临近空间高超声速目标断续点迹航迹起始方法

针对雷达探测临近空间高超声速目标受到雷达散射截面(RCS)随照射姿态异常分布、目标高速高机动飞行和大气环境等的影响,容易出现断续点迹,导致航迹起始困难的问题,提出了一种基于并行流水线的可变波门航迹起始方法.通过分析传统航迹起始方法存在的问题,结合临近空间高超声速目标的机动特性,设计了针对性更强的相关波门,采用流水线思想,并行执行针对不同周期出现断续点迹的航迹起始进程,实现多目标断续点迹的航迹起始.蒙特卡罗仿真结果表明:新方法正确航迹起始概率高,虚假航迹起始概率低,计算量小,具有一定工程实践性和可推广性.     

Hough变换在航迹起始中的应用

为了在重杂波区内检测出运动的目标 ,提出了一种改进的 Hough变换算法用于初始航迹的建立。通过检测在变换后参量空间的积累程度 ,可以识别处于匀速运动的目标。同传统的 Hough变换算法相比 ,设计中选取了更为合适的变换参量 ,改进了原算法中性能随距离变化的缺点。解决了跨相邻图元造成积累丢失 ,推算并验证了航迹起始的检测概率及虚警概率。该算法充分利用了目标在采样时间段内的累积信息 ,具有简化的检测手段 ,和良好的检测性能     

基于蚁群聚类的多目标跟踪航迹起始方法

针对杂波环境下的航迹起始的NP难问题,提出了一种基于蚁群聚类的数据关联方法.为每个测量数据赋予给定的特征值,利用基于拾起和放下的蚁群聚类算法确定所需起始目标航迹数目,利用模糊蚂蚁聚类算法提取目标航迹.数值仿真结果表明:在杂波密度稀疏、目标交叉运动的条件下,目标航迹起始的成功率为100％,最大运行时间为2.131 s;在密集杂波条件下,航迹起始的成功率为100％,最大运行时间为12.378 s.     

高超声速目标类型的灰色关联识别模型

为了解决高超声速目标类型识别问题这一反导作战的重要环节,在分析高超声速目标速度、高度和航迹特性的基础上,利用灰色关联理论,选取合适的特征指标,建立了高超声速目标类型识别模型,并对所建立的模型进行了实例验证,证实了模型的有效性,为高超声速目标类型识别提供一条有效的途径。     

一种改进的高超声速目标跟踪算法

根据临近空间高超声速目标运动特点,建立了临近空间高超声速目标运动模型;针对机动目标跟踪问题,在“当前”统计(Current Statistical Model,CS)模型基础上,引入一种利用位置估计值与加速度之间的函数关系自适应调整加速度方差的方法(Adaptive of Distance Estimate Algorithm,ADE),并运用交互多模型算法,提出了ADE-IMM(Adaptive of Distance Estimate Algorithm-Interacting Multiple Model Algorithm)算法,提高了算法对临近空间高超声速目标的跟踪精度。仿真结果表明：该算法兼顾了Singer-IMM算法和CS-IMM算法在跟踪临近空间高超声速目标方面的优点，有更好的跟踪精度。     

一种基于改进快速Hough变换的远程雷达航迹起始方法

针对标准Hough变换起始方法在多目标密集杂波环境虚警率较高和实时性较差的问题,设计了一种快速的Hough变换航迹起始算法,参考了目标的运动情况,采用新的序列采样方法,制定采样终止规则有效减少了计算过程中的采样次数,从而保证了该算法在满足一定的航迹起始成功率前提下,提高了航迹起始的效率。实验证明,该算法可以识别虚假航迹点,起始真正的雷达目标航迹,同时缩短航迹起始的计算时间,可以在雷达信号处理领域中广泛应用。     

修正的逻辑航迹起始算法性能研究

修正的逻辑航迹起始算法在原有算法的基础上根据目标的运动特性,在航迹起始阶段对落入相关域中的量测加一个限制条件,以剔除在一定程度上与航迹成V字形的测量点迹。用统计学方法提出了该算法的航迹检测概率和假航迹起始概率显式表达,在理论上指出对原有算法的改进,并用仿真实验验证了分析的正确性。     

一种快速3维无人机航迹规划方法

无人机三维航迹规划由于规划约束众多,同时面临在巨大的搜索空间中寻优,往往规划速度慢,规划效率低.结合二维规划和高度规划实现三维规划是一种有效提升规划速度的解决方案,在利用Fast M arching Method(FMM)进行二维规划的基础上,采用Sparse A-star(SAS)搜索算法进行高度规划,分阶段考虑航迹规划的各种环境约束和机动约束,从而压缩规划空间.实验表明,该方法航迹规划速度快,所得到的三维航迹具有良好的地形跟随能力和避障能力.     

改进的航迹分叉多目标跟踪方法

针对杂波环境中多目标跟踪问题,引入了航迹似然度的概念,航迹似然度从概率的意义上给出了该航迹为实际目标航迹的可能性。在目标跟踪过程中,采用了将传统的航迹状态更新与提出的航迹似然度更新同时进行的方式,有效的解决了航迹分叉方法中由于系统维持的航迹数过多导致的系统资源不足的问题。航迹似然度的引入还避免了额外的航迹初始与航迹终止过程。通过合理选择及动态调整门限可以较好的满足跟踪实时性,仿真实例进一步验证了算法的有效性。     

基于改进蚁群算法的巡航导弹三维航迹规划

针对巡航导弹三维航迹规划的复杂性及其搜索空间大且效率低的问题,提出了一种基于改进蚁群算法的航迹规划方法.将生存概率的优化目标函数由乘积最大化形式转化为和最小化形式,并与航迹段长度的优化目标函数形式一致,提出了允许后续航迹点的概念,将地形条件与航迹规划的约束条件加入搜索算法中,以使规划的航迹更符合实际情形且搜索空间减小,从而提高三维空间航迹规划的效率.仿真实例结果表明,所提出的规划方法可以规划出具有较大生存概率且可接受航程的航迹.     

基于直觉模糊的双门限航迹关联算法

为解决在密集目标环境和出现交叉航迹的情况下,航迹的统计关联方法关联正确概率降低,不能准确地对目标航迹进行正确相关的问题,根据传统的模糊双门限航迹关联方法,将非隶属度函数引入其中,提出了一种基于直觉模糊的双门限航迹关联算法。根据关联特点,确立了隶属度函数和非隶属度函数;利用蒙特卡洛仿真,对2部雷达观测的存在交叉的航迹进行关联,并与传统的模糊双门限航迹关联算法进行了对比,结果表明:在密集航迹情况下,该算法相比传统的模糊双门限航迹关联算法正确关联概率从45.1%提高至49.8%,该改进算法能够更好地适应密集航迹的关联。     

基于邻域最优控制的跟踪制导律设计

针对拦截临近空间高超声速飞行器的中制导过程,设计了一种基于邻域最优控制（NOC）的跟踪制导律.首先,采用高斯伪谱法离线设计得到满足终端约束与过程约束的标称最优弹道;其次,为了对标称弹道进行精确跟踪,将弹道满足的一阶最优性必要条件进行二阶变分,在标称弹道邻域内得到一条满足二阶最优的修正弹道;最后,应用间接高斯伪谱法,在离散的勒让德-高斯（LG）点上将转化后的两点边值问题离散为代数方程进行矩阵求逆运算,利用标称弹道数据求得反馈控制律.仿真结果表明,该方法能有效地消除跟踪误差,并且能够满足在线实施的要求.      

神经网络校正的EKF在高超声速目标跟踪中的应用

针对临近空间高超声速目标高度非线性、强耦合、高机动、时变参数、和独特气动特性等特点,综合运用军事运筹学理论与方法、系统建模技术、神经网络技术以及计算机仿真等,提出基于神经网络校正的扩展卡尔曼滤波(EKF)算法,并在高超声速目标跟踪中进行了应用研究。采取神经网络的学习能力来克服卡尔曼滤波发散问题,通过卡尔曼滤波后加一级误差处理环节使滤波收敛。仿真结果表明:该算法在目标发生较大机动时仍能保持较高的跟踪精度。     

三维目标定点跟踪方法

提出了一种基于模型的线组合目标跟踪方法。该方法将三维目标前Ｋ幅二维正投影图像作为模型与当前二维投影图像相结合求取一组系数，从而通过解线性方程求得目标上任一点在当前二维正投影中的位置。这种方法首次解决了三维目标跟踪中的平移、尺度和旋转不变性及大面积遮挡问题，实现了对目标的任意点作为瞄准点的定点跟踪。     

拦截高速目标的中制导次优弹道修正

针对临近空间飞行器的快速发展所带来的拦截高速目标作战需求,应用模型静态预测规划（model predictive static programming,MPSP）方法设计了一种中制导次优弹道修正算法.首先,通过分析中末制导交接班时刻拦截弹的最佳交接状态,得到了零控拦截条件,该条件由拦截弹和目标的速度比以及二者的速度前置角唯一确定;其次,针对不满足零控拦截条件的情形,分析了在引入比例导引作为末制导律前提下的捕获区,得到了拦截弹和目标速度前置角组成的平面内的捕获区基本构成,建立了中末制导交接班时刻拦截弹需要满足的捕获区约束;然后利用高斯伪谱法（Gauss pseudospectral method,GPM）得到了满足零控拦截条件的基准弹道,应用MPSP设计了考虑捕获区约束条件限制的弹道修正算法;最后,仿真结果验证了所提方法的合理性以及有效性.      

临近空间低速目标光学探测性指标评价体系

在详细分析基本探测效果评价指标参数、点目标评价参数以及面目标评价参数的基础上,结合临近空间低速目标的光学特性,利用光学谱段分段方法,有效解决了目标背景受白天与黑夜的影响。结合光学探测器的谱段约束条件、位置约束条件、探测能力约束条件和可探测性评估参数,设计提出了临近空间低速目标光学可探测性指标评价体系并给出评价标准与优化方案。通过数值模拟得到单个和多个探测器不同探测效果的等效面,得出当目标位于期望探测效果等效探测曲面内部时,探测效果优于期望,满足探测要求;反之,探测效果劣于期望,不能满足探测要求,可以通过修改探测方案满足探测需求。这一结果证明了临近空间低速目标光学探测性指标评价体系的有效性。