仅有角测量的智能雷角跟踪算法

对于静止观测来说,由于测量器静止不动,得不到足够的目标信息,所以利用仅有角测量跟踪方法,无法实现对空中目标的有效跟踪.针对直升机巡航时的运动特征,提出一种用于反直升机智能雷的目标角度跟踪算法.基于被动声测量得到的目标角度信息,建立了三维坐标下角跟踪数学模型,以实现目标方位角和高低角的跟踪与预测.仿真结果表明,算法的跟踪和稳定性较好,预估值接近于真值,可为智能雷打击目标提供有力参考.

基于伪线性卡尔曼滤波的智能雷角度跟踪双环算法

基于三维坐标下的伪线性卡尔曼滤波方法,提出一种用于反直升机智能雷的目标角度跟踪双环算法,不仅可以对空间目标进行角度跟踪,还可以对目标的提前方位进行预报,使战斗部做好发射的准备。本文对此算法进行了数值仿真。仿真结果表明,通过对目标的角度跟踪与预测,可用于解决智能雷与直升机弹目交汇的命中问题。

基于纯方位角测量的水下目标被动跟踪技术

水下目标的被动跟踪技术在军事上具有重要的应用价值,为了解决基于纯方位角测量的水下目标被动跟踪技术在实际应用中的问题,研究了几种适合于单、双观测站的水下目标被动跟踪算法。分别对伪线性估计算法、扩展卡尔曼滤波算法、无迹卡尔曼滤波算法在不同参数情况下的性能进行了详细的仿真与分析。仿真结果表明,静止单观测站虽不能获得目标的完全观测,但是在具有一定先验信息的情况下,伪线性估计算法也可以实现对目标轨迹的估计;双观测站可以获得对目标的完全观测,并且在观测方程严重非线性的情况下,无迹卡尔曼滤波方法的性能要优于扩展卡尔曼滤波方法。仿真结果对工程应用具有重要的参考价值。

UUV靶场试验非同步水下被动声学跟踪算法

在无人水下航行器(UUV)正式投入使用前,需要一系列的海上考核与验收,传统的合作式目标水下测量方法不利于远距离目标航行轨迹的监测。该文提出了一种新的靶场UUV水下跟踪方法,利用全球定位系统(GPS)确定初位置,并利用UUV上的固定连续声学发射频率信息,采用伪线性Kalm an滤波进行UUV运动状态参量估计,对UUV进行了跟踪,给出了运动状态跟踪算法,并进行了仿真研究,研究结果表明,该方法可以很好地跟踪水下UUV的运动轨迹。