基于变换域的局部最优纯方位航迹关联

针对同平台无源传感器纯方位线关联问题,提出了一种基于变换域的局部最优航迹关联算法。该算法采用霍夫变换(Hough Transform)将方位线映射到参数域等价为点描述,将不同方位线的点描述构建成时间的离散函数,利用时间对准形成具有相同时标的点序列。对关联门限内的目标构建指数判证函数,计算满足关联门限目标的关联矩阵,并确定各航迹关联程度,采用局部寻优方法求取最优关联度的目标作为关联对。实验表明,所提算法具有较好的稳定性及时效性,有效解决了同平台多方位线关联问题。     

基于分级信息融合的引信多模融合

为了提高引信的准确性, 结合当前微型毫米波雷达、激光传感器、微机电系统（MEMS）传感器对目标的探测能力,提出了一种引信多模融合策略。以传感器受环境影响的主要因素为输入,构建环境影响贝叶斯网络,形成传感器可靠性权重分配;通过建立传感器量测加权融合,形成测距与加速度两级融合综合处理获得目标准确位置信息,从而提高量测可靠性,为准确引爆提供支撑。实验表明该算法可提高测距准确性且对不同环境具有较好的适应性。     

分布式数据链战场态势误差评估

为了衡量数据链系统提供信息的准确性和可靠性,从数据链消息发送的机理出发,提出了一种基于马尔科夫过程的误差传递分析方法,建立了态势指标与网络、传感器影响因素的关联策略,有效解决了衡量数据链消息多因素影响和战场态势的准确性问题。仿真结果表明了分布式数据链的态势误差分布与传感器误差、网络变化误差模型的有效性,证明所提误差估计方法具有可行性和可操作性。