对舰载跟踪雷达角精度的计算方法研究

本文详细分析了舰载跟踪雷达角跟踪精度的一般计算方法,该方法可供从事舰载跟踪雷达总体设计的人员参考。     

舰船瞬时航向测量方法研究磁

舰船武器系统海上航行精度测试[1]需要真航向进行系统误差分析,而舰船在没有装备真航向测量系统情况下,如何提供真航向测量数据一直是需要解决的难题。论文采用舰船高精度光电跟踪仪、有源岸标和差分GPS定位设备,对舰船瞬时真航向测量方法及其可行性进行了深入细致的分析与研究,最终确定出系统瞬时航向测量精度是否满足使用要求。     

IQ非正交引起的载波和伪码跟踪误差分析

分析了直接下变频导航接收机中，I、Q信号的非正交引起的载波及伪码的跟踪误差。用码环及载波环的鉴别函数的零点来确定最终的跟踪误差表达式，并结合具体的实验测试结果进行了工程近似，分析结果显示载波及伪码跟踪误差与I,Q的相位差、时延差近似成线性关系，故在进行系统结构设计时，可根据系统的精度要求确定是否选择直接下变频的接收机结构。     

非同步长基线水声定位系统误差仿真分析

测量精度的高低是表征一个测量系统技术性能优劣的重要指标.根据非同步长基线水声跟踪定位系统的定位原理,建立了系统误差分析数学模型,进行了大量的综合精度仿真计算,分析了交会误差、测时误差、基元位置误差等对定位精度的影响,以及目标在阵内阵外的误差分布情况.     

一种新的雷达间隙辅助红外的机动目标跟踪算法

论文针对雷达间隙辅助红外的机动目标跟踪问题,提出了一种新的跟踪算法。该算法由跟踪误差与精度指标的大小来选择雷达的开机时间,从而构成了一个闭环的跟踪系统,解决了在给定的跟踪精度指标下雷达的开机时间选择问题。其思想为：在内层通过引进高、低门限,根据跟踪精度与门限的大小,自适应地选择交互式扩展卡尔曼滤波（IMM-EKF）或交互式粒子滤波（IMM-PF）;在外层将基于雷达量测的滤波结果和红外量测的滤波结果进行交互;从而实现了两层交互式自适应滤波。仿真结果表明该算法在计算复杂度和跟踪精度上达到了较好的平衡,实现了雷达间隙开机下对目标稳定的跟踪。     

基于视频处理技术的船舶移动位置跟踪研究

为解决常规船舶移动位置跟踪方法存在跟踪精度较低的不足。提出了基于视频处理技术的船舶移动位置跟踪研究。基于视频处理技术的引入,依托船舶对象位置的确定及运动轨迹的识别,实现了提出的基于视频处理技术的船舶移动位置跟踪研究。仿真实验结果表明,在复杂海域,提出的船舶移动位置跟踪研究方法,较常规船舶移动位置跟踪方法,跟踪精度提升34.12%。     

节点信息融合的舰船目标跟踪算法

舰船目标跟踪成为各国关注的热点,针对当前舰船目标跟踪算法存在的跟踪速度慢、跟踪精度低等缺陷,以提高舰船目标跟踪效果为目标,设计了基于节点信息融合的舰船目标跟踪算法。首先采用多个传感器对舰船目标状态信息进行收集,并对信息进行一定融合,减少舰船目标状态信息的重复率,然后引入跟踪-学习-检测技术对舰船目标进行跟踪,最后采用舰船目标跟踪实验测试其性能。结果表明,本文算法可以动态、准确地对舰船目标进行检测和跟踪,相对于当前其他舰船目标跟踪算法,无论是跟踪精度或者是跟踪实时,均具有十分明显的优势。     

基于粒子滤波的水下目标被动跟踪算法

针对水下被动目标跟踪的非高斯噪声环境和弱可观性的特点,提出了将粒子滤波算法应用于水下被动目标跟踪中的非线性问题,克服了常规的线性化方法易发散且跟踪精度低、误差大的缺点.仿真结果表明:粒子滤波算法提高了滤波的稳定性,跟踪精度优于扩展卡尔曼滤波算法和无迹卡尔曼滤波算法,收到了良好的效果,具有较高的实用价值.     

基于智能优化算法的舰船航行轨迹跟踪

针对当前舰船航行轨迹跟踪精度的难题,设计了基于智能优化算法的舰船航行轨迹跟踪方法。首先结合舰船航行轨迹跟踪的特点,将舰船航行轨迹跟踪问题转换为一个多目标优化问题,然后引入智能优化算法对网格点的多目标优化问题进行求解,找到最优的舰船航行轨迹跟踪方案,最后进行舰船航行轨迹跟踪仿真测试,测试结果表明,智能优化算法获得了比传统算法更优的舰船航行轨迹跟踪精度,而且舰船航行轨迹跟踪的速度高,具有较好应用价值。     

信息融合理论和技术在舰载S&D系统中的应用研究

应用信息融合理论和技术研究舰载S&D(Search & Detection)系统中多传感器雷达的多机动目标跟踪问题,可极大地增强系统跟踪目标的能力,改善和提高系统的跟踪精度.仿真结果表明,使用的几种融合算法都可大大提高系统跟踪精度,同时还可提高系统的可靠性.     

自适应跟踪滤计算机模拟研究

本文采用自适应卡尔曼跟踪滤波器，对其算法进行了适当简化，采用相应的自适应算法，减少了计算时间，提高了跟踪精度。对线速度为200－1000m/s空中飞行目标和各种航路进行了计算机模拟。结果表明，该 自适应跟踪滤波器，对于高速运动目标具有很高跟踪精度；对于机动目标，也具有较好的跟踪能力。     

基于采样的非线性滤波算法比较

在处理目标跟踪等动态系统实时估计问题中,通常采用EKF作为状态估计方法提高估计精度。由于EKF进行非线性估计存在一些缺陷,将系统进行线性化近似存在估计误差,从而影响目标跟踪的精度。为了获得更高的估计精度,介绍了几种非线性滤波算法,包括unscented卡尔曼滤波算法、简单粒子滤波算法以及无味粒子滤波算法（UPF）。分析了这几种算法的原理和实现,对各种算法的适应性进行了比较。通过目标跟踪仿真实验,表明UKF、PF较EKF估计精度和收敛速度有所提高。     

匀速运动目标的多雷达的数据综合处理算法

本文将雷达获得的观测位置根据其与目标在该时刻的真实位置之间的距离分成两类,并在这个基础之上研究提出了一种在目标作匀速运动时,如何处理由多个不同精度的雷达采集到的数据的理论和方法,即一种综合处理不同精度雷达数据的理论和方法     

目标跟踪下的 LS 算法和 IMM 算法性能比较*

针对机动目标跟踪中如何提高跟踪精度问题,选取合适的跟踪滤波算法,利用两种经典跟踪滤波算法：交互式多模型算法（IMM）和最小二乘法（LS）,实现对目标的跟踪。并利用仿真进行了比较,结果证明IMM 具有更加高效的跟踪效果,符合设计需要。     

基于LMS滤波的复合跟瞄技术

建立复合轴跟瞄系统的总体控制结构和典型被控对象模型,分析图像延迟对跟瞄精度的影响。为补偿延迟,提高光束指向精度,根据粗精2级跟踪的视场耦合特点,提出利用粗跟踪脱靶量作为精跟瞄参考控制量的方法;针对粗、精系统间采样频率的差异,以及粗跟踪脱靶量的非线性和难以准确建模特性,采用基于LMS自适应滤波的方法,对粗、精跟踪脱靶量进行统计学习和滤波;最后,在典型被控对象的基础上建立系统仿真模型并进行验证,结果表明采用LMS自适应滤波后,跟瞄精度得到改善。     

分布式云平台在舰船目标检测中的应用研究

在现代海上军事领域,船舶目标跟踪监测系统一直是其重要的研究方向,其监测跟踪的精度、准确度及效率是衡量系统的3个最重要的性能指标。传统的舰船目标跟踪监测系统是基于单处理中心,监测跟踪算法的处理精度及效率已经越来越不能满足现代海上军事系统的性能要求。本文研究基于云计算的分布式平台,分析海上目标跟踪监测中的噪声滤波,结合帧间差分法及背景差分法,提出的基于分布式云平台的舰船目标监测算法,提高了算法效率。     

信息融合理论和技术在舰载S＆D系统中的应用研究

应用信息融合理论和技术研究舰载Ｓ＆Ｄ（Ｓｅａｒｃｈ ＆ Ｓｅｔｅｃｔｉｏｎ）系统中多传感器雷达的多机动目标跟踪问题,可极大地增强系统跟踪目标的能力,改善和提高系统的跟踪精度。仿真结果表明,使用的几种融合算法都可大大提高系统跟踪精度,同时还可提高系统的可靠性。     

粒子滤波在机动目标自适应参数辨识算法中的应用

针对目前机动目标跟踪算法无法有效跟踪反舰导弹末段机动的问题,提出一种引入粒子滤波算法的参数辨识模型.通过仿真分析目标作匀速圆周运动情况下该算法的跟踪性能.结果表明,该算法可有效提高跟踪收敛速度和精度,具有一定工程实际意义.     

旋转式惯导系统误差传播特性

旋转调制技术通过转位机构带动惯性测量单元按照设计好的转位方案旋转,将器件误差对导航精度的影响调制平均掉,从而提高系统长航时导航精度。该技术在国外船用领域被广泛应用,也是惯性技术领域的热点研究方向之一。本文研究旋转调制技术的本质,即旋转式惯导系统的误差传播特性,从理论上分析旋转式惯导系统单通道误差传播机理,研究器件误差经调制后的传播形式,阐释旋转调制技术提高系统精度的原因。通过仿真验证了惯性器件常值误差经旋转调制后消弱了对导航精度的影响程度。     

基于重要性重采样粒子滤波器的机动目标跟踪方法

采用重要性重采样技术改进了标准粒子滤波算法,通过设定有效采样尺度来减少权值较小的粒子数目,在一定程度上克服了退化现象。仿真结果表明,采用PF跟踪机动目标,其跟踪精度要高于IMM,说明PF具有较强的处理非线性系统的能力;对标准PF采用重要性重采样策略后,PF的跟踪精度和平稳性都得到了进一步改善。