基于势概率假设密度滤波的检测前跟踪新算法

基于势概率假设密度滤波(Cardinalized Probability Hypothesis Density, CPHD)检测前跟踪(Track before detect, TBD)算法能有效解决未知目标数的弱小目标检测跟踪.文章深入研究了CPHD算法, 从标准CPHD滤波的粒子权重更新出发, 结合检测前跟踪的实际, 合理地推导出CPHD-TBD算法的粒子权重更新表达式; 分析了CPHD滤波目标势分布的物理意义, 实现了目标势分布更新计算在检测前跟踪的应用.将CPHD滤波和TBD进行有效结合, 提出了基于势概率假设密度滤波的检测前跟踪算法, 并给出其详细实现步骤.仿真实验证明提出的CPHD-TBD算法与现有概率假设密度检测前跟踪(PHD-TBD)算法相比, 能更详细地传递目标分布信息, 从本质上改变了PHD-TBD对目标数估计的方式, 能更准确稳定估计目标数, 实现了对目标的发现和状态准确估计, 性能明显更优.     

一种多传感器信息融合点目标识别方法（二）

提出了一种多传感器信息融合识别空间复杂弹道式目标及其伴随诱饵的识别模型。将人工神经网络和确定性理论结合起来，以神经网络的输出代替应用确定性理论所需的有关领域专家的知识和经验，并用确定性理论进行不同空域和时域的信息融合。仿真结果表明，经过融合后，大大改善了识别效果。     

面向天基光学监视的空间目标 TLE拟合与跟踪方法

 针对天基光学监视特点和需求对TLE拟合方法进行改进,使其适于仅测角被动跟踪定轨应用.在采样拟合方法基础上,提出基于测角资料的TLE非线性最小二乘拟合方法;将TLE单点拟合方法与SGP4模型嵌入跟踪滤波过程,在混合坐标系中采用Sigma点卡尔曼滤波方法提高滤波稳定性.仿真结果表明,本文方法在获取非合作空间目标TLE的同时可实现摄动条件下天基光学被动跟踪.     

一种基于恒星光线偏折的大气折射率估计方法

基于标准大气环境的大气折射率理论模型不能反映实际大气折射率的波动性,针对该问题,提出了一种基于恒星光线偏折的大气折射率估计方法。基于光学卫星的恒星观测数据,分析恒星光线经大气折射发生偏折的现象,建立恒星光线经大气折射后进入光学卫星传感器的光路模型,在分层球形大气的假设下证明该光路模型的对称性。研究一种利用恒星实测光线和恒星理论光线迭代前向反馈的方法,用以估计分层大气折射率。最后,利用光学卫星的恒星观测数据进行有效性验证,计算出的大气折射率与理论大气折射率相符,且能够反映短期波动性。对测试用的恒星实测数据进行处理,结果表明:88%以上的恒星理论视线与实测视线的估计值相差不超过1%,其余部分观测数据估计偏差基本不超过20%。     

推扫型光学传感器的目标联合检测跟踪算法

为了从扫描图像序列中检测弱小运动目标并对其状态参数进行估计,提出一种基于随机有限集理论的目标联合检测跟踪算法.根据推扫型光学传感器的扫描特性,建立目标在像平面的运动模型和测量模型.将目标状态和量测数据描述为随机有限集合,将目标的联合检测跟踪问题建模为目标状态集的贝叶斯最优估计问题,并依据随机有限集理论推导出贝叶斯滤波的预测和更新表达式.从算法实现的角度,利用高斯混合技术实现算法的递推滤波.仿真结果表明,该算法适应杂波的能力强,对漏检的影响更小,可以有效完成推扫型光学传感器的目标检测跟踪任务.     

基于粒子群优化的传感器管理算法研究

本文在分析基于二进制粒子群优化的传感器管理算法缺点的基础上,通过对粒子的降维处理和位置矢量更新式的改进,提出了一种基于实值粒子群优化的传感器管理算法.并针对中段弹道目标跟踪这一特殊应用背景,分析跟踪的约束条件,提出了一种新的优化目标函数.通过对中段弹道目标跟踪典型场景下的仿真实验分析,给出了目标函数加权系数的优选方案,并对所提方法的性能和适用范围进行了详细分析和比较.仿真实验表明,基于实值粒子群优化的传感器管理算法是一种更加高效的方法.     

天基雷达系统概念分析

针对天基雷达系统,对比分析了SAR、GMTI、AMTI以及DTED等技术模式的特点,研究了各种不同技术模式条件下的处理算法、体制特点和应用场合.并探讨了不同任务需求情况下根据覆盖性能对天基雷达卫星星座布局的要求.分析结果表明,天基雷达星座具有多种可变模式,功能先进.同时,天基雷达星座只需要有限的卫星数目就能达到全球覆盖的目的,具有很好的目标监视能力.分析的结论对于研究国际先进的天基雷达系统有着重要的指导意义.     

弹道主动段估计精度分析

本文分析了多探测器观测条件下的弹道主动段估计精度问题，在弹道估计原理的基础上，分析了误差来源以及有限观测条件下主动段弹道估计的Cramer-Rao下限，最后通过仿真实验验证理论分析的结论。     

低轨星座传感器资源预分配管理方法

针对低轨星座传感器管理中跟踪任务不确定的问题,通过引入目标跟踪有限状态机模型,提出了一种基于自适应周期长度和事件的传感器资源预分配管理算法。该方法通过动态调整预分配周期长度,使管理算法适应跟踪场景的动态变化;并通过采用划分时间网格和资源多级分配的方法,降低了资源对目标可视关系的复杂性,使资源分配更加合理、均衡。仿真结果表明,在多目标密集分布的场景下,所提出的方法可以达到与单目标场景相当的跟踪精度。     

一种单星对同步轨道卫星的仅测角定位跟踪算法

针对中低轨卫星对同步轨道卫星定位时存在的可观测时间短等限制,结合同步轨道卫星轨道的特点,利用测角信息计算出距离信息。将距离信息与测角信息一起建立新的测量方程,进而提出一种新的基于J2000.0惯性系的单颗中低轨卫星对同步轨道卫星的扩展卡尔曼仅测角被动跟踪定轨方法,并对测量方程的变量和坐标转换给出了明确定义。仿真结果表明,该算法实现了单颗中低轨卫星对同步轨道卫星的仅测角被动跟踪定轨,若已获得被测星的先验知识,该算法收敛时间优于未引入距离信息的常规算法。