计算散射中心遮挡效应的方法,解决了目标运动过程中姿态变化带来的遮挡问题。仿真实验与暗室测量数据的对比结果表明,所提方法可以有效模拟目标微动时各姿态的回波数据,为中段目标特征提取、目标识别提供了技术基础。

弹道中段进动目标非理想散射中心微动特性研究

传统中段进动目标微动特性研究通常将目标散射中心视为理想散射中心,且用目标自身进动来等效散射中心的运动,据此所得结论具有一定局限性.本文揭示了中段目标自身进动与散射中心运动的异同,综合考虑了实际散射中心的非理想散射现象和遮挡效应,建立了基于非理想散射中心的中段进动目标回波模型,并利用仿真实验分析了不同进动参数对时频特性的影响,通过暗室进动实验证明了本文结果的正确性.

基于直觉模糊核聚类的弹道中段目标识别方法

针对现有的模糊核聚类算法性能的问题,汲取直觉模糊c-均值聚类(intuitionistic fuzzy c-means,IFCM)算法的动态聚类特性优势,引入高斯核函数,改良归一化条件,提出直觉模糊核c-均值聚类(intuitionisticfuzzy kernel c-means,IFKCM)算法,并通过实际数据测试,证实了该算法的可行性和有效性。最后,根据弹道中段目标识别仿真系统的要求及弹道目标识别的特点,设计并实现了基于直觉模糊核c-均值聚类的弹道中段目标识别(intuitionistic fuzzy kernel c-means-target recognition in ballistic midcourse,IFKCM-TRBM)原型系统,仿真实验及对比分析充分表明该原型系统的稳健可行性,为弹道中段目标识别提出了一种新的参考和尝试。

弹道中段目标雷达综合识别研究

中段是弹道导弹防御的主要阶段,也是目标构成最为复杂的阶段。数量众多的轻、重诱饵和弹体碎片使得基于单一特征、单次观测的目标识别并不能给出令人信服的识别结果。因此本文根据弹道中段目标的微动和结构特性,首先利用BP神经网络得到基于单一特征的各待识别目标的基本概率赋值,然后利用D-S证据理论实现当前观测周期多特征的融合识别,最后利用D-S证据理论实现当前观测周期与以往观测周期在时间域的序贯融合识别。仿真结果证明了本文方法的有效性。

弹道中段目标RCS周期特性及其估计方法

分析了弹头目标的RCS周期特性,指出了传统频域分析方法的不足,提出了一种新的RCS周期估计方法。通过合成循环平均幅度差函数(CAMDF)和循环自相关函数(CAUTOC),有效克服了传统频域估计方法的不足,且具有优良的抗噪性能。仿真实验结果表明该方法能明显改善RCS周期估计的精确性和稳定性。

基于多特征综合模糊识别方法的弹道中段目标识别

弹道导弹中段目标识别是中段反导作战的核心技术之一,也是反导指控系统指挥拦截作战的关键依据和成功拦截威胁弹头的保证。文中采用多特征综合模糊识别方法对中段多目标群进行识别研究,首先提取出具有明显物理意义的目标窄/宽带特征并对其进行模糊描述,在此基础上,对多目标进行综合模糊评判并给出评判准则,最后通过构建由三个目标组成的目标群开展仿真试验并给出仿真结果。结果表明,采用此方法能够快速准确的将真弹头从目标群中分离出来,具有较高的应用价值。

基于PS-IFKCM的弹道中段目标识别方法

针对现有直觉模糊核c-均值(intuitionistic fuzzy kernel c-means,IFKCM)聚类算法对初始值敏感、易陷入局部最优解及收敛速度慢等缺陷,汲取了粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法优势,对初始聚类中心进行优化,提出了基于粒子群优化的直觉核c-均值(particle swarm-based intuitionistic fuzzy kernel c-means,PS-IFKCM)聚类算法,选取4组标准数据集实际样本数据对算法的有效性进行了试验。最后选取弹道中段目标识别常用的雷达截面积(radar cross section,RCS)这一特征属性进行弹道中段目标识别仿真实验,并将其与模糊c-均值(fuzzy c-means,FCM)算法、IFKCM算法的识别效果及运行时间进行比较分析,表明了该算法应用于弹道中段目标识别的有效性及优越性。

弹道中段目标多普勒成像算法研究

弹道中段目标成像技术是弹道导弹防御系统的核心技术。利用传统的宽带ISAR雷达对弹道中段目标成像无法利用统一的相位补偿函数进行相位补偿,导致成像结果的模糊。该文提出一种提取时频骨架线的信号处理算法,算法通过对提取的弹道中段目标窄带回波的时频多普勒骨架线进行幅度增强,提高目标多普勒成像分辨率,仿真数据和暗室测量数据试验表明,该算法能够实现基于窄带雷达回波多普勒信息的弹道中段目标二维成像。

基于椭球体模型的弹道中段目标特性反演

针对弹道中段目标RCS序列识别问题,在分析其运动特性与电磁散射特性的基础上,结合传统的基于椭球体的目标形状反演模型,提出了一种新的利用RCS幅度相对于目标姿态角变化率反演弹道中段目标长短轴比值和目标相对于雷达视线姿态角的方法,克服了传统方法需要观测到目标RCS极大、极小值的缺陷。利用仿真和暗室测量的典型弹头类目标的RCS数据,验证了方法的有效性。

一种新的实时弹道导弹中段目标识别方法

弹道导弹中段目标识别方法的研究,对于弹道导弹和诱饵材料选择以及提高我方导弹的突防能力具有重要的意义。提出了一种新的弹道导弹中段目标识别的方法,首先利用红外传感器得到的当前及以前时刻的图像序列数据反演出目标的辐射强度序列,然后再对辐射强度序列进行FFT变换,得到各目标的频域特征,最后利用这些特征实时地与先验得到的模板数据进行匹配。如此反复,直到识别出弹头目标。实验表明:该方法能够实时有效地识别出弹头。不是直接依据目标所成图像的几何特征或者灰度特性进行识别,而是利用图像数据反演出目标的辐射强度序列,使得识别结果更加可靠,且速度较快。

弹道中段进动目标动态RCS仿真研究

为计算弹道中段进动锥体目标的动态RCS,根据中段弹道目标的运动学特性,利用椭圆弹道理论仿真计算出了中段弹道;同时根据导弹与雷达的空间几何关系,求得弹头实时视角值。然后利用高频区理论计算方法计算出弹道中段进动目标的实时RCS值。仿真结果与理论分析相比较,证明了所提方法的有效性。