摘要：针对弹道导弹突防过程中施放的有源距离假目标干扰给反导雷达跟踪系统带来的挑战,提出了一种改进的基于欺骗参数扩维估计的弹道目标跟踪方法.首先,推导了球坐标系下真假弹道目标的普适动力学方程,建立了基于欺骗参数扩维估计的弹道目标跟踪状态方程和量测方程.然后,利用求容积卡尔曼滤波器(CKF)实现免微分计算,并采用联合概率数据互联(JPDA)算法实现航迹与点迹之间的数据关联.最后,通过对距离欺骗参数的估计结果设计干扰鉴别算法,实现跟踪和干扰鉴别的一体化和实时性.仿真结果表明,该方法不仅拥有良好干扰鉴别能力,且有较高的跟踪精度.

摘要：分析了弹道导弹突防过程中有源假目标航迹的运动学特性,指出和实体目标相比,真假目标运动学特性的差异是一种非显著性差异,这种非显著性差异可以体现在初始参数估计的残差上。对于实体目标而言,其最优估计的归一化残差为高斯分布,而假目标残差为非高斯分布,可以作为鉴别的依据。设计了初始参数的最大似然(maximum likelihood,ML)估计算法,采用Levenberg-Marquardt(L-M)迭代法进行求解,并利用估计残差设计了假目标的鉴别算法。该方法的优点是不仅可以鉴别假目标航迹,而且对真目标而言,该算法同时是最优定轨算法。仿真结果验证了算法的有效性。

摘要：针对导弹防御中可能出现的有源假目标欺骗干扰,从雷达数据处理的层次上进行了真假目标鉴别研究。利用自由段有源假目标与实体目标在动力学模型上的本质差异,提出了动力学模型匹配系数的概念,推导出理想条件下的动力学模型匹配系数的解析表达式。在弹道目标跟踪的基础上设计了有源假目标鉴别算法。结合中程弹道,进行了真假目标鉴别的计算机仿真实验。实验结果表明,所提算法能有效鉴别有源假目标。

摘要：为了解决再入阶段的弹道目标跟踪问题,提出一种修正的强跟踪滤波算法,即强跟踪有限差分滤波算法(STFDEKF)。修正的强跟踪算法做出来以下改进:使用有限差分方法来近似多项式,不需要求解非线性函数的导数;其次,新算法中使用强跟踪的次优渐消因子对先验协方差矩阵进行修正。通过蒙特卡罗仿真实验对修正的新算法进行了仿真验证,结果表明,与现有的非线性滤波算法相比,除了计算复杂性稍大外,新算法在跟踪精度及滤波可靠性上均比扩展卡尔曼滤波器和有限差分扩展卡尔曼滤波器优越。