一种多阵联合的拖线阵左右舷分辨方法

左右舷模糊一直是困扰拖曳线列阵声呐使用的关键技术,其制约了拖线阵声呐的使用效能。现有声呐系统装备的首端阵和舷侧阵均具有左右舷分辨能力,其与拖线阵声呐的信息互补性为拖线阵左右舷分辨提供了可能。文中提出一种多阵联合的拖线阵左右舷分辨方法,即利用舷侧阵和拖线阵公共频段的联合波束形成技术实现拖线阵的左右舷分辨,通过仿真分析验证了所提方法的有效性。结果表明,所提方法能够实现拖线阵左右舷分辨,平均分辨正确率不低于90%。     

拖曳线列阵声呐及其左右舷分辨方法概述

概述了拖曳线列阵声呐的发展概况,重点总结了国内外拖曳线列阵声呐左右舷分辨方法的发展情况,包括传统单根线列阵左右舷分辨方法、三元水听器组左右舷分辨方法、双线阵左右舷分辨方法和矢量水听器线列阵左右舷分辨方法等。本文对于拖曳线列阵声呐的相关研究具有一定的参考价值。     

一种双基阵纯方位机动目标被动跟踪方法

利用2部被动声呐基阵获取的目标方位信息对水中机动目标的跟踪实质是一个非线性状态估计问题,由于观测方程的非线性性,滤波环节不可避免地要用到非线性滤波算法.以往解决此问题的方法是在基于交互多模型(IMM)算法并在其滤波环节应用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法.然而,EKF算法在计算滤波误差协方差阵时没有融入当前观测信息.为此提出在原方法的基础上用其改进算法即修正协方差扩展卡尔曼滤波(MCEKF)算法取代EKF算法,以改善跟踪性能,从而得到一种新的方法.经仿真验证了所提方法的正确性和有效性.     

基于离散平面阵波束形成的双线列阵左右舷分辨技术研究

针对双线列阵左右舷分辨问题,提出了一种基于离散平面阵波束形成的左右舷分辨技术,将双线列阵看作是由无指向性水听器构成的平面阵,依照平面阵进行波束形成,从而在波束形成的同时实时分辨出目标所处的左右舷。运用该方法,最佳的双线阵间距是接收信号中心频率波长的1／4,得到的结果等同于由具有心形指向性水听器组成的单根线列阵。该方法经过理论分析、仿真实验和湖试实验验证,证明其是简单的、有效的、可行的,有望应用于实际系统。     

一种多阵联合的拖线阵左右舷分辨方法

左右舷模糊一直是困扰拖曳线列阵声呐使用的关键技术,其制约了拖线阵声呐的使用效能。现有声呐系统装备的首端阵和舷侧阵均具有左右舷分辨能力,其与拖线阵声呐的信息互补性为拖线阵左右舷分辨提供了可能。文中提出一种多阵联合的拖线阵左右舷分辨方法,即利用舷侧阵和拖线阵公共频段的联合波束形成技术实现拖线阵的左右舷分辨,通过仿真分析验证了所提方法的有效性。结果表明,所提方法能够实现拖线阵左右舷分辨,平均分辨正确率不低于90%。     

拖曳线列阵声呐判断左右舷模糊方法研究

潜艇性能的不断提高,促进了拖曳线列阵声呐的快速发展.拖曳线列阵声呐有其独特的优点,但它的左右舷模糊问题靠其本身是无法克服的.本文分析了判断左右舷所用的转向法及与其他声呐协同法的不足之处,同时提出了2部拖曳线列阵声呐协同使用的方法.     

一种基于BP神经网络的机动目标跟踪算法

交互式多模型（IMM）算法是一种可以有效跟踪机动目标的滤波算法,针对其跟踪精度和计算量在很大程度上受制于模型选择和转移概率确定的问题,提出了一种利用BP神经网络修正子模型滤波结果的改进IMM算法。仿真实验表明,该方法可以使IMM算法的收敛速度加快,收敛精度提高,改善了跟踪性能,具有一定理论指导意义。     

一种新型模糊控制器在机动目标跟踪中的应用

提出了一种新型模糊控制器,该控制器集模糊控制和神经网络的优点于一体,可有效解决模糊控制的死区问题,提高快速性.并将其应用于机动目标跟踪中,使跟踪问题有了一种新的解决办法.     

一种新型模糊控制器在机动目标跟踪中的应用

提出了一种新型模糊控制器,该控制器集模糊控制和神经网络的优点于一体,可有效解决模糊控制的死区问题,提高快速性。并将其应用于机动目标跟踪中,使跟踪问题有了一种新的解决办法。     

水下目标双基阵纯方位跟踪性能分析

研究双基阵纯方位目标运动分析的基本原理和方法,给出卡尔曼滤波算法的模型,进行仿真实验,比较和分析了仿真结果。仿真结果表明,应用卡尔曼滤波可以快速、稳定地完成目标运动要素的估计,同时还分析了数据关联、基阵间距以及方位测量误差对跟踪性能的影响,为工程应用提供了参考。     

基于UKF的潜艇机动目标跟踪

针对潜艇攻击机动目标难的问题,构造了潜艇针对机动目标的跟踪系统,建立了目标运动方程和观测方程,并将UKF算法运用于潜艇对机动目标的跟踪。仿真结果表明,此方法有效、可靠,较好地达到了跟踪机动目标的目的。     

基于UML的机动目标跟踪体系结构框架

针对机动目标跟踪系统开发中存在的体系结构复杂、算法通用性弱的问题,分析了利用面向对象的方法建立其体系结构框架的意义,介绍了基于UML的体系结构框架的设计方法,设计了机动目标跟踪系统的体系结构框架。由用例视图描述需求,逻辑视图描述逻辑结构。通过分层和包的分解,将系统从逻辑上划分成松散耦合的多个组成部分。采用时序图和状态图从动态的角度对框架进行了描述。基于该框架实现的应用系统具有良好的扩充性和重用性,有效地降低了应用系统的研发成本。并且为今后此类框架的研制开发提供思路,具有一定借鉴和指导意义。     

一种基于位置误差检测门限的机动目标跟踪算法

文章针对交互多模型算法（IMM）运算量大、模型集设定偏离真实目标机动轨迹等情况,通过将变结构交互多模型算法（VSMM）的机动检测准则进行改进,提出了一种基于位置误差检测门限的VSMM算法。通过将两种算法的跟踪效果进行仿真对比,结果说明文章所提算法能够较为有效地改善对机动目标的跟踪情况,具有一定的理论价值。     

最优跟踪滤波方法处理有人驾驶机动目标的性能估计

大部分战术武器系统要求能精确地跟踪有人驾驶机动运动体，如飞机、舰艇及潜艇等。为此，本文利用一个既简单易行又能真实体现机动目标运动的目标模型导出了最优卡尔曼滤波。利用这种滤波算法，把参数跟踪精度数据构造成目标机动特性、探测器观测噪声及数据的函数，这样，当探测器跟踪机动目标，提供距离、方位和仰角测量的某种组合时，我们能据此作出跟踪性能的一个快速先验估计。     

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。     

基于固定延迟平滑算法的机动目标跟踪方法

为进一步提高机动目标的跟踪精度和估值算法的数值稳定性,文章基于平方根UKF（square root UKF：SR-UKF）和固定延迟平滑算法（fixed-lag smoothing）提出一种新的固定延迟平方根UKS算法（fixed-lag square root unscentedkal man smoothing：FL-SR-UKS）。数值仿真说明该算法可以有效处理机动目标跟踪问题,且状态估值精度优于SR-UKF。     

一种水中目标深度估计和运动状态跟踪方法

建立水下目标深度估计模型,采用LMS自适应时延估计算法来估计时延,并用可变步长方法及sinc函数内插法提高估计精度;建立水下目标运动状态跟踪模型,采用基于方位时延的扩展卡尔曼滤波算法来估算水下目标运动状态信息;通过消声水池、湖泊和仿真试验,表明该方法有效可行。     

基于迭代端点拟合辅助的目标机动检测方法

提出一种基于迭代端点拟合辅助的目标机动检测方法。考虑图像离散点曲线拟合与机动目标跟踪的相似性,在运用现有的方法进行目标机动检测的同时,采用迭代端点拟合原理提取目标机动信息,将得到的机动信息反馈到目标机动检测处理中,能够更为准确地检测出机动起始点。数值仿真表明,该方法能够更准确地发现机动起始信息,提高目标机动检测方法的性能。     

双面阵三坐标雷达跟踪及融合算法研究

对双面阵三坐标雷达系统应用分区关联及融合技术,可极大提高系统跟踪目标的精度和实时性,增强系统的防御作战能力.仿真结果表明,该方法是可行的.