高度机动目标的"当前"统计Jerk模型

讨论了KishoreMehrotra等人提出的高度机动目标模型———Jerk模型 ,得出了该模型在跟踪阶跃Jerk信号时存在确定性稳态误差的结论。提出了一种新的“当前”统计Jerk(currentstatisticJerk ,CS -Jerk)模型 ,该模型假设目标的机动加速度变化率为非零均值指数相关的随机过程。仿真结果表明 ,CS -Jerk模型及其滤波算法在跟踪高度机动目标时性能优于Jerk模型。     

目标机动策略的智能决策支持系统研究

在建立地面防空作战信息对抗模型的过程中,为充分利用目标机动时的定性和定量信息,应用智能决策支持系统的基本理论和方法建立了目标机动策略的智能决策支持系统模型。该系统模型突出知识库创建、知识表示方法、模型库和决策支持系统建立,形成了具有专家水准的目标机动的战术机动自动决策仿真机制,为地面防空作战信息对抗模型的进一步研究提供了良好的平台。     

跟踪机动目标的多模型算法进展

对多模型算法的发展过程进行了回顾和评述。分析了固定结构多模型算法的局限性。在变结构多模型算法的实现方法中 ,介绍了激活有向图方法、自适应网格方法和有向图切换方法。通过一个仿真实例比较了固定结构与变结构多模型算法的费效比     

非均匀稀疏采样环境自适应α-β滤波算法

针对非均匀稀疏采样环境下的被动机动目标跟踪问题,提出了一种新的自适应α-β滤波算法.算法首先在最小均方误差准则下,推导了α-β滤波器的最优参数选择方法;然后详细分析了非均匀稀疏采样被动传感器上报数据的特点,提出利用上报时间间隔和目标速度来设计跟踪指数,且根据被动传感器系统的实际观测情况,推导了观测误差标准差的表达式;最后,在保证算法稳定性的前提下,给出了自适应滤波器参数设计方法.实验结果表明,提出算法能够准确对机动目标进行跟踪,性能要好于工程中常用的α-β滤波器,且算法设计简单,能够工程实现.     

常规再入机动导弹攻防对抗仿真研究

本文主要研究再入变轨机动导弹攻防对抗仿真问题.通过建立攻防对抗仿真数学模型和设计仿真软件,分析了防御方的拦截决策,并应用系统分析和定性定量分析相结合的方法研究了攻方导弹的突防概率.研究结果表明,针对“爱国者”改进型导弹防御系统,攻方导弹采取再入变轨机动飞行具有强突防能力,防御方只有在保证十分精确的测量和预测变轨机动弹道的情况下,拦截攻方导弹才有可能获得成功.     

模糊数据互联滤波器及其在机动目标跟踪中的应用

为解决机动目标跟踪过程中的数据关联问题，提出了模糊数据互联滤波器，分析了其工作机理，并将其应用于机动目标跟踪中。与概率数据互联滤波器不同，在进行数据关联时，模糊数据互联滤波器饭定目标当前转弯率在一定范田内取位，其预测中心不再是一个点，而是一线段；在计算洲量的权重系数时，依据的是洲量距该线段的距离。仿真实验表明，杂波环境下对机动目标跟踪时，采用模糊数据互联滤波器降低了航迹丢失率。