分布式多传感器融合多目标跟踪方法

为实现杂波干扰环境中对密集多目标的精确跟踪,对于分布式多传感器融合多目标跟踪系统,提出一种序贯处理的航迹关联算法。其中航迹关联采用了粗、精关联相结合的方法,航迹融合采用了序贯的融合方法。本文算法在保证航迹关联正确的同时,大大降低了计算量。仿真实验结果说明了本文方法的有效性。     

警戒雷达模拟器的设计与实现

讨论了舰艇编队数据融合仿真平台中雷达模拟器的设计问题，采用离线和在线两级处理结构，离线处理主要解决环境因素对雷达探测的影响，在线处理主要解决目标的检测与航迹管理。建立了考虑多种因素影响的探则模型，最终实现了满足数据融合实验要求的对海警戒雷达模拟。     

船舶航向保持本质非线性反馈算法的比较研究

利用VC++将线性二次型最优控制算法、闭环增益成形算法、船舶航向保持本质非线性反馈算法应用于船舶间接式航迹保持控制.基于"阳澄湖"号进行仿真研究,结果验证了该算法的有效性及理论证明的正确性.     

一种基于证据决策的航迹相关算法

基于证据决策的思想,对传统的最近领域法(NN)及K近领域法(K-NN)进行改造,设计新的航迹相关判决准则,提出一种新的分布式多传感器航迹关联算法(EK-NN). 通过仿真试验分析,并与最近领域法(NN)及K近领域法(K-NN)进行比较. 结果表明,在密集目标环境下,基于证据决策的(EK-NN)航迹关联算法明显优于最近领域法(NN),较K近领域法(K-NN)也有一定的改进.     

系统误差下基于双重模糊拓扑的编队航迹精细关联算法

为解决系统误差下编队内各目标航迹精细关联的难题,基于编队目标航迹的特点,利用模糊拓扑的思想,提出了一种系统误差下基于双重模糊拓扑的编队航迹精细关联算法.算法首先基于循环阈值模型对各传感器获得的航迹进行编队识别,然后利用编队中心航迹代替编队整体,深入分析系统误差对编队中心航迹的影响,建立第一重模糊拓扑模型,完成编队航迹的预互联和普通目标航迹的对准关联,最后基于预关联编队内目标航迹之间或与航迹关联对之间的拓扑关系建立第二重模糊拓扑模型,实现编队内目标航迹的精细关联.经仿真数据验证,与基于目标不变信息量的模糊航迹对准关联算法、基于航迹迭代的航迹对准关联算法和修正的加权法相比,该算法综合性能明显优越,能很好满足工程上对系统误差下编队内目标航迹精细关联的需求.      

基于改进遗传算法的最快爬升航迹的优化分析

主要介绍一种基于改进遗传算法的优化技术,利用遗传算法优越的全局搜索的能力,研究了飞行性能中的最快爬升性能.使用改进遗传算法对快升航迹和最佳爬升速度进行了寻优优化,对遗传算法优化快升的航迹和接近最快爬升方式的航迹进行了对比,表明,以遗传算法优化的快升航迹进行爬升,飞机可以最快的爬升到巡航高度.而且本算法以及程序具有一定的通用性适用于其它求最佳轨迹爬升的航迹优化.     

遗传算法在航迹优化中的应用研究

提出一种基于遗传算法的航迹优化方法．主要是用遗传算法设计优化了一类巡航导弹航线．在此过程中根据所设计航迹要满足避开地空导弹、高炮、歼击机群、电磁脉冲等火力单元和地形地物障碍,并且满足航迹路径长度短、耗油量少等约束条件,对航迹优化提出了一种算法和一个航迹规划代价评判模型．建立了一个基于VC^＋＋和MATLAB软件平台开发的巡航弹航迹优化仿真软件．经仿真实验证明该方法典型性强,处理的信息量小,实时性也较好,具有一定的理论和使用价值．     

多平台数据融合系统的航迹关联技术

对于多平台数据融合模式下的航迹关联问题,使用了聚类关联的方法进行解决.采用基于地心坐标系的最小二乘方法对航迹数据进行配准,对航迹间的距离使用Hausdorff距离进行衡量.使用了K-均值算法对各平台侦测的航迹进行关联,并将初始聚类中心设定为相距最远的航迹,有效降低了经典K-均值算法过于依赖初始聚类点带来的错误.仿真数据...     

基于MapX的小型无人机地面站飞行控制软件

针对小型无人机地面站软件仅实现导航功能的局限,提出基于MapX的地面站飞行控制软件集成解决方案.引入MapX控件以提高软件对GIS信息的处理能力,实现无人机航迹导航及飞行状态监视;利用MapX提供的地理信息,结合航迹规划算法,实现航线生成与管理;采用DirectX技术,通过飞行摇杆经通信链路对无人机飞行过程实施干预,实现了小型无人机地面站软件飞行监视与飞行控制功能的整合.经实际试飞验证,该方案提高了无人机的信息管理效率及飞行控制干预效果,能够较好地满足小型无人机的飞行监控需求.     

空管系统中一种虚假航迹检测算法

监视雷达受多种因素影响,会产生许多非真实的目标信息,给航迹相关和跟踪带来不便.可采用硬件或\\和软件的方法来抑制或消除.本文介绍了空管系统中雷达数据处理流程,从本地航迹与综合航迹的相关关系出发,提出了一种处理虚假航迹的检测算法.在实际运用中,验证了该算法的正确性.