八维卡尔曼滤波机动辨识动态用户GPS定位

在８维卡尔曼滤波ＧＰＳ定位基础上，将机动量检测与引入滤波器，达到自适应调整状态模型的效果，结果说明，在８维卡尔曼滤波中加上机动辨识，使ＧＰＳ定位在动态环境应用于精度更高，且比１１维滤波器大大减小了运算量，提高了定位解算的实时率。

基于多模型自适应估计的机动目标拦截

针对频率随机且初始相位未知的正弦机动目标,采用多模型自适应估计方法构建相应的成员滤波器,以实现对于机动频率的辨识和相关状态的估计.考虑到估计延迟等多种因素作用下,拦截导弹加速度无法达到最大容许值,从而不能充分发挥其性能,提出了一种有界控制修正增益制导策略.基于Monte Carlo试验法进行了仿真,结果表明,所给出的多模估计方法可以实现目标机动的有效辨识和状态估计,有界控制修正增益制导策略也具有较好的目标拦截性能.

基于数字图像的自适应多机动目标模型跟踪方法

文中提出通过目标的机动辨识,根据目标的机动情况,来自适应地选择模型进行目标跟踪,通过仿真试验,采用该方法在匀加速转为加速度阶跃机动情况下,均方根误差为3.92,小于仅采用当前统计模型或阶跃模型的均方根误差6.23和4.78,跟踪精度得到改善。

一种基于增益调整策略的自适应滤波算法

针对现实C3I系统的工程要求,通过限定下限的衰减稳态增益滤波算法对Kalman滤波的稳态形式进行了扩展,提出了一种新的实时机动辨识算法和滤波增益的调整策略,同时对于航迹起始时的暂态过程进行了特殊的处理。仿真结果表明,该算法减小了自适应的滞后误差,提高了跟踪精度,极大地改善了滤波的收敛速度。

基于态势预测的超视距目标威胁评估方法

提出了一种综合考虑能力威胁、态势威胁和空战意图威胁的超视距空战目标威胁评估新方法。首先,在能力威胁模型中加入了先敌发射能力威胁和超视距导弹攻击威胁模型;其次,针对态势威胁以态势有效性、制导有效性进行修正,给出一种新的态势威胁计算方法;然后,基于隐马尔可夫模型(HMM)实现目标的机动辨识和态势预测,在此基础上提出了意图威胁建模方法;最后,对综合威胁评估模型进行了仿真,验证了所提方法在超视距目标威胁评估问题中的有效性。

基于增益调整策略的自适应滤波算法

针对工程实际,采用限定下限的衰减稳态增益滤波算法对Kalman滤波的稳态形式进行了扩展,提出了一种新的实时机动辨识算法和滤波增益的调整策略,减小了自适应的滞后误差,提高了跟踪精度;同时对于航迹起始时的暂态过程进行了特殊的处理,极大地改善了滤波的收敛速度.仿真结果表明,跟踪精度能够满足现实C3I系统的工程要求,并且较好地解决了一般自适应算法的精度与先验数据以及算法复杂度之间的矛盾.

一种空管雷达高可靠目标稳定跟踪系统的设计及应用

本文从双机冗余系统设计、跟踪系统同步等方面构建了空管雷达高可靠跟踪系统的主要架构,结合基于滑窗的多模型起始、目标机动状态辨识和杂波抑制等给出了具体算法模型,并获得了较为理想的应用效果,很好地实现了空管雷达的高可靠目标稳定跟踪需求。

空中点目标机动模式的双色比特征空间特性及辨识

为了根据光谱特征维度对点目标机动模式进行辨识,建立了点目标机动模式与光谱信号的映射关系,研究了目标机动过程中观测方向点目标的多光谱辐射特性。提取多光谱辐射信号特征,构建了双色比特征空间模型。利用高斯混合模型的聚类方法,深入分析了双色比特征空间的迁移和可分性特性,得到了点目标不同机动模式特征子空间迁移矢量和相邻矢量夹角余弦的变化规律,并得到特征子空间可分的最小姿态角变化量Δα=6.25°,可分距离阈值Dth=2.6,这为辨识点目标机动模式提供了依据。根据双色比特征子空间的特性,提出了基于时序特征子空间的点目标机动模式辨识方法,仿真验证结果表明,该方法简单可行,对点目标的机动模式辨识具有较高的灵敏性和可分性,这对获取超视距作战环境中点目标的机动信息具有重大意义。