目标状态估计器研究

全面系统地研究了基于空载雷达测量体制下的机动目标状态估计器的设计问题，重点对坐标系及目标状态变量的选择进行了讨论，并将每一种设计方法得到的目标状态估计器联入综合火力／飞行控制系统中进行了Ｍｏｎｔｅ Ｃａｒｌｏ仿真，对仿真结果进行了比较，给出了相应的结论。     

浅谈内燃机动扳手扭矩力不足的原因分析

线路大修施工的方向是实现机械化,文章根据施工过程中小型养路机械内燃机动扳手所显示出的优越性,阐述了如何进行机动扳手的操作员工培训及大力发展机械化施工的必要性。     

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。     

一种基于模型概率修正的IMM目标跟踪算法

在IMM算法的基础上,提出了一种新的机动目标跟踪FIMM算法.该算法使用中值滤波对IMM算法模型更新概率进行平滑,再对其利用模糊推理系统进行实时修正,将修正后的概率作为最后输出的权值,让有用模型概率增大,减少了模型之间的竞争,提高跟踪精度.仿真实验表明,提出的FIMM算法显著提高了IMM算法的跟踪性能.     

引入多速率模型的变结构机动目标跟踪

变结构多模型方法(VSMM)能够根据目标机动的实际情况实时确定结构不断变化的模型集合,取代传统IMM方法中的固定模型集.使参与状态估计的模型分布更集中,模型数量相对较少,从而提高算法的跟踪精度.多速率模型(Multirate)能够对原始测量数据进行多分辨分解,有效的抑制量测噪声,从而提高原始数据的信噪比.文章将多速率模型引入变结构多模型方法,提出一种新的机动目标跟踪算法多速率变结构多模型方法(MRVSMM),该方法分别从改善原始数据与改善模型集合两方面对传统IMM方法进行了突破.同时,采用多个多速率模型,并将多个模型的滤波结果相互交织实现对机动目标的全速率跟踪.仿真实验证明,该算法较传统的IMM方法跟踪精度得到了一定程度的提高.     

基于融合反馈的算法模块管理在高机动追踪中的应用

以算法模块及算法内部参数的管理为核心,探索并提出新的敏感指标,通过融合反馈的方法来完成高机动追踪。该方法通过敏感指标对融合后的反馈结果的分析,用硬决策的方式完成机动追踪中的滤波器选择,以较少的计算量完成了模型未知的高机动追踪。与传统的IMM算法相比,此算法具有计算量小、模型集少的优点。一个多目标机动追踪实验结果验证了此算法在高机动目标追踪中的优秀表现。     

机动目标跟踪MS模型

针对Singer模型中人为设定参数的不合理性,对机动时间常数的倒数α和驱动白噪声方差σ2w进行估计,提出新的Modified Singer(MS)模型,并给出相应的参数自适应滤波算法。该模型在估计目标状态的同时,能够实时估计参数α及σ2w的值。仿真结果表明MS模型比Singer模型状态估计更精确,结果也更稳定。     

光电经纬仪对机动目标跟踪算法的研究

被动式跟踪基本上都是假定目标作匀速或匀加速直线运动,跟踪问题较为简单,一旦目标发生机动,传统的跟踪方法就无法对机动目标进行稳定的跟踪。本文采用目标的位置、速度、加速度作为状态变量,基于“当前”统计模型对机动目标进行建模,并结合Kalman算法进行滤波,仿真表明了该算法在光电经纬仪中的适用性。     

ADS-B和雷达数据融合的关键问题分析

本文针对自动相关监视系统(ADS-B)和雷达监视系统共同应用的情况,在多雷达跟踪系统的基础上发展了多传感器跟踪系统,讨论了多雷达跟踪系统不同模块的功能以及多传感器跟踪系统不同模块的升级和功能。针对多传感器跟踪系统的数据融合技术,分析了雷达和ADS-B的报告不同步、误差影响和机动检测等几个关键问题。