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1、聲網(wǎng)絡(luò)探測(cè)是無源探測(cè)技術(shù)中的一種,它通過探測(cè)低空/超低空目標(biāo)的聲波信號(hào)實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)的定位與跟蹤,可以有效輔助雷達(dá)探測(cè)系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)早期預(yù)警。在實(shí)際應(yīng)用中,利用聲網(wǎng)絡(luò)探測(cè)機(jī)動(dòng)目標(biāo)時(shí),需要考慮可觀測(cè)、純方位、時(shí)延等諸多因素,同時(shí)目標(biāo)機(jī)動(dòng)情況復(fù)雜,特別是當(dāng)被跟蹤目標(biāo)因?qū)Φ毓簟C(jī)降登陸、躲避監(jiān)控等需要發(fā)生機(jī)動(dòng)時(shí),研究更高性能的機(jī)動(dòng)目標(biāo)跟蹤算法顯得尤為重要。在總裝備部武器裝備預(yù)研基金項(xiàng)目的支持下,本文針對(duì)聲網(wǎng)絡(luò)探測(cè)機(jī)動(dòng)目標(biāo)時(shí)存在的不確定性問題進(jìn)行了深
2、入研究,主要研究工作和成果如下:
(1)針對(duì)聲網(wǎng)絡(luò)探測(cè)低空目標(biāo)時(shí)具有時(shí)延、純方位特點(diǎn),本文分析了時(shí)延產(chǎn)生機(jī)理及校準(zhǔn)方法;以聲探測(cè)工程應(yīng)用為背景,分析了密集雜波環(huán)境對(duì)跟蹤精度的影響,提出一種改進(jìn)時(shí)延最小的DOA聲網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)跟蹤算法,采用局部搜索的方法來最大程度的提高系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性,計(jì)算量小且定位精度高。
(2)針對(duì)低空目標(biāo)可能出現(xiàn)的機(jī)動(dòng)性,本文提出一種無味卡爾曼濾波的交互多模型算法。通過無味變換的方法解決聲網(wǎng)絡(luò)量測(cè)
3、模型非線性問題,結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、計(jì)算量小。同時(shí)用似然函數(shù)更新模型權(quán)重,加權(quán)模型狀態(tài)融合輸出。仿真分析表明,實(shí)時(shí)調(diào)整模型匹配概率,提高了濾波器對(duì)狀態(tài)變化的跟蹤能力。
(3)對(duì)于聲網(wǎng)絡(luò)探測(cè)系統(tǒng),被跟蹤目標(biāo)機(jī)動(dòng)能力越來越強(qiáng),方式越來越多樣,要使跟蹤誤差處于可接受的范圍,需要調(diào)整機(jī)動(dòng)目標(biāo)跟蹤的參數(shù)或者結(jié)構(gòu),然而固定結(jié)構(gòu)的多模型算法很難做到這點(diǎn)。針對(duì)此問題,本文提出了基于有向圖切換的變結(jié)構(gòu)多模型算法。通過多個(gè)聲傳感器的組網(wǎng)將時(shí)延的方位角信
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