多传感器远距离目标跟踪

本文深入研究了二维平面上多传感器的位置对目标跟踪精度的影响。在理论上推导出：用多传感器同时对同一目标进行跟踪时,其跟踪精度主要受传感器和目标所成夹角及目标到各传感器距离的影响。与夹角的关系是：当有两部传感器时,两传感器和目标所成夹角θ_（１２）＝９０°时对目标的跟踪精度最高;当有三部传感器时,传感器和目标所成的夹角分别为θ_（１２）＝θ_（２３）＝６０°时精度最高;与目标到各传感器的距离的关系是：距离越小则精度越高。     

单站纯方位目标多模型卡尔曼滤波跟踪算法的研究

EKF滤波算法是进行目标被动定位与跟踪的重要方法之一，为了克服EKF初始化困难和减小线性化误差，对传感器的最大探测距离与最小距离所构成的距离区间实施分区划分，划分成若干个目标可能存在的小区段。钟对每一个小区段，使用扩展卡尔曼滤波，完成滤波协方羔的旋转变换，实现单站纯方位目标状态的估计和跟踪。经过大量仿真计算表明，该算法对滤波初值的设置有较大的选择范围，具有很好的稳定性，精度较高，实施水下目标被动跟踪具有重要意义。     

基于扩展量测的球坐标系中水下目标跟踪算法的研究

基于自适应高斯模型，提出了球坐标系中扩展量测的水下目标跟踪，导出了目标模型和目标运动状态的坐标转换公式，推导了基于扩展量测的球坐标系目标跟踪算法，给出了Monte carlo仿真结果。结果表明：本文提出的跟踪算法不但能够提高目标距离的稳态跟踪精度，而且能够提高目标方位角和俯仰角的稳态跟踪精度，改善系统的动态收敛特性。     

利用方向角信息辅助雷达目标跟踪

传统雷达仅能提供目标的方位和距离量测,由于可利用的信息相对较少,跟踪精度很难进一步提高。利用现代雷达的高分辨探测能力,提出了一种基于距离像识别信息辅助目标跟踪的模型,并结合求根不敏卡尔曼滤波技术得到了一种高性能跟踪算法。该算法根据距离像识别结果得到目标方向角的测量,进而通过增加观测量的维数来提高目标的跟踪能力。不同条件下的仿真结果表明,利用方向角信息辅助的跟踪算法收敛速度快,跟踪精度高,且复杂度与传统算法相当。     

一种空中目标参数估计方法的仿真

对空中目标探测与跟踪的方式可分为主动式和被动式两种。主动式探测的工作原理是探测与跟踪装置发射某种信号，当所发出的信号遇到目标时产生回波时，探测与跟踪装置依靠被探测的目标返回的信号来得到目标的信息。被动式探测的工作原理是探测与跟踪装置本身不发出信号，仅探测目标本身产生的信号来获得目标的信息。本文提出一种对空中目标参数估计的方法，可以在不知道目标距离的条件下得到目标的方位角与俯仰角。实现对目标的被动式跟踪。对估计误差的统计特性进行了分析，仿真结果表明了方法的可行性。     

无源系统中时间差和角度变换跟踪算法

在使用时间差方法对目标进行无源跟踪时,跟踪系统中的各站点有时无法同步截获目标的信号,使跟踪过程中误差增大。提出基于时间差与角度切换的跟踪算法。该算法利用时间差和角度测量的结果,使用扩展卡尔曼滤波对目标跟踪,通过对每个周期各站截获信号和对目标跟踪精度的情况,选择输出两种方法对目标位置估计结果。算法比仅利用时间差的方法有更强的适应性,同时精度并没有下降。给出了算法的具体步骤,通过仿真实验验证该算法的有效性。     

非线性系统中多传感器滤波跟踪型数据融合算法的研究

在非线性系统中，常用的跟踪滤波算法是基于扩展的卡尔曼滤波算法的融合算法，但是这种融合算法的跟踪精度并不是很高。本文根据对滤波器跟踪型数据融合的研究，提出了基于转换测量值卡尔曼滤波算法的非线性系统中的数据融合方法。研究表明，在利用激光干涉仪进行目标跟踪时，这种基于融合算法的集中式融合算法的跟踪性能优于分布式融合算法，但是，从仿真结果可以看出，两种融合算法的差别不大，结果基本相同，因此，在非线性系统中，基于转换测量值卡尔曼滤波算法的分布融合算法可以重构集中式融合算法。     

基于Fisher信息距离的传感器管理方法

在进行面向跟踪的传感器管理方法研究时,传统的思路主要以跟踪精度为导向,但是在数据关联环节,改善或维持目标之间的区分度才是传感器资源分配的主要目的。需求的偏差导致不合理的传感器资源分配结果。依据信息几何理论,以流形中的Fisher信息距离来定义目标之间的区分度,然后直接依据目标之间的区分度制定传感器资源分配策略。关联仿真实验表明,该方法相较于传统的传感器管理方法,有效提高了目标之间的关联正确率。     

基于辐射能量缩减约束的双机雷达协同目标跟踪方法

辐射能量减缩是提高机载雷达射频隐身性能的有效途径。针对目标跟踪过程中辐射能量的减缩量约束, 首先通过分析双机雷达协同的目标回波信噪比, 分别从双机与目标距离比和目标雷达散射截面积推导了其对雷达总辐射能量减缩值的贡献; 然后针对雷达目标跟踪过程中的采样间隔算法, 分析了基于滤波残差的递推法与其他两种方法的目标跟踪精度与仿真计算效率; 最后利用交互式多模型卡尔曼滤波算法与基于滤波残差的递推采样间隔法仿真, 验证了目标跟踪过程中双机雷达辐射能量的减缩量, 并仿真了有源无源协同目标跟踪对双机雷达总辐射能量减缩值的贡献。实验结果表明，本文设计的跟踪策略具有更佳的隐身性能。     

干扰条件下的双基地定位跟踪

针对电子干扰日趋恶化的形势，文中专门研究了干扰条件下双基地系统如何利用数据融合实现对运动目标的三维跟踪问题。根据电子干扰“无－弱－强”的变化规律。文中提出了一种最大限度地利用两站测量数据信息量的“分段跟踪技术”、不仅提高了无、弱干扰时的跟踪精度，而且为强干扰条件下应用ＳＯＰＬＡＴ技术保持对目标的跟踪创造了有利条件。文中从理论。实际两个角度出发，分别研究了两种测量模式接收站采用的跟踪算法，通过典型航迹的计算机仿真．对基于数据融合算法的分段跟踪技术在理想观测精度和实际情况下的跟踪精度做了分析比较。     

一种基于MUSIC算法的二次搜索解模糊方法

在基于阵列天线的DOA估计中,研究者采用了多种手段和方法用来提高测角精度,而往往测角精度越高,角度模糊越严重。针对测角精度和角度模糊是相互矛盾的问题,提出了一种基于MUSIC算法的二次搜索的解模糊方法。首先用MUSIC算法粗搜索出目标信号的低精度来向,然后根据阵列设置推导出第二次搜索的角度范围,最后在新的角度搜索范围内进行小步长的角度搜索,得到目标信号的高精度来向。计算机仿真结果表明,本方法可以更快速、准确地实现高精度无模糊测向。     

地/海面远距离慢速目标单站无源定位技术研究

在现有单站无源定位方法的基础上 ,介绍了相位差变化率定位法。该方法利用观测平台上两个相互正交的相位干涉仪接收目标辐射电磁波的相位差获取目标的方向信息 ,利用对应的相位差变化率获取目标的径向距离信息 ,从而实现对目标的实时高精度交叉定位。给出了机载观测平台水平直线飞行且无飞行姿态变化条件下的定位表达式。仿真结果表明 ,该方法是一种极具发展前途的单站无源定位方法。     

利用导引头信息测量脱靶量的方法

为了满足瞄准式战斗部定位攻击的需要,根据防空导弹逆轨拦截遭遇段只要存在脱靶量就存在视线角速度的特点,分析了导引头视线角、视线角速度、弹目相对速度、径向速度之间的几何关系,提出了采用导引头产生的视线角、视线角速度及多普勒频率来测量脱靶量的方法,解决了利用导引头距离信息测量脱靶量时误差较大的问题。对算法中需要的参数可测性进行了分析,通过导引头能否提供视线角速度信息两种情况下的仿真,验证了所提算法的正确性及实用性。     

基于心脏形调制磁信号的目标定向机理

针对传统磁信标采用幅值进行目标定位存在测量误差大、定位精度低等诸多不足,提出一种基于心脏形调制磁信号的目标定向机理。首先,借鉴无线电导航天线的心脏形方向图原理,利用永磁体和通电导线生成心脏形调制磁信号。其次,探究不同距离对心脏形调制信号的影响,发现随着距离的增加,调制信号仍然是单峰信号。然后,研究通电导线的倾斜角度对调制信号的影响,发现通电导线倾斜30°时,心脏形调制信号效果更佳。最后,利用调制磁信号进行角度测量,发现测角误差与距离无关,并通过构建实验平台,利用无磁转台验证磁信号相位式测角的的可行性。     

水声探空动目标参数测量方法

针对空动目标参数的水声探测,建立空中运动目标激发水声信号的瞬时频率模型和运动目标参数测量模型,首先采用分段互谱密度方法测量瞬时频率,然后采用局部线性化方法测量目标速度、通过时刻、水平距离等参数。最后，仿真分析与实验结果表明:测量精度受到噪声、采样时长、目标速度、水平距离等多种因素影响,当水平距离与速度的比值在10~15范围内时,测量精度较高;在仿真条件下,速度和距离的测量精度优于3.6%,通过时刻测量精度达到0.48 s;在实测条件下,两次实验数据得到的目标速度精度分别为7.5%和8.9%,距离精度分别为16.0%和20.3%。仿真和实测结果说明本方法的正确性和可行性较高。     

考虑布儒斯特角约束的复合积分制导律设计

雷达导引头下视探测超低空目标时,受多径效应的影响,严重降低了跟踪的精度。将弹目视线角约束在布儒斯特角附近,可有效降低多径干扰的影响。基于积分滑模控制的思想,设计出一种线性积分滑模制导律,该制导律相对于传统的滑模制导律而言,由于省去趋近滑模运动阶段,具有更快的渐进收敛特性。为了进一步提高视线角的收敛速率,设计了非线性积分滑模制导律,该制导律可保证弹目视线角在有限的时间内快速收敛至布儒斯特角。为了解决积分滑模开关项高增益系数引起的抖振问题,设计了滑模扰动观测器来估计目标的机动加速度。结合非线性积分滑模制导律,引入目标加速度的估计值,设计出一种复合制导律。结果表明,该复合制导律能有效地消除抖振现象,减小脱靶量,提高拦截的精度。     

空间微动目标极化欺骗式干扰信号合成方法

基于宽带逆合成孔径雷达原理,提出一种动态产生微动目标有源欺骗式干扰信号的合成方法。在多散射中心假目标模板中引入了目标全姿态运动模型、全极化散射模型,推导了与进动参数直接相关的微多普勒及姿态角表达式,建立了目标本地极化基到任意雷达极化基下的散射矩阵变换关系,基于瞬时姿态角动态生成了虚假的微动相位和极化散射调制因子,实现了距离或速度欺骗干扰。对进动假目标合成信号的时频分析和雷达成像结果表明,该方法可有效合成具有特定的微动效应、极化散射特性和结构特征的假目标信号。     

无速度测量的四旋翼无人机移动目标跟踪控制

针对只有目标与载机的相对距离信息,而无速度信息的跟踪控制问题,以及在任务场景中对四旋翼无人机期望姿态角有约束的要求,设计了一种位置-姿态控制器。位置控制器只需要目标与载机的相对距离作为输入,其输出保证所生成的期望姿态指令在指定的范围内。为了保证在有限时间收敛至期望姿态,姿态控制器采用了二阶滑模的设计方法,缓解了电机输出指令颤振,并对外部扰动和模型不确定性具有较好的鲁棒性。最后进行了在风场中针对多种机动形式的目标进行了跟踪飞行仿真,得到了满意的跟踪效果。     

纯方位系统中的定位模糊区分析

研究了纯方位系统中的定位模糊区面积和无源传感器所测得的方位角大小之间的关系问题,该问题的研究对于实现无源传感器的合理布置提高定位精度具有一定的理论和借鉴意义。以往对此问题的研究是在目标到基线的距离等于常数的前提下给出的,在不受这个条件约束下以整个探测区域为背景进行了研究,并通过数学推导给出了模糊区面积达到最小时的交会角大小。通过仿真分析给出了模糊区面积与两个无源观测站所测得的方位角以及与交会角之间的关系,得出了相关的结论,从而可实现纯方位定位系统中多个无源传感器合理布置或优化选择。     

New computing method of weighted coefficients for tracking a maneuvering target using PDAF in the presence of clutter

To avoid or reduce the influence of unpredictable motion mode on data association, a new computing method of weighted coefficients of measurements for PDAF is presented in which it is assumed that the current turn rate of a maneuvering target changes within a limited range and its turn may be in arbitrary direction during data association. Thus, the predicted center for computing the weighted coefficients is a curved surface in 3-D space, which differs from the predicted center for setting up a validation gate, namely, a point in 3-D space. The distance between a measurement and the curved surface is used to compute its weighted coefficient. To reduce the computational complexity of weighted coefficients, the formulas for computing the maneuvering direction angle and turn rate corresponding to a measurement are presented. Simulation results show the proposed method reduces the percentage of lost tracks and improves the state estimation accuracy in tracking a maneuvering target using PDAF in the presence of clutter.