多传感器航迹关联算法研究

航迹关联是多传感器目标跟踪系统进行航迹融合的基础,是对目标进行连续跟踪的关键技术之一。在介绍基于概率统计的传统航迹关联算法的基础上,阐述了一种基于小波变换和多分辨率分析的序贯航迹关联新算法,通过Matlab仿真说明该新算法在性能上较传统方法有较大改善。     

传感器网络中结合分类信息的多目标关联算法

多传感器多目标跟踪系统的关键技术之一是航迹关联，应用于传感器网络时更为复杂。提出结合分类信息的基于图模型航迹关联算法，把目标分类信息和运动学信息相结合来提高关联效果。它利用分类混淆矩阵确定分类结果似然函数，修改基于图模型的航迹关联算法的顶点兼容函数和连线兼容函数。对多传感器网络的多目标跟踪情况仿真．比较仿真结果说明结合分类信息确实提高了关联正确率。     

自动相关监视与多雷达数据融合的关键技术

提出了基于模糊聚类原理的多雷达与自动相关监视(Automatic Dependent Surveillance,ADS)数据融合的方法,该方法利用模糊C-均值聚类算法计算航迹关联的隶属度,通过直接将ADS的估计航迹作为聚类中心,避免了聚类划分的迭代运算,使算法十分方便,实验分析表明,该方法能够得到可靠的航迹关联性能.     

基于灰色关联度的两级实时航迹关联算法

针对多模复合导引头在多目标航迹交叉时,采用常规航迹关联算法易出现航迹关联错误的问题，提出一种基于灰色关联度的两级实时航迹关联算法。根据航迹关联问题特点对灰色关联度计算进行修正，以航迹间的灰色关联度构成灰色关联矩阵；通过两级航迹关联判别对灰色关联矩阵进行修正，分别从航迹的整体态势相似度和航迹当前一段时间内的局部特性进行航迹关联判断，得到航迹间的最终灰色关联度；以灰色关联度最大值准则得到航迹关联对。仿真实验结果表明:在航迹交叉以及目标释放干扰使得传感器航迹数据发生错误时，该算法依旧可以正确地进行航迹关联判决。     

基于神经网络的多平台多目标位置数据融合

针对传统的直接加权融合算法的缺点,对多平台多目标位置数据融合进行研究。通过设计基于BP神经网络的统计加权算法,建立数据融合模型。并以2个观测平台为例,进行1分钟之内的目标航迹数据的仿真实验。结果表明,该算法是有效、可行的,且精度更高,能有效对融合中心获得的关于目标位置航迹信息进行关联融合处理。     

基于SKF 多传感器融合的无人机航迹规划

针对无人机在未知环境下航迹规划难的问题,提出一种基于开关卡尔曼滤波器(switching Kalman filter, SKF)无人机定位和航迹规划的方法。根据多假设理论,建立地图观测数据,结合基于INS/GPS/GIS 多传感器融合 的航迹匹配方法,使用SKF 算法完成多传感器融合和多模型的参数估计,实现无人机的自主定位和航迹规划。仿真 试验结果表明：该算法稳定性好、收敛速度较快、计算复杂度小,具有较高的航迹估计精度。     

MHT算法在航迹关联中的应用

为了将水下航行器探测目标过程中出现的混淆的目标点迹进行有效分离,将基于卡尔曼滤波的多假设跟踪算法应用于多目标的航迹关联.介绍了多假设算法的基本流程和原理:假设的产生、概率计算和假设剪除,并进行数值仿真.仿真结果表明:多目标跟踪算法能够有效解决"量测-目标"数据关联问题,并且能在较短时间内确认目标航迹.     

多平台反舰导弹协同航迹规划

为了提高反舰导弹突防概率，基于遗传算法提出了一种多平台反舰导弹协同航迹规划算法．首先，重点讨论了协同航迹的评价问题．为了达到同步攻击目的，同时使飞行代价最小，研究提出了随种群进化而变化的时间协同度评价策略．其次，探讨了多平台反舰导弹协同航迹规划算法的分解．最后，通过仿真算例校验了该算法寻优得到的诸航迹不仅可使导弹实现协同攻击，而且可以很好地规避威胁．     

基于Q学习的多无人机协同航迹规划方法

针对多无人机同时到达目标的航迹规划问题,建立战场环境模型和单无人机航迹规划的马尔可夫决策模型,基于Q学习算法解算航程最短的最优航迹,应用基于Q学习算法得到的经验矩阵快速解算各无人机的最短航迹并计算协同航程,通过调整绕行无人机的动作选择策略,得到各无人机满足时间协同的航迹组。考虑多无人机的避碰问题,通过设计后退参数确定局部重规划区域,基于深度Q学习理论,采用神经网络替代Q_table对局部多无人机航迹进行重规划,避免维度爆炸问题。对于先前未探明的障碍物,参考人工势场法思想设计障碍物Q矩阵,将其叠加至原Q矩阵,实现无人机的避碰。仿真结果表明：所提基于Q学习的多无人机协同航迹规划算法能够得到时间协同与碰撞避免的协同航迹,并对环境建模时所未探明的障碍物进行躲避;与A^*算法相比,针对在线应用问题,新算法具有更高的求解效率。     

基于细菌进化及多属性决策的航迹规划方法研究

为了优化和完善航迹规划,将细菌进化算法和多属性决策理论相结合。对转弯角的编码考虑了飞行器过载限制;生成初始种群时初始角度分散选取,以保证种群多样性防止早熟;通过变异和基因转移,减少种群数目,加快进化速度;采用生存概率、路径长度、转弯角度综合评价航迹,应用多属性决策方法选择最优航迹。仿真结果表明,优化效率显著提高,规划的航迹有效地规避了威胁。     

基于粒子群优化技术的导弹模拟故障诊断方法

采用一种基于粒子群优化的特征提取算法,以K-NN分类正确率作为评价准则,应用粒子群优化算法寻找使提取特征的K—NN分类正确率最大的转换矩阵,从而实现特征的提取．算法的特点是结构简单灵活,对数据的分布特征不敏感,适合于对模拟故障特征进行提取．故障诊断示例证明了该特征提取算法在导弹模拟故障诊断中的有效性．     

光电瞄具提前量解算的仿真检测模型

光电瞄具提前量是指武器命中运动目标情况下,在俯仰和方位上赋予武器命中点相对于目标现在点的提前值。瞄具提前量直接决定着武器的命中精度。介绍了校验光电瞄具提前量算法的检测模型。利用建立的仿真坐标系,推导出目标航迹的参数方程;针对典型航迹,采用多项式拟合给出合理航迹点;根据所测量的方位角、俯仰角和斜距离等坐标参数和射表,用抛物线插值法推导了俯仰和方位提前量的仿真检测模型。实验证明,用该仿真模型检测光电瞄具提前量精度的方法正确可靠,为瞄具提前量的检测提供了一种新方法。     

巡航导弹机动地形相关系统

研究了一种适用于巡航导弹辅助导航的机动地形相关系统(MTCS)。介绍了 MTCS的工作原理、相关定位算法以及提高定位概率的技术途径,指出了系统设计中的关键技术。另外还讨论了 MTCS 的计算机运算,研究结论对地形辅助系统的设计有参考价值。     

基于模糊相似性测度的数据关联算法研究

运用现代数学中的综合分析法．可以得出模糊相似性测度数据关联算法。仿真结果表明,模糊数据关联算法比较适用于密集目标环境或交叉、分岔及机动目标较多的场合，其处理速度较快、存储和通信量则要求较低,并且具有较好的关联效果,是一类具有应用前景的数据关联算法。     

弹道目标跟踪的自适应多维分配相关算法

研究了弹道目标防御雷达的多目标跟踪数据关联方法,提出了一种弹道目标跟踪的自适应多雏分配相关算法.在对多传感器探测覆盖区域进行分区处理的基础上,进行多目标跟踪模式的判断,根据跟踪模式选取不同维数的多维分配相关算法进行相关处理,分析了多维分配算法存在的问题,给出了算法实现的伪代码.仿真实验结果表明,利用该算法能够很好地跟踪弹道目标.     

基于神经网络的轨道武器再入制导研究

将神经网络应用于轨道武器的弹道式再入制导中，实时得到所需航迹角，以此形成制导信号．对于具有较大再入初始误差及再入过程干扰、机动能力又不大的弹道式再入飞行器，可以给出满意的制导效果，而并不增加制导系统的复杂性．     

A Modified Multi-data Fusion Method Based on D-S Theory

The D-S evidential reasoning algorithm is invalid when the evidence is completely contradicted. Therefore, a modified algorithm is proposed based on the elemental correlation and the influence of elemental weights in the evidence. The modified algorithm is more powerful ability to rectify errors and less computational complexity in the circumstance of multi-evidence fusion processing than those of the D-S evidential reasoning algorithm.     

正态分布转换算法在声纳图像处理中的应用

根据声纳图像匹配处理的实时性需求,研究了正态分布转换算法。该方法基于对图像中目标点的概率分布进行匹配,不需要提取图像的几何特征或灰度特征,可有效缩短匹配时间。通过对均值滤波法、中值滤波法、小波去噪法、形态学平滑法4种图像去噪和迭代阈值法、最大熵法、一维Otsu法和二维Otsu法4种分割算法,进行仿真并对比,选出符合实时性处理的方法,即中值滤波法和一维Otsui法。基于美国德州仪器公司的数字信号处理芯片,将图像去噪、分割和匹配算法在硬件上实现,硬件实现结果和仿真结果一致,实现了声纳图像匹配的实时处理。     

去调频SAR成像处理算法

在合成孔径雷达中,为了提高距离分辨率,一般采用宽频带发射信号。宽频带信号可以有许多形式,如相位编码等,但用得最多的是线性调频(LFM)脉冲信号。由于线性调频信号的特殊性质,对它的处理不仅可用一般的匹配滤波方式,还可用特殊的去调频(dechirp)方式来处理。当雷达在接收回波信号时采用去调频处理方式,能大大减小回波信号的采样率和数据量计算量。文章主要研究了对采用去调频方法的正侧视条带式合成孔径雷达信号进行高分辨率成像的处理算法,并利用仿真数据完成了去调频后的成像,验证了该成像算法的可行性和有效性。     

一种利用测角信息提高航路估计精度的方法

航迹测量中通常采用不小于5 Hz的高重频激光测距机。由于受到散热、供电、体积和成本等因素的制约,高重频激光测距机无法满足便携式目标坐标测定仪的设计要求。考虑到成熟的光电跟踪系统能以20 ms的采样周期获取高精度的目标角度信息,提出了一种基于3.125 Hz低重频激光测距机,利用较高重频的测角信息进行航路参数估计的方法,该方法可以显著提高航路估计精度。数字仿真实验结果证明了该方法的正确性和可行性。