潜艇规避对主动声纳浮标作战效能影响研究

根据主动声纳浮标搜潜的工作过程,对潜艇规避对主动声纳浮标作战效能的影响进行了研究。建立了主动声纳浮标的数学检测模型。利用平滑平均声场理论推导了潜艇深度变化后浮标的探测范围,从检测概率和探测距离两个方面研究了潜艇采用不同规避航向、航深、以及海况对浮标作战效能的影响。仿真结果表明:在一定条件下,潜艇采用合适的规避策略,会显著降低主动声纳浮标的作战效能。     

声纳浮标与磁探联合搜潜仿真研究

在声纳浮标和磁探搜潜原理的基础上,建立了在被动全向声纳浮标探测到潜艇目标的条件下,利用磁探仪对潜艇进行定位的相关数学模型,仿真分析了声纳浮标作用范围、磁探仪高度、潜艇下潜深度等因素对搜潜概率及搜潜效率的影响,获得了有益的效果.     

潜艇利用"迪卡斯"声纳浮标盲区规避跟踪仿真研究

"迪卡斯"声纳浮标阵可用于跟踪、定位和识别水下潜艇,对潜艇的行动构成了较大威胁,但"迪卡斯"声纳阵存在探潜盲区,潜艇可利用其进行规避,以摆脱反潜飞机的跟踪.探讨了"迪卡斯"声纳浮标的探潜盲区及跟踪阵形,建立了声纳浮标阵跟踪潜艇的概率模型,根据该模型进行了理论计算并详细分析了潜艇利用盲区规避的可行性,在此基础上进行了大量模拟,得出了潜艇在不同条件下的规避航向和行动方法.     

基于水声环境的潜艇阵地优化方法研究

针对现有阵地伏击战法主要根据作战任务对阵地进行规划的不足及水声环境对潜艇隐蔽性和声纳探测效能的影响,系统分析了水声环境对阵地设伏战法的影响,通过建立声纳探测模型,并针对目标深度不确定情况下的探测对策对我潜艇声纳作用距离进行了量化,提供了潜艇伏击阵地的优化配置方法。仿真结果表明该方法对提高潜艇的攻防能力具有较强的实用性。     

基于交叉定位和Hough变换检测前跟踪的水下目标检测方法

针对现代潜艇的低可探测性问题和隐蔽性探测需求，提出了一种基于航空被动声纳浮标阵交叉定位和Hough变换检测前跟踪的水下微弱目标检测方法。首先，构建基于线形浮标拦截阵的水下目标被动检测模型，采用自适应关联的交叉定位方法，获取目标位置信息，实现了检测前数据预处理。然后，采用点数积累和能量积累的双门限Hough检测方法，得到了初始检测航迹。最后，利用目标运动约束条件和航迹合并方法，剔除虚假航迹及合并重复航迹，提高了水下目标检测概率。仿真结果表明，与时频检测方法相比较，该方法在低信噪比条件下仍能保持较高的检测概率。     

主动声纳探测距离预报仿真研究

声纳探测距离受水文条件的影响是很大的，如声速梯度、海况、海底底质等。文中研究主动声纳探测距离预报技术，以声纳方程作为主动声纳探测距离预报的理论依据，首先对海洋声学环境建立数学模型，仿真计算出与声纳探测距离预报有关的几个参数：传播损失、混响级、潜艇目标强度，最后结合声纳的性能参数，预报出在不同海域水文条件下的探测距离。利用文中的方法对某型主动声纳探测距离进行预报。在不同水文条件下探测距离预报误差不大于10％。该项内容研究对于反潜战具有重大的意义。     

一种小舵角旋回水下目标的被动检测方法

在复杂水声条件下,针对采用典型运动样式的水下目标的被动检测难题,研究了一种自适应随机Hough变换检测前跟踪方法对水下旋回运动目标进行检测。首先,根据水下目标旋回运动特点,推导了小舵角旋回运动方程。其次,通过构建自适应关联声纳浮标检测组,采用三浮标最小方差交叉定位技术,完成了浮标声纳覆盖阵量测信号预处理。然后,针对水下目标旋回运动的不同阶段,提出了自适应随机Hough变换检测方法,得到了初始检测航迹。最后,通过对初始检测航迹进行点迹优化,实现了水下目标检测。仿真结果表明,在小测角误差、复杂水声及低信噪比条件下,该方法的平均检测概率达到60%以上,整体性能优于现有权威检测方法水平。     

多基地声纳定位误差最小的模板法

研究了基于定位误差最小化的多基地声纳接收基地配置方法。根据定位误差的几何分布情况,提出了配置多基地声纳的“模板法”。“模板法”利用已布设网络提供的目标距离信息和新增接收基地的测量误差信息,对“定位精度几何扩散因子”的几何分布图进行特征提取,得到“模板”。将“模板”与真实的声纳环境匹配,可确定新增接收基地的布放位置。仿真分析说明,该方法可解决攻击模式下目标的更准确定位问题,运算量小,实时性高。     

对潜的吊放声纳应召搜索技术仿真研究

通过建立反潜机的方形、扇形和螺旋线形应召搜索模型,分析讨论了潜艇航速和航向的变化对吊放声纳搜索概率的影响,并进行了仿真比较.结果表明,随着潜艇航速、航向角度的增加,吊放声纳搜索概率不断下降,且航速、航向变化对螺旋线形搜索的搜潜概率影响要小于方形搜索和扇形搜索.同时也表明潜艇以远离当前吊放点为规避航向且全速规避时会明显降低吊放声纳的搜索概率,这对潜艇规避对抗吊放声纳搜索具有实际的指导意义.     

水声目标辐射噪声的建模与仿真技术研究

海洋环境与目标特征的复杂性深刻影响着声纳设备的使用性能,仿真是掌握声纳设备在多变的海洋环境能够达到的实际性能的重要手段。针对声纳设备使用性能分析的仿真包括海洋环境仿真、目标特性仿真和声纳装备仿真,其中目标辐射噪声信号的建模仿真是整个仿真过程中的重要组成部分。介绍的对目标辐射噪声信号的仿真建模方法可用于分析和研究声纳的被动探测能力,对声纳设备的操作使用与发展研究具有重要意义。     

通信距离约束下双无人机目标跟踪算法

提出了一种旨在提高定位精度,同时具有保证通信距离约束和传感器探测距离约束性能的无人机双机协同跟踪路径规划算法。分析了传感器误差引起的目标定位误差,指出使用协同跟踪的优势。针对通信约束、传感器距离约束以及精度要求,分别提出了漏斗函数、参数冻结等策略,满足了双无人机协同目标跟踪时的相关约束。设计了双无人机目标三维定位的方法。通过对无人机双机协同跟踪精度与单机目标测量精度仿真对比,验证了算法能够在维持两种距离约束的情况下,以较高的精度跟踪目标。     

量子定位中精跟踪系统状态滤波及控制器设计

量子定位系统中精跟踪系统的跟踪精度是高精度定位的前提。针对卫星平台抖动以及工作环境噪声对量子定位系统跟踪精度的影响,建立了带有卫星平台振动信号模型以及有色噪声信号的精跟踪系统模型;设计了自适应强跟踪卡尔曼滤波器(adaptive strong tracking Kalman filter,ASTKF)算法,对状态扰动和输出噪声进行在线估计;并设计ASTKF对精跟踪系统进行闭环跟踪控制。在系统仿真实验中,对ASTKF进行了数值设计;对带有滤波器和比例积分微分(proportion integration differentiation,PID)控制器的精跟踪系统的控制性能,与仅采用PID控制方法以及采用自抗扰控制方法进行了性能对比实验。结果表明:采用带有所提出的ASTKF的PID控制的跟踪精度相较PID及自抗扰控制精度均有明显提高,可以达到量子定位的精跟踪系统对跟踪精度±2 μrad的要求。     

卫星与雷达位置数据自适应关联

卫星与雷达间的数据关联能够实现海上预警探测过程中由大范围预警向精细跟踪过渡转换,但传统关联模型关联速度慢且难以适应舰船编队目标的非刚性变换、虚警漏报等情形。对此,提出一种卫星与雷达位置数据自适应关联模型。首先,采用多层神经网络提取卫星数据和雷达数据的整体差异参数。然后,将参数通过位移变换估计网络实现两类信源目标的匹配,解决不同信源间的时间间隔和定位误差导致的空间位置差异。最后,对匹配后的目标进行关联判决。仿真实验结果表明,该模型关联速度快,精度高,能够实时处理大规模多源数据关联任务。同时在应对非刚性变换、定位误差、虚警漏报等场景下有较好的鲁棒性。     

基于飞行体间精确测距的动态相对定位方法

飞行体间的精确相对定位是实现飞行体协同工作的重要技术基础。提出了一种将飞行体惯导信息与相对距离测量信息相结合、实现两飞行体间精确动态相对定位的算法。首先利用较为精确的相对距离测量信息对两飞行体惯导系统的相对误差进行单次修正,提高了两飞行体间的单次相对定位精度。然后,利用相对距离信息进行相对机动状态的检测,并根据检测结果对状态滤波模型进行选择和切换,实现飞行体间的动态相对定位。仿真结果表明,本算法具有较高的相对定位精度和稳定性。     

基于辅助信标的无人机协同目标跟踪

针对无人机姿态角误差与观测误差影响目标定位精度问题, 构建基于辅助信标的无人机协同目标跟踪模型, 提高了对目标的定位精度。提出基于辅助信标的姿态校正方法, 利用辅助信标的精确位置实时校正无人机的姿态角, 减小姿态角误差对定位精度的影响。根据双无人机的最优观测构型, 设计双无人机协同控制律, 得到无人机观测的优化轨迹, 以提高无人机对目标的观测质量, 最后采用容积卡尔曼滤波算法得到目标的状态估计。仿真结果表明该算法能有效减小无人机姿态角误差和观测误差对目标定位的影响, 提高目标跟踪精度, 具有一定的工程应用价值。     

基于强跟踪器的机动航天器相对动态定位算法

针对机动航天器之间精确动态相对定位问题,提出一种基于强跟踪器(strong tracking filter, STF)的动态相对定位算法。该算法针对相对机动过程中3个方向的机动特性,设置三向渐消因子进行三向滤波,克服了单向渐消因子与实际机动不匹配而造成的跟踪精度下降问题, 针对三向滤波在直角坐标系下的跟踪问题,设置去偏转换测量算法,克服了球坐标系与直角坐标系的转换偏差问题。仿真实验表明,该算法在初值敏感性和相对机动恢复性上均强于其他算法,适用于脉冲推力、有限推力等多种情况下机动航天器间精确动态相对定位。     

GPS信号空时处理后码跟踪误差的补偿方法

全球卫星定位系统（global position system, GPS）接收机使用空时自适应处理能够增益信号并抑制干扰,但空时自适应处理结构影响GPS信号的定位精度。首先推导空时自适应处理后,GPS信号与参考信号的相关波形,分析了空时处理对码跟踪的影响。然后在码跟踪过程中改进本地参考信号以补偿相关波形的误差,减少空时自适应处理后的码跟踪精度损失。仿真和实测结果验证了算法的有效性。     

考虑盲区的多移动传感器地面目标检测跟踪调度方法

针对地面目标检测跟踪任务以多移动传感器系统为调度对象，提出一种考虑盲区的传感器调度方法。首先，建立了目标检测模型，基于贝叶斯风险理论给出了目标检测损失的计算方法以评估检测性能。然后，考虑多普勒盲区和视野盲区的影响，建立了目标跟踪模型，并给出了基于盲区信息辅助的目标跟踪算法以应对盲区出现时目标状态估计问题。最后，建立了传感器优化调度模型，结合检测损失、跟踪精度、传感器能耗等因素建立了目标优化函数。仿真结果表明，所提调度方法能够有效解决多移动传感器协同调度问题，所得的最优调度方案可在兼顾检测性能、跟踪性能和控制能耗的同时，使整体作战收益达到最佳。     

基于滑动窗口的新息自适应组合导航算法

针对新息自适应滤波算法噪声跟踪精度和跟踪灵敏度相互矛盾导致的窗口宽度选取困难问题,提出了一种基于滑动窗口的新息自适应组合导航算法,该方法通过设计噪声统计特性梯度检测函数、敏感噪声统计特性的实际变化情况,利用窗口自适应函数实时计算窗口宽度,使得窗口在预设区间内自适应滑动,以适应实际噪声的变化。仿真实验表明,基于滑动窗口的新息自适应组合导航算法可以有效跟踪噪声统计特性的实时变化,可同时兼顾自适应跟踪精度和跟踪灵敏度。     

Simulation and Experiment Based on FSMLC Method with EUPI Hysteresis Compensation for a Piezo-Driven Micro Position Stage

Micro/nano positioning technologies have been attractive for decades in industrial and scientific applications fields. The actuators have inherent hysteresis that can cause system unexpected behave in some extend. In this research, the authors used extented unparallel Prandtl-Ishlinshii(EUPI)models to represent the input-output relationship of a piezo-driven micro position stage. Integral inverse(I-I) compensator is used for compensating the hysteresis characteristics of the micro positioning stage and compared with direct inverse(D-I) compensator and inverse model(I-M) compensator. However,the accuracy and the robustness of the I-I compensator are worse when there is noisy in the system,a novel sliding-mode-like-control with EUPI(SMLC-EUPI) method was proposed and analyzed by different trajectory tracking experiments in Matlab environment. Though the above strategies can alleviate most deviation, the adjustment of the SMLC's parameters is very complex. So the fuzzy method is used to adjust these parameters and be verified by trajectory tracking experiments. Finally,for validating the proposed control method, the paper did the corresponding experiment in microscope with CMOS and obtained convincing results.