基于战术机动动作的作战飞机武器投放规划研究

以飞行员惯常使用的基本战术机动动作为对象,展开了对空对地攻击中武器投放过程的规划研究。采用有限状态机模型对典型的战术机动动作进行了建模,实现了对机动过程中飞行模态的准确控制。针对规划求解困难的问题,设计了基于人工免疫系统的规划算法框架,利用生物免疫系统的优良机理,提高了规划求解的速度,避免了规划解的局部收敛。仿真实验表明,规划算法求解速度较快,规划出的机动序列衔接较好,轨迹的各种战术指标符合任务要求。     

考虑目标航向机动信息的机动目标跟踪算法

传统的机动目标跟踪算法大多过于依赖所采用的目标运动模型,没有充分利用目标量测序列中携带的其它有用信息,当目标机动时跟踪性能下降较大。针对该问题,提出了利用目标航向机动序列修正传统跟踪算法滤波值的新算法。仿真结果表明,该算法比传统跟踪算法的跟踪精度高,是一种简单有效的自适应机动目标跟踪算法。     

多梯队编组的地空导弹部队兵力机动新模式

提出了一种适应现代防空作战特点的地空导弹部队兵力机动新模式，分析了影响地空导弹部队在兵力机动过程中武器系统效能的几个重要因素，建立了地空导弹部队兵力机动中武器系统机动效能的数学模型，并通过对模型的解算和理论分析，验证了其可行性。     

非奇异终端滑模导引律

针对拦截机动目标问题,提出了一种基于非奇异终端滑模技术的导引律.非奇异终端滑模面同时包含目标视线角速度和期望的目标视线角2种信息.通过引入非线性滑模面改善系统的收敛特性,可实现闭环系统状态的有限时间收敛,并可大幅度改善系统性能.目标视线角速度在有限时间内收敛到0,可以满足导弹对目标零脱靶量的要求;目标视线角在有限时间内到达期望值,可以保证导弹击中目标时的姿态.将目标加速度机动作为未知的有界扰动,利用变结构控制的不变性,使制导律对目标机动具有鲁棒性.该导引律形式简单,易于工程实现.对2种不同的目标机动进行仿真,结果表明该方法具有强的鲁棒性,可以保证较高的制导精度.     

一种新的多机动目标跟踪的GMPHD滤波算法

针对多机动目标跟踪的传统数据关联算法约束条件苛刻、估计精度低、计算量大等问题,提出了一种基于随机集理论的非数据关联的多机动目标跟踪算法.该算法将高斯混合概率假设密度(GMPHD)滤波与"当前"统计模型的优点相结合,绕过了棘手的数据关联问题,能高效处理目标数较大的机动跟踪问题.在漏检、虚警、多机动目标交叉杂波复杂环境下进行了仿真实验,结果表明,该算法具有较高的跟踪精度和稳健的跟踪性能.     

基于均值漂移理论的机动单目标跟踪方法研究

针对复杂背景条件下机动单目标跟踪问题进行了研究,首先在初始帧采用交互方式,目标搜索,选定待跟踪目标,然后应用漂移理论方法,对机动单目标进行有效跟踪.仿真结果表明,使用漂移方法可以实现对范围内的机动单目标进行后续帧序列中的目标行进方向预测和跟踪,弥补了传统跟踪算法的短板、保留了均值漂移算法的低计算复杂度和实时性.     

不同探测距离传感器的搜索策略研究

提出了一种针对侦察任务隐蔽点的搜索策略，主要应用于装备了不同探测距离传感器的地面无人机动平台，解决了已有随机搜索策略效率不高的问题. 该策略使用基于传感器的导向快速随机搜索树方法进行目标方向的路径规划；在路径规划的过程中若遇到障碍物形成的狭窄通道时，基于启发式A*方法规划路径以提高效率，最终完成搜索策略. 将搜索策略命名为:组合传感器与规划组合搜索策略. 设计仿真试验对所提出的搜索策略进行了验证. 结果表明在直径500米有遮挡的仿真场景下，所提出的搜索策略相比于短探测距离传感器的路径变形策略快速随机搜索树策略效率平均提升了3.11倍，规划的道路长度缩短了9.63%，所提出的搜索策略相比于长探测距离传感器导向搜索策略效率平均提升了3.53倍，规划的道路长度缩短了12.06%，证明了CP&CS搜索策略在侦察任务中隐蔽点搜索上的优越性.      

基于量测转换序贯滤波的GMPHD机动目标跟踪

针对多普勒雷达杂波环境下的多机动目标跟踪, 提出了一种基于去相关无偏量测转换序贯滤波的多模型高斯概率假设密度算法。针对量测的非线性, 将位置量测进行无偏量测转换, 将多普勒量测进行去偏量测转换, 并通过序贯滤波方式提高跟踪精度。针对多目标的机动性, 在高斯混合概率假设密度(Gaussian mixture probability hypothesis density, GMPHD)中引入多模型思想对模型相关的高斯分量进行预测、更新处理。仿真结果显示, 所提算法可以在杂波环境中实现有效的机动多目标跟踪, 与无迹卡尔曼多模型GMPHD相比不仅跟踪精度提升了38.15%, 而且大大改善了算法效率; 与无迹卡尔曼最适高斯近似GMPHD相比, 在效率上有小幅度的增加, 且跟踪精度提升了36.47%。