反导火力单元空间杀伤区内拦截概率研究

拦截概率是评价反导作战效能的重要指标,对交战前任务规划至关重要。选取某一拦截弹建立其在空间的可达集区域,针对中段反导逆轨拦截情况,确立其在空间中的杀伤区。针对杀伤区内任一点可能为拦截点的情况,对某一来袭导弹的弹道轨迹,选取可拦截弧段上的理论拦截点,通过在选取不同高度上的理论拦截点上,调整拦截弹的发射位置,从而得到拦截点在杀伤区内不同高度,不同距离以及在不同的交汇角时对拦截概率的影响。为反导作战的阵地部署研究和交战策略提供了一定的参考。     

空间目标的地基红外辐射特性测量技术研究

提出了一种基于望远镜内部定标黑体与大气层外已知光谱特性的红外自然星体作为参照基准的地基大口径望远镜联合定标方法,在此基础上建立了相应的辐射度测量数学模型,以实现对空间目标的高精度红外辐射特性测量。内部定标黑体用于得到大口径望远镜后半光路系统对应探测器的各个像元响应度,外部标准红外自然星体用于估算大气层外目标附近大气与望远镜前半光路系统的等效透射率。在地基1.2m口径望远镜上对大量特性已知的红外自然星体辐射强度测量实验表明,当目标附近具有较强能量红外参考星情况下,如红外参考星在3~5μm波段大气层外辐照度高于1×1016 W/cm2量级,目标红外辐射强度测量不确定度能够优于15%。该方法能够克服大气程辐射、消光及高质量大口径辐射定标源对大气层外目标红外辐射强度测量不确定度的影响,适合于地基大口径望远镜红外光电测量系统的辐射定标与大气层外空间目标红外辐射特性高精度测量。     

目标机动未知下的有源声呐跟踪滤波方法

为解决由有源声呐测量误差而引入的目标机动判决模糊问题,提出了基于延迟机动检测的跟踪滤波算法。利用多假设跟踪方法,在目标机动检测模糊时,生成匀速及机动的两种目标运动假设以延迟最终的决策时间,基于残差序列构造假设检验统计量,实施序列似然比检验并融合强跟踪滤波器和Kalman滤波器的优点,提高了有源声呐对先验信息未知目标的跟踪能力。通过仿真分析表明,该算法不仅能够精确的跟踪匀速运动目标,而且能够稳定的跟踪机动目标。海试数据处理进一步验证了算法跟踪真实水声目标的有效性。      

空间目标共视观测定位的误差分析

通过两台光电望远镜对空间目标共视观测能够定位空间目标,并且能够解决光电望远镜短弧测角数据的初轨确定问题,但其定位精度与空间目标和两台光电望远镜所形成的观测几何有关。首先对空间目标共视观测定位误差进行分析,然后推导其均方根误差的解析表达式,最后基于长春站和上海佘山站并结合不同轨道高度的低轨激光星CPF(Consolidated Prediction Format)星历生成仿真共视观测数据,用来对空间目标共视观测定位以及定轨精度进行分析。结果表明,两台光电望远镜对低轨空间目标的定位精度能够达到100 m,利用定位数据进行初轨确定可以得到轨道的半长轴误差小于10 km。     

改进的CS-UKF加速度方差自适应跟踪算法

针对基于当前统计模型的状态噪声协方差阵中的加速度方差调整方法对一般机动目标、非机动目标跟踪精度差的问题,研究其改进方法;在建立机动目标当前统计模型离散状态方程和雷达导引头离散观测方程的基础上;利用雷达导引头测量信息和位置预测值之间的扰动对加速度方差进行调整,提出了改进的加速度方差自适应调整无迹卡尔曼滤波跟踪算法;数字仿真验证了该算法对非机动目标、一般机动目标以及高机动目标均具有良好的跟踪效果。     

大气层外弹道目标温度变化研究

针对弹道目标在飞行过程中的表面温度是导弹攻防两端关注的重点,简要介绍了弹道目标在大气层外飞行时的表面温度及红外辐射源。提出了大气层外弹道目标在飞行过程中的表面温度计算方法。重点针对弹头与诱饵的典型热物参数和大气层外不同的表面初始温度,分别计算了在阴影区与日照区弹头和诱饵表面温度随飞行时间的变化情况,发现弹头热惯量大,基本保持初始温度,诱饵热惯量小,迅速就会达到平衡温度,并采用实例对其进行验证。     

改进的自适应Kalman滤波及其在水声机动目标跟踪中的应用

针对在水声机动目标定位跟踪领域广泛应用的传统Kalman滤波往往难以实现机动目标运动方向突变情况下的有效跟踪问题,本文通过分析传统Kalman滤波性能下降时机动目标的运动轨迹,并由此根据机动目标运动方向变化量来产生自适应因子以调整Kalman增益.数值仿真和实际海试数据验证表明,本文所提改进的自适应Kalman滤波在机动目标跟踪中不仅能够快速响应机动目标的运动方向突变,而且目标位置跟踪误差较传统方法显著减小,具有稳定、快速的跟踪性能.     

一种用于“蛇形”机动目标的跟踪方法研究

为了满足光电跟踪系统中对“蛇形”机动目标跟踪的要求,针对以前应用的Singer模型的缺陷,根据“蛇形”机动目标运动规律,提出一种机动目标转弯模型,结合扩展卡尔曼滤波算法,对典型“蛇形”机动目标进行跟踪。通过Monte Carlo仿真,实现了在平面内对“蛇形”机动目标位置的准确跟踪,并且距离均方根误差（RMSE）比Singer模型要小很多,从而验证了该方法的有效性。     

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。     

机载雷达长相参积累机动目标速度补偿方法

载机与空中目标间的相对高机动,会引起机载脉冲多普勒雷达长时间相参积累时目标在频率上跨越多个多普勒滤波器单元,导致目标的相参积累能量降低。利用目标航迹预测加速度或载机自身加速度,在目标回波的距离频域进行线性相位补偿的方法,实现了机动目标的速度走动补偿,有效地提高了目标相参积累信噪比。该方法显著改善了雷达对机动目标的检测性能,具有运算量小、易于工程实时处理等特点。仿真数据验证了理论分析的结果和算法的有效性。     

A computational sensorimotor model of bat echolocation

A computational sensorimotor model of target capture behavior by the echolocating bat, Eptesicus fuscus, was developed to understand the detection, localization, tracking, and interception of insect prey in a biological sonar system. This model incorporated acoustics, target localization processes, flight aerodynamics, and target capture planning to produce model trajectories replicating those observed in behavioral insect capture trials. Estimates of target range were based on echo delay, azimuth on the relative intensity of the echo at the two ears, and elevation on the spectral pattern of the sonar return in a match/mismatch process. Flapping flight aerodynamics was used to produce realistic model trajectories. Localization in all three spatial dimensions proved necessary to control target tracking and interception for an adequate model of insect capture behavior by echolocating bats. Target capture using maneuvering flight was generally successful when the model's path was controlled by a planning process that made use of an anticipatory internal simulation, while simple homing was successful only for targets directly ahead of the model bat.     

红外单站多目标跟踪算法研究

利用IRST(红外搜索与跟踪)系统所获取的各目标的角度及其红外光谱辐射功率和信息，通过对红外光谱辅射功率和的相关处理，运用选优的JPDA（联合概率数据关联）算法与IMM（交互多模型）算法实现了IRST系统的单站多目标跟踪，并通过两个仿真场景对算法性能进行了检验.仿真结果表明：在跟踪开始阶段，两个场景中的每个目标都能获得高精度的跟踪;当目标编队飞行时，算法能对各目标进行有效的跟踪，而且跟踪精确度也是令人满意的;当目标交叉飞行时，跟踪的误差明显加大，随着时间的延续，对远距离目标会失去跟踪能力，但对近距离目标仍能进行有效的跟踪.     

IRST系统的单站机动目标跟踪算法研究

在传统的IRST（红外搜索与跟踪）系统的角测量基础上,增加了红外探测器对目标红外辐射的响应信息这一测量项,且将相邻两次测量的目标红外光谱辐射功率之比作为伪测量,以消除目标红外光谱辐射强度不确定所产生的影响,并由此构造了机动目标跟踪的IMM（交互多模型）算法. 通过跟踪一个高机动目标的仿真过程,对算法性能进行了检验.仿真结果表明:当测量误差较小时,误差的变化对跟踪精度的影响不大,整个跟踪过程中,单个坐标轴上的均方差不超过7 m,而且,大多数时刻上的均方误差不超过3 m;当测量误差较大时,近距离（航迹前段和中段）的跟踪精度也是很高的,单个坐标轴上的均方差不超过5 m,但是,远距离的跟踪精度下降很快,最大误差达到110 m;速度误差与位置误差也有类似的结果.     

光电跟踪目标的强跟踪滤波算法及其仿真研究

针对光电武器对机动目标跟踪精度较差的问题,在"当前"统计模型的基础上,形成了机动目标"当前"统计模型下强跟踪滤波算法。该算法通过引入强跟踪滤波器的渐消因子,实时调节滤波器增益,增强了系统对突发机动目标的跟踪能力,同时保留了"当前"统计模型跟踪算法对一般机动目标跟踪精度高的特点。仿真结果表明,该算法对机动目标具有较好的跟踪精度和适中的计算复杂度,是一种较好的光电跟踪算法。     

角闪烁噪声测量条件下的剩余飞行时间估计

针对雷达导引头角闪烁噪声测量条件下的机动目标,研究剩余飞行时间计算方法。建立了闪烁噪声计算模型;在粒子滤波算法和扩展卡尔曼滤波算法的基础上,推导了扩展卡尔曼粒子滤波算法的实现过程;根据估计结果建立了剩余飞行时间计算模型,在剩余飞行时间表达式中考虑了目标机动加速度的影响。仿真结果表明,基于机动目标当前统计模型的扩展卡尔曼粒子滤波算法对闪烁噪声测量条件下的机动目标具有良好的跟踪性能,对剩余飞行时间具有较高的估计精度。     

Track-before-detect algorithm for maneuvering infrared weak multiple targets via particle filter

We present a particle filter （PF）-based algorithm to detect and track maneuvering infrared weak multiple targets at different signal-to-noise ratios for the scenes with the multiple targets number unknown and vary- ing. A detecting filter and a tracking filter based on sequential likelihood ratio （LR） testing with fixed sample size are designed, respectively, for capturing new target and tracking confirmed targets. The algorithm is optimized with selectively particles sampling and adaptive process noise. Targets birth and death time are accurately estimated according to the change degree of the LR along with the corresponding state amended through PF backward recursion. Simulation results show that it is positive to detect and track maneuvering infrared weak multiple targets with the appearance and disappearance of more than one, which also achieves a significant improvement in state estimation especially for the time targets which appear and disappear.     

利用信号自相关函数warping变换的浅海水下移动观测平台机动优化方法

水下移动观测平台的机动航路对纯方位目标运动分析方法的使用性能具有重要的影响。针对此问题,提出了一种利用信号自相关函数warping变换的浅海水下移动观测平台机动优化方法。该方法利用warping变换从接收信号自相关函数中提取与目标距离相关的简正波相干项的特征频率,进而估计距离特征量,再根据预估的目标初始距离范围估计目标运动态势范围。针对观测平台机动方式为匀速转弯运动的情况,以目标方位变化率为评价指标得到了观测平台在所估计的目标运动态势范围下的最优转弯角速率。在浅海Pekeris波导环境下的数值仿真结果和实验数据处理结果表明:方位变化率与纯方位扩展卡尔曼滤波算法的性能密切相关;利用warping变换可以有效地估计距离特征量;观测平台根据以方位变化率为评价指标得到的最优转弯角速率进行机动可以获得较好的目标跟踪性能,收敛时间较短,目标位置估计误差较小。      

基于光谱探测与图像识别的反伪装目标系统研究

为了在野外环境中快速有效地识别敌方伪装的机动目标,设计了基于光谱探测与视频图像目标识别方法联用的目标识别系统。采用视频图像识别技术获取被测区域的二维影像,再通过光谱探测技术识别目标,最终将目标重建在图像相应位置上从而实现目标识别的可视化。理论推导得到了系统可识别目标的函数关系式,根据该函数关系进行了目标识别的量化实验。实验采用汽车模拟被测机动目标,在不同距离上分别以平坦荒地、灌木丛和废弃建筑物为背景,对明显目标、涂覆迷彩色的目标以及遮挡伪装物的目标分别进行光谱探测。实验结果显示,测试背景对光谱探测效果有一定影响,背景的连续性有利于目标识别;伪装方式以伪装物遮挡最难识别,且随着目标与系统的距离增大而信噪比随之降低。综上所述,采用光谱探测技术克服了传统图像目标识别无法识别伪装目标的缺点,可以实现对伪装目标的有效识别。