机载雷达、红外、电子支援措施协同跟踪与管理

针对辐射限制下的目标跟踪问题,提出了一种机载雷达、红外传感器(infrared search and track, IRST)、电子支援措施(electronic support measure, ESM)协同跟踪与管理的方法。针对雷达、红外、ESM量测时间不一致的特点,采用顺序处理结构的多传感器集中式融合方式对目标进行跟踪,利用跟踪过程中的预测协方差与预定门限进行比较控制雷达辐射,并分析了红外、ESM不同间歇时间、不同控制门限与雷达辐射时间的相对关系。研究结论有助于提高作战飞机的抗侦察和抗干扰能力,从而提升整体的生存能力。     

低截获概率制导雷达设计原理

制导雷达是地对空武器系统的重要组成部分,制导雷达采用低截获概率(LowProbabilityofIntercept,LPI)技术可以提高地对空武器系统的有效性和生存能力。LPI制导雷达实质上是一种从系统上与目标的ESM接收机进行探测灵敏度较量的雷达,因此在系统设计上应着重考虑使其天线主瓣LPI的技术措施。从理论上分析了LPI制导雷达的关键技术和设计方法,并依据典型数据给出了定量的数学模型。     

异地配置的雷达与电子支援措施异步航迹关联

针对异步条件下雷达与电子支援措施(electronic support measurements, ESM)航迹关联问题, 通过分析方位角异步测量值对交叉定位原理的影响, 提出一种无需时域配准的航迹关联算法。根据传感器存在时延以及采样率的不同, 给出不等长航迹序列的等长区间变换以及异步航迹交叉定位的区间化方法, 通过计算区间序列离散度实现异类传感器航迹关联。通过仿真验证, 区间序列离散度不受噪声分布的影响, 且对数据集整体特征的求解避免了传统算法中的逐点运算, 有效提高了算法运算率。与传统算法相比, 可在多种测量误差场景下对异步航迹直接进行准确关联。     

基于优化序列提取的相控阵雷达识别方法

针对相控阵雷达工作模式识别的问题,提出一种基于优化序列提取的雷达识别方法.首先,对相控阵雷达搜索和跟踪的工作模式进行分析,建立工作模式序列模型.其次,通过剔除Needleman-Wunsch方法中的多余数据简化运算流程,提出一种优化的雷达信号公共序列提取算法.然后,通过理论证明了所提算法的高效性,并给出算法识别效果的评...     

雷达和ESM相关的仿真研究

雷达和ESM航迹关联可以认为是模式识别问题。在统计假设检验理论和模糊综合分析基础上建立了多目标运动模型、多门限数学模型、时序关联决策模型，给出了累积数据快速计算的模型，以此可对两类传感器的观测数据进行在线时间校准。通过模型能够实现雷达和ESM的快速关联，满足航迹关联的精度要求，并对不同运动态势的关联结果进行分析比较，取得了满意的结果。     

基于L Wigner分布的多径ESM信号估计

针对电子支援测量(electronic support measurement, ESM)信号存在多径干扰,从而影响信号特征提取以及雷达辐射源识别的问题,提出了一种基于L Wigner分布的多径信号估计方法。首先分析了多径ESM信号模型和时频域匹配滤波算法,接着研究了L Wigner分布对于多分量高阶频率调制信号的分辨性能,根据自身项和交叉项的不同特点,提出采用L Wigner分布对多径信号进行估计。该方法计算简单,保证了估计结果具有较高的分辨性能。仿真实验结果证明了方法的正确性和有效性。     

交叉极化角欺骗干扰的极化抑制方法研究

针对交叉极化角度欺骗干扰的对抗问题,提出了一种利用极化信息进行识别并抑制干扰的措施和方法。首先分析了单脉冲雷达测角和交叉极化角度欺骗干扰的基本原理,然后给出了单脉冲极化雷达的角度测量算法;在此基础上,利用交叉极化干扰在雷达测角系统中不同极化通道响应函数的差异,提出了具有自动识别与抑制交叉极化干扰的实用角度测量算法,给出了应用该算法的具体步骤,理论分析和计算机仿真均证实了此算法的正确性和有效性。     

复杂背景下雷达信号的模糊检测

本文着重研究如何利用模糊子集理论来解决复杂背景下雷达信号的检测问题。文中首先给出模糊检测的数学模型,然后基于贴近度准则及重要度加权的概念,导出了模糊滤波算法,最后利用“重合不多于一”雷达信号形式具体设计了两种模糊检测器。实验结果表明,这两种模糊检测器具有在强相关和弱相关杂波背景下检测雷达目标的良好能力,其性能明显优于传统的线性相关检测器。     

推广的多传感器数据融合算法

本文对工程实际中多传感器系统线性化后存在未知的系统误差，测量噪声具有指数衰减相关，且与状态噪声相关的问题，提出了推广的多传感器数据的分层融合算法和多传感器自适应数据融合算法，给出了计算流程图，可以对目标的状态进行实时估计，这两种算法对防空导弹体系制导雷达组网数据融合具有理论意义与实用价值。     

雷达与ESM综合多目标检测、跟踪与识别

为在预警监视系统中对多目标的检测、跟踪、识别过程进行统一处理,提出一种基于跳转马尔可夫系统模型高斯混合概率假设密度滤波(jump Markov system model Gaussian mixture probability hypothesis density filtering,JMS-GMPHDF)算法的雷达、电子支援措施（electronic support measures,ESM）综合多目标检测、跟踪与识别方法。该方法首先根据不同类别目标设计各自的多目标多模型高斯混合概率假设密度滤波器,并在各滤波器处理过程中同时对高斯项进行编号;然后,根据目标速度与加速度模型信息进行高斯项综合与类别判决,同时根据ESM测量信息进行型号判决;最后,通过航迹综合管理,形成具有运动状态信息以及类别、型号、航迹编号信息的确定航迹。仿真实验验证了该方法能够有效综合雷达、ESM测量数据,在进行多目标检测、跟踪的同时进行正确的类别、型号判决,并形成确定航迹。     

Effect of biased estimation on radar-to-ESM track association

The track association problem of radar and electronic support measure (ESM) has been considered in the literature for several years.This problem is crucial for radar-to-ESM track fusion and is complicated by the presence of individual systematic errors and measurement errors.In order to improve the track association of radar and ESM sensors,a pseudo-linear filtering algorithm is proposed to estimate the target states and improve the stability of the filter.It is found that,however,the correct probability of radar-to-ESM track association decreases as the radar measurement error decreases,when the pseudo-linear filter is used for ESM sensor filtering.In view of the strange phenomenon,this paper analyzes the reason for it by using the statistic theory and further performs Monte Carlo simulation to verify the analysis.     

武器-目标分配问题的粒子群优化算法

建立了武器-目标分配问题的优化模型,分析了各种解决此模型的方法的优缺点。经典的粒子群是一个有效的寻找连续函数极值的方法,结合遗传算法的思想提出粒子群算法来解决武器-目标分配问题。经过比较测试,4种粒子群算法的效果都比较好,特别交叉策略A和变异策略B的混合粒子群算法是最好的且简单有效的算法。     

变遗忘因子相关函数自适应滤波算法

相关函数递推最小二乘(CRLS)算法在回波消除中双方对讲情况下是有效的,但其计算复杂度较高。把相关函数最小二乘准则中的遗忘因子视为时变的遗忘因子,应用最速下降法使当前时刻的方向矢量正交于前一时刻的方向矢量,从而获得时变的遗忘因子的表达式,得到一种新的相关函数自适应滤波算法。该算法的计算复杂度比相关函数递推最小二乘算法的要低。计算机数值仿真结果表明,新算法的收敛性能和相关函数递推最小二乘算法的收敛性能相当。     

约束非线性l1问题的调节熵函数法

针对约束非线性l1问题不可微的特点,提出了一种光滑函数的近似逼近方法。该方法利用调节熵函数和罚函数技术将约束非线性l1问题转化为无约束可微优化问题,因而可利用光滑优化的经典算法求出原问题的近似最优解。给出了基于光滑优化问题的BFGS迭代,并介绍了约束非线性l1问题的调节熵函数的有关性质、算法的迭代步骤及其收敛性分析。最后通过数值实例表明了该算法的有效性。     

基于JIT的多目标并行多机调度问题的混合遗传算法

针对一类极小化 makespan和延迟区间的并行多机零件排序问题 ,设计了一个混合遗传算法 .该算法的特点是充分利用求解单机问题的最优有效算法 ,设计了一种简单的编码方案 ,简化了算法的实现难度 ,提高了算法的执行效率 .数值仿真实验表明 ,该算法具有收敛速度快、优化效果好等特点 ,且适合于求解大规模问题 .     

Polyphase orthogonal sequences design for opportunistic array radar via HGA

Opportunistic array radar (OAR) is a new generation radar system based on the stealth of the platform, which can improve the modern radar performance effectively. Designing the orthogonal code sets with low autocorrelation and cross-correlation is a key issue for OAR. This paper proposes a novel hybrid genetic algorithm (HGA) and designs the polyphase orthogonal code sets with low autocorrelation and cross-correlation properties, which can be used in the OAR system. The novel algorithm combines with simulated annealing (SA) and genetic algorithm (GA), adds in keeping best individuals and competition in small scope, and introduces grey correlation evaluation to evaluate fitness function. These avoid the premature convergence problem existed in GA and enhance the global searching capability. At last, the genetic results are optimized to obtain the best solution by using greedy algorithm. The simulation results show that the proposed algorithm is effective for the design of orthogonal phase signals used in OAR systems.     

非线性规划的混合遗传算法

遗传算法是一类模拟自然界生物进化过程与机制、求解问题的自组织和自适应的人工智能技术,是非常好的求解优化问题的算法,但是它也容易产生早熟现象,且局部搜索能力较差。因此,在分析传统的非线性规划方法的基础上,针对传统方法的局限性,为非线性规划模型设计了一种新的启发式算法,即结合遗传算法、模拟退火算法和动态惩罚函数法的混合遗传算法,以发挥各算法处理问题的优势。对算法的过程进行了分析。通过实例说明,该算法对于求解所建立的问题是有效的。     

改进PSO算法及在PID参数整定中应用研究

针对粒子群优化算法(PSO)存在早熟和局部收敛的问题,提出了一种带变异算子的改进粒子群优化算法(IPSOM),该算法在搜索中以一定变异概率对选中的粒子进行变异,同时对飞离搜索区域的粒子用新产生的粒子取代,以克服粒子群优化算法易陷入局部最优解的缺陷。用一典型的Rastigrin复杂函数对新算法进行测试,结果表明改进的算法较之粒子群优化算法(PSO)和常规遗传算法(SGA)不但提高了全局寻优能力,而且有效避免了早熟收敛问题。在此基础上将这种改进算法应用于高阶带时滞对象的PID控制器设计中进行仿真研究,结果表明了所提出算法的有效性和所设计控制器的优越性。     

动态武器目标分配问题中策略优化的改进算法

动态武器目标分配(Weapon Target Assignment,WTA)中的目标选择策略问题可以通过建立马尔可夫决策过程(Markov decision processes,MDP)模型进行研究,但目前尚无有效求解此类较大规模的MDP问题中最优策略的算法.通过分析动态WTA问题的MDP模型特点,给出了求解该问题最优策略的改进算法.该算法主要在初始策略选取规则、策略改进规则以及最优策略的判断准则等方面进行了改进.该算法具有计算量小,节省内存,并可得到最优解等优点.最后,通过算例将该算法与传统算法进行了比较.改进算法可以用于解决较大规模的动态WTA中的策略优化问题.     

一种含整数型两层决策问题的求解方法

本文利用拉格朗日松驰技巧为两层决策问题构造了简单的线性定界函数，针对上层决策变量为０－１变量的两层决策问题，提出了一种分枝定界算法。文中给出的算例说明了算法的有效性。