基于非对称交互多模型弹道导弹跟踪

弹道导弹飞行三个阶段的动力学模型异常复杂且非线性强,在未知导弹任何先验信息前提下如何连续地跟踪整个弹道已成为目前亟待解决的难题。针对该问题,提出了一种实时非对称交互多模型跟踪算法,它根据弹道不同阶段的受力情况建立相应的跟踪模型。该算法采用非对称的状态交互以及基于熵信息变化的模型概率更新方法对导弹进行实时状态估计,并将其中一个无迹滤波器的非线性状态估计用改进离散方法实现,提高了实时性。仿真实验表明,该跟踪算法能够较精确地从弹道主动段连续地跟踪到再入段,并且能较大幅度地减小模型切换之间的跟踪误差。     

基于当前统计模型的机动目标自适应跟踪算法

当前统计模型及其自适应卡尔曼滤波算法对强机动目标具有很好的跟踪效果,但当机动目标为弱机动和非机动时算法跟踪性能较差。针对这一问题,提出了采用铃形函数作为模糊隶属函数对模型中加速度极值进行修正的自适应滤波算法,调整加速度稳定时的系统过程噪声方差,提高算法的跟踪精度。同时,借鉴强跟踪滤波算法的渐消自适应滤波因子思想,针对加速度突变的情况引入渐消因子对修正的加速度极值进行调节,提高算法在加速度突变情况下的跟踪速度。仿真实验结果表明,算法对弱机动目标和非机动目标的跟踪具有良好的效果。     

基于当前统计模型的机动目标自适应强跟踪算法

在当前统计模型卡尔曼滤波算法的基础上,结合升半正态形模糊分布函数特性,提出了一种加速度方差两段函数自适应调整方法,该方法能自适应逼近目标真实机动并进行准确跟踪。给出了最大加速度自调整方法,克服了模型对目标最大加速度的依赖。引入强跟踪滤波算法,增强了模型对突发机动自适应跟踪的能力。理论分析和仿真结果表明,该算法提高了机动模型和系统模式的匹配程度,增强了系统对强机动目标的跟踪能力,并保持对弱机动和非机动目标良好的跟踪性能,且具有运算量小、跟踪精度高、易于工程化实现等优点。     

中远程防空导弹的末制导律设计与仿真

应用线性二次高斯调节器原理,本文提出一种适用于脉冲多卜勒雷达自寻的制导导弹的适应性强,制导精度高,易实现的最优制导规律。为解决工程实现的关键问题,提出了目标机动加速度模型。根据机动目标的统计模型和非线性最优滤波理论推导出一个快速跟踪的自适应滤波算法,并给出了目标机动加速度、导弹与目标相对距离和距离变化率的估计算法。某改进后导弹的仿真结果表明该算法具有很好收敛性和稳定性。     

基于新最速下降法的目标跟踪算法

雷达目标跟踪滤波算法是雷达信号处理的重要组成部分, 在空防预警、战场监视、导弹制导等领域起着重要的作用。本文提出了基于一种新最速下降法的目标跟踪算法。首先建立一种基于改进多项式拟合模型的运动描述模型, 接着用一种新最速下降法来求解运动模型的最优参数, 通过实时的最优运动模型对运动目标航迹进行预测跟踪, 并采用正则化思想去除噪声影响。将本文算法与目前常用的交互多模型跟踪滤波算法进行对比, 仿真结果表明在目标机动和非机动的情况下, 本文算法的精度更高、计算量更小、实时性更好。     

自适应高斯模型与多基地雷达机动目标跟踪

为改善多基地雷达系统对高机动目标的跟踪性能,提出了基于自适应高斯模型和扩展卡尔曼滤波(EKF)的机动目标跟踪算法.将目标加速度的概率密度特性描述为一具有均值和方差的高斯分布,建立了系统的离散状态方程和非线性观测方程进行EKF滤波,并在每个采样周期实现对输入控制信号及过程噪声协方差的更新,使加速度符合目标的实际变化情况.Monte Carlo仿真结果显示,对目标的变加速轨迹,该算法在位置和加速度上的均方根误差均比Singer模型小,且误差曲线平滑,表明了该算法能对机动目标实现准确跟踪.     

基于IMM的UK-GMPHDF算法在多机动目标跟踪中的应用

为解决非线性系统滤波的非线性和多机动目标跟踪问题,提出了一种基于交互多模型(IMM)的无迹卡尔曼实现的高斯混合概率假设密度滤波(UK-GMPHDF)算法.该算法结合了IMM算法对不同目标机动模型的自适应能力和UK-GMPHD滤波精度高、计算量小的优点.此外,滤波器利用UK-GMPHD滤波,不仅避免了难以解决的数据关联问题,而且可以联合估计目标数和目标状态.在非线性系统和杂波环境下,通过对多机动目标跟踪的应用仿真,将该算法和基于单模型的UK-GMPHDF算法进行了比较,仿真结果表明了基于IMM的UK-GMPHDF算法具有较好的跟踪性能,大大提高了多机动目标跟踪精度,减少了跟踪的多目标误差.     

基于机动判别的变结构交互多模型跟踪算法

临近空间高超声速机动目标具有高速、高机动的运动特性,协同转弯模型是跟踪临近空间目标的常用模型之一。基于协同转弯模型的自适应网格交互多模型(adaptive grid interaction multiple model, AGIMM)算法能够较好地适应临近空间高超声速目标运动特性,但AGIMM算法存在着依赖中心网格模型,非机动时刻模型集收敛缓慢的问题,基于此提出了一种基于机动判别的变结构交互多模型算法。所提算法根据目标机动特性调整跟踪模型集的结构及模型概率转移矩阵,加快了非机动时刻模型集的收敛速度,克服了AGIMM算法存在的问题。通过蒙特卡罗仿真验证,改进的算法相对于AGIMM算法提高了对临近空间高超声速目标的跟踪性能。     

基于EKF及弹道方程的弹道目标跟踪滤波器设计

针对地面跟踪雷达多目标、低数据率、高跟踪精度要求,提出了基于弹道运动方程的扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter, EKF)算法。建立了导弹被动段精确的质心运动方程,改进了EKF算法,经过与传统的基于常加速模型的EKF算法和基于弹道运动方程的无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter, UKF)算法比较,验证了基于弹道运动方程的EKF具有低数据率下滤波精度高、计算量小等优点,解决了地面跟踪雷达实际中遇到的问题。     

超低空拦截导弹武器系统的UKF-IMM目标跟踪算法

针对超低空拦截导弹武器系统的特点,提出了运用基于交互多模型的无迹卡尔曼滤波算法(UKF-IMM)对来袭目标进行状态估计的滤波方法.根据来袭目标的运动特点建立了特定的模型集,模型集由CV模型、比例导引模型和"当前"统计模型组成.每个模型分别采用UKF滤波器进行滤波,UKF-IMM滤波器的输出为各滤波器状态输出的概率加权融合.仿真结果表明,该模型集能够概括超低空拦截导弹拦截目标的运动样式,模型之间切换迅速,滤波算法收敛速度快.运用UKF-IMM滤波算法能够实现超低空拦截导弹火控系统对来袭目标及时准确地跟踪.     

基于MCMC的导弹主动段突防仿真及灵敏度分析

能否对抗预警卫星的早期预警探测是弹道导弹主动段突防的关键。结合导弹主动段飞行仿真、主动段红外特性计算和预警卫星红外探测仿真,基于马尔可夫链蒙特卡洛（Markov chain Monte Carlo, MCMC）方法构建了导弹主动段突防仿真模型,并建立了导弹主动突防参数灵敏度分析的响应面近似函数模型。通过导弹主动段突防仿真与参数分析算例,定量给出了导弹主动段性能参数对其突防能力的影响,验证了方法的有效性。     

Multi-target tracking algorithm of boost-phase ballistic missile defense

Considering the problem of multiple ballistic missiles tracking of boost-phase ballistic missile defense,a boost-phase tracking algorithm based on multiple hypotheses tracking(MHT) concept is proposed.This paper focuses on the tracking algorithm for hypothesis generation,hypothesis probability calculation, hypotheses reduction and pruning and other sectors.From an engineering point of view,a technique called the linear assignment problem(LAP) used in the implementation of M-best feasible hypotheses generation,the number of the hypotheses is relatively small compared with the total number that may exist in each scan, also the iV-scan back pruning is used,the algorithm’s efficiency and practicality have been improved.Monte Carlo simulation results show that the proposed algorithm can track the boost phase of multiple ballistic missiles and it has a good tracking performance compared with joint probability data association(JPDA).     

弹道助推段误差传播高精度求解方法

针对扰动引力场对导弹命中精度影响日益突出的问题,基于弹道摄动思想提出了一种可同时考虑发射点垂线偏差和导弹飞行过程扰动引力影响的弹道助推段误差传播高精度求解方法。首先推导了弹道助推段摄动方程,然后根据其物理意义将摄动项划分为几何项、受力项、引力加速度耦合项、视加速度耦合项4部分,并分别推导了各摄动项对应的系数矩阵。基于某典型弹道导弹仿真系统,设置不同误差条件,将提出的弹道助推段误差传播模型与弹道求差法进行仿真对比。蒙特卡罗打靶结果表明,相对弹道求差法而言,该方法的计算效率提升了约50倍,射程偏差计算的相对误差均小于10%。     

双层火力协同反导作战中的火力调度

双层火力协同反导作战中的火力调度是一个动态的复杂决策过程,运用静态调度和单纯的在线调度算法都无法得到最优的结果。根据双层协同火力反导的原理,分析拦截窗口,并构建火力调度的模型。针对时间、资源以及来袭战术弹道导弹(tactical ballistic missile,TBM)弹头威胁系数等约束条件,提出在线调度中的重调度的拦截火力调度算法,给出计算步骤和流程。〖JP2〗仿真结果表明,该算法能有效地对双层协同火力反导进行火力调度,同时与单纯的在线调度火力分配方法相比,该方法的分配结果在要地生存能力、时效比、费效比等方面都占优。     

敏捷导弹复合控制策略

建立了敏捷导弹的动力学模型,引入力和力矩放大因子来描述横向喷流的干扰作用。针对直接力/气动力复合控制模型,提出了一种基于模型参考的自适应控制分配方法。引入了加权分配策略,该方法将复合控制系统分解为气动力和直接力两个子系统,使设计问题得到简化。采用遗传算法(genetic algorithm, GA)对加权因子进行了多目标优化设计。仿真结果表明,所设计的复合控制系统能够快速稳定地跟踪输入指令,解决了直接力和气动力子系统的加速度分配问题。     

支持向量机在导弹命中精度研究中的应用

陀螺漂移是影响弹道导弹命中精度的主要因素。对于陀螺漂移预测,提出并研究了最小二乘支持向量回归估计算法,将遗忘因子加入到最小二乘支持向量回归估计算法中,采用小波基核函数,对陀螺漂移预测进行研究,提高了模型的自适应性和预测精度。将陀螺漂移预测数据,加入到导弹的飞行仿真模型中,得到其命中精度,由导弹的命中精度,又可以判定陀螺的性能。这对于研究导弹的命中精度及判定陀螺的性能具有重要的理论和工程价值。     

反弹道导弹动能拦截器的新型最优制导律

针对大气层外动能拦截器拦截弹道导弹的末制导过程 ,提出了一种新型最优制导律。由于采用了一种新的剩余时间计算方法 ,这种最优制导律产生的加速度指令可以通过拦截弹的轨控系统 (弹体纵轴方向无控 )实现。最后 ,采用新型最优制导律和传统比例导引律分别进行了拦截过程的计算机数值仿真 ,仿真结果表明了这种新型最优制导律的有效性。     

自旋弹道导弹模型及运动特性分析

自旋是弹道导弹的一种新的突防手段,在助推段进行滚动飞行,可以减少强激光照射的驻留时间,有效对抗激光反导。但是导弹自旋会导致控制耦合、惯性耦合和气动耦合,而且会随着滚速的增加,耦合增强,俯仰和偏航通道的相互干扰会对自旋稳定飞行产生较大的影响。开展了这方面的初步研究,建立了自旋弹道导弹模型,通过时域的仿真初步分析了弹道导弹低滚速的滚动飞行特性,得到了有益的结论。