临空高超声速飞行器多传感器协同探测体系

针对单平台难以临空高超声速飞行器进行全程连续探测、稳定跟踪的问题,构建了基于多平台多传感器协同探测跟踪体系。通过对临空高超声速飞行器作战特性、探测需求的详细分析,提出了由天基、临空基、空基和地/还基平台组成的天临空地/海多平台协同探测体系,重点分析了体系结构和探测时序及过程;搭建了天临空地/海协同探测仿真平台,通过STK对平台静态部署和动目标检测的效果进行了仿真分析。仿真结果验证了天临空地/海多平台协同探测体系在探测空域、时效性等方面具有较大优势,能够有效弥补单平台的不足,为未来探测跟踪此类目标提供了技术支撑。     

空天高速飞行器多传感器协同跟踪任务规划研究

针对空天高速飞行器连续稳定跟踪难题,构建了基于多智能体（multi-agent system, MAS）的多传感器协同跟踪任务规划框架,建立了面向空天高速目标协同跟踪的多传感器协同调度优化模型,并提出了基于自适应克隆遗传算法(self-adaptive clonal genetic algorithm, SCGA)的协同跟踪任务规划算法。仿真实验验证了所建立的模型、算法的合理性和优越性,对未来空天高速飞行器探测预警系统的构建具有一定的技术支撑作用。     

组合导航系统中模糊自适应卡尔曼滤波器的设计

为了解决常规卡尔曼滤波法存在的不足,给出了用模糊推理系统与卡尔曼法相结合的方法。该方法通过监视理论残差和实际残差的协方差一致程度,应用模糊系统不断调整滤波器的增益系数,对卡尔曼滤波器进行在线自适应控制,最终实现最优估计。通过对INS/GPS组合导航系统的计算机仿真,结果表明该方法是有效、实用的。     

基于混合机制的防空反导一体化目标分配方法

分析了现有的目标分配机制,并对防空反导任务中目标分配的机制的适宜性进行讨论。根据弹道目标反应时间短、攻击意图明确等特点,选择分布式机制作为协调机制并用拍卖算法进行建模;根据气动目标反应时间相对较长、不确定性因素较多等特点,选择集中统筹的机制并用改进遗传算法进行建模分析。最后将两种机制有效结合,应用到防空反导一体化作战中,构建了混编作战动态目标分配的混合协调机制。通过算例分析,结果表明混合机制可以有效应对弹道目标和气动目标的多重联合打击,在攻击达到饱和时,该方法具有一定的抗饱和攻击能力。     

基于WSN的战场声目标多特征联合智能分类识别

本文利用WSN对战场声目标进行分类识别。由于战场上目标的声音信号构成非常复杂,采用单一特征很难全面反映其特点,提取多种特征来构成联合特征向量显得非常重要。然而简单的多特征联合识别,给识别带来维数灾难。本文提出,首先对滤波后的信号进行功率谱特征提取,再利用KPCA进行降维处理,将处理后的特征向量与最优小波包能量提取的特征向量组合,最后利用支持向量机完成对战场五类声目标的识别。仿真实验表明,采用这种方法能有效地提高分类识别的准确度。     

基于小波包分解的声目标识别

小波变换是处理非平稳信号的一个有力工具,研究了基于小波包分析的声信号特征提取方法,并应用该方法对直升机等4种目标的声信号进行了特征提取,降低了特征向量的维数。采用设计改进的BP神经网络分类器对声目标进行分类,分类结果准确率高,获得满意的实验效果。     

临空高速目标协同探测跟踪需求分析

临空高速目标具有高空、高速、机动能力强、雷达散射截面积小等特性,仅靠单一探测手段难以发现和稳定跟踪。在分析临空高速目标的运动、电磁及红外特性的基础上,探讨了目前雷达、红外平台探测跟踪能力的不足,提出了多平台协同探测跟踪临空高速目标平台与载荷需求、多平台协同工作流程。最后,初步仿真验证了天基多平台的协同探测能力需求。研究可为反临空高速目标的探测跟踪系统发展提供理论和技术支持。