發(fā)布時(shí)間：2020-10-21 23:15

　　 二十一世紀(jì)尖端科技的發(fā)展對(duì)現(xiàn)代戰(zhàn)爭(zhēng)環(huán)境產(chǎn)生了深遠(yuǎn)的影響,各國(guó)在武器裝備研發(fā)中越來越重視彈藥智能化水平的提升。本文以智能反坦克BAT子彈藥為應(yīng)用背景,開展了(彈載)運(yùn)動(dòng)聲陣列對(duì)單個(gè)典型裝甲聲目標(biāo)的快速跟蹤理論研究,全文研究的主要內(nèi)容包括:被動(dòng)聲信號(hào)特性研究、目標(biāo)觀測(cè)信號(hào)的快速預(yù)處理研究、被動(dòng)聲目標(biāo)快速特征提取研究、彈載聲陣列對(duì)地面目標(biāo)跟蹤數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)及航跡預(yù)測(cè)研究以及機(jī)動(dòng)目標(biāo)的快速跟蹤濾波算法研究,具體歸納如下:(1)被動(dòng)聲信號(hào)特性研究。以典型裝甲目標(biāo)聲信號(hào)產(chǎn)生機(jī)理及特性為基礎(chǔ),分析了聲目標(biāo)的聲源特性,探討了聲信號(hào)在大氣中的傳輸特性,給出了空氣中聲波傳播模型和聲速線性化模型,分析了聲速隨高度、溫度變化的關(guān)系,研究了聲信號(hào)在大氣中的衰減規(guī)律以及聲信號(hào)傳播的多普勒效應(yīng),利用戰(zhàn)場(chǎng)聲信號(hào)復(fù)雜性及被動(dòng)聲探測(cè)雙點(diǎn)源指向性,指出被動(dòng)聲探測(cè)的“盲特性”,通過目標(biāo)聲信號(hào)的產(chǎn)生機(jī)理,信號(hào)相空間重構(gòu)及Lyapunov指數(shù)計(jì)算,驗(yàn)證了典型被動(dòng)聲目標(biāo)輻射聲信號(hào)的混沌性。(2)運(yùn)動(dòng)聲陣列觀測(cè)信號(hào)預(yù)處理方法研究。即目標(biāo)觀測(cè)信號(hào)的快速預(yù)處理研究,闡述了多傳感器一致性數(shù)據(jù)融合的必要性,分析了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)一致性融合算法及其缺陷,結(jié)合本文研究的典型目標(biāo)聲信號(hào)特性,提出一種基于頻譜相似性的數(shù)據(jù)一致性算法,通過半實(shí)物仿真試驗(yàn)驗(yàn)證了其可行性。針對(duì)單通道信號(hào)的自適應(yīng)降噪問題,給出一種基于自適應(yīng)經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解算法的信號(hào)恢復(fù)方法,通過“靜態(tài)”及“動(dòng)態(tài)”半實(shí)物仿真試驗(yàn)進(jìn)行了驗(yàn)證;針對(duì)陣列多傳感器觀測(cè)信號(hào)的快速降噪問題,提出了一種基于改進(jìn)集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解與信息融合理論的觀測(cè)信號(hào)預(yù)處理算法,并通過多通道信號(hào)半實(shí)物仿真試驗(yàn)驗(yàn)證了算法的有效性。(3)被動(dòng)聲目標(biāo)特征提取、選擇及可分性研究。研究了傳統(tǒng)的過零率、能量比等特征提取算法,針對(duì)傳統(tǒng)特征提取算法的不足,提出一種基于改進(jìn)集總經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解和能量向量分析的聲信號(hào)特征提取方法,通過目標(biāo)實(shí)測(cè)信號(hào)的特征選取試驗(yàn),驗(yàn)證了該算法的有效性。針對(duì)典型裝甲目標(biāo)的非線性特征,引入了數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)、分形幾何理論,分析了幾種傳統(tǒng)分形維數(shù)估計(jì)方法,針對(duì)其中盒維數(shù)估計(jì)法計(jì)算復(fù)雜度較高的缺陷,研究了基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的分形維數(shù)估計(jì)方法,并將其引入被動(dòng)聲信號(hào)的混沌特征提取中,最后,對(duì)戰(zhàn)場(chǎng)目標(biāo)聲信號(hào)的過零率特征、能量向量特征以及非線性特征進(jìn)行了可分性量化分析。(4)運(yùn)動(dòng)聲陣列對(duì)聲目標(biāo)跟蹤數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)及航跡預(yù)測(cè)算法研究。針對(duì)運(yùn)動(dòng)聲陣列目標(biāo)跟蹤數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)快速性問題,從兩個(gè)方面進(jìn)行了研究。1)針對(duì)高斯線性系統(tǒng)下的目標(biāo)跟蹤數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)問題,給出適合運(yùn)動(dòng)聲陣列跟蹤系統(tǒng)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的基本模型和問題假設(shè);把數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)觀測(cè)空間視為距離空間,將關(guān)聯(lián)處理問題轉(zhuǎn)化為一類組合優(yōu)化問題,將蟻群算法引入目標(biāo)跟蹤數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)中;針對(duì)標(biāo)準(zhǔn)蟻群算法的早熟收斂和容易陷入局部最優(yōu)解的缺陷,將精英螞蟻思想和優(yōu)化排序策略引入標(biāo)準(zhǔn)螞蟻系統(tǒng),形成改進(jìn)的蟻群算法,并將其與數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)相結(jié)合,提出基于優(yōu)化蟻群算法的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)方法,并通過線性高斯系統(tǒng)模型下的目標(biāo)跟蹤仿真試驗(yàn),驗(yàn)證了該算法的快速性和有效性。2)針對(duì)高斯非線性系統(tǒng)下的目標(biāo)跟蹤數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)問題,在己有的優(yōu)化蟻群數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法模型基礎(chǔ)上,將其與粒子濾波相結(jié)合,給出一種優(yōu)化蟻群數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)融合粒子的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)方法,并通過高斯非線性條件下的單目標(biāo)跟蹤仿真試驗(yàn)驗(yàn)證了所提算法的有效性。此外,針對(duì)目標(biāo)航跡預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)計(jì)算成本過高的問題,利用灰色理論在預(yù)測(cè)中需要“少數(shù)據(jù)、貧資料”的優(yōu)勢(shì),提出一種基于灰色殘差修正的單目標(biāo)航跡預(yù)測(cè)方法。分析了灰色理論及灰色模型,研究了標(biāo)準(zhǔn)灰色航跡預(yù)估模型GM(1,1)存在的缺陷,并對(duì)此提出了兩種基于灰色殘差修正模型:標(biāo)準(zhǔn)灰色殘差修正模型和灰色Verhulst殘差修正模型,并通過實(shí)例證明了本文所提灰色殘差修正算法的有效性和優(yōu)越性。(5)運(yùn)動(dòng)聲陣列對(duì)被動(dòng)聲目標(biāo)快速跟蹤濾波算法研究。根據(jù)運(yùn)動(dòng)聲陣列跟蹤系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)模型,針對(duì)聲目標(biāo)機(jī)動(dòng)辨識(shí)和機(jī)動(dòng)目標(biāo)快速跟蹤,提出了兩種機(jī)動(dòng)目標(biāo)快速跟蹤方法。一是基于高斯、非線性系統(tǒng)假設(shè)下的跟蹤濾波算法。簡(jiǎn)要分析卡爾曼濾波、擴(kuò)展卡爾曼濾波、無味變換及無味粒子濾波;結(jié)合跟蹤濾波估計(jì)實(shí)時(shí)性要求,針對(duì)無味粒子濾波的Sigma點(diǎn)選取策略,提出了一種基于改進(jìn)無味粒子濾波的交互式多模型目標(biāo)跟蹤算法,通過仿真驗(yàn)證了所提算法的有效性和快速性。二是基于非高斯、非線性系統(tǒng)假設(shè)下的跟蹤濾波算法。給出了有色噪聲條件下,運(yùn)動(dòng)聲陣列對(duì)目標(biāo)跟蹤的模型;針對(duì)機(jī)動(dòng)目標(biāo)最優(yōu)模型組快速選取問題,提出了一種新的基于快速交互多模型與擴(kuò)展Viterbi算法機(jī)動(dòng)目標(biāo)跟蹤方法,并通過Matlab仿真試驗(yàn)驗(yàn)證了本文所提算法在確保跟蹤精的同時(shí),進(jìn)一步提高了目標(biāo)跟蹤算法的實(shí)時(shí)性。
【學(xué)位單位】：南京理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：TJ410
【部分圖文】：

１．１研宄背景及意義??本文以智能反坦克（Ｂｒａｉｎｐｏｗｅｒ?Ａｎｔｉ－Ｔａｎｋ?ｓｕｂｍｕｎｉｔｉｏｎ，ＢＡＴ）子彈藥為應(yīng)用背??景，開展了運(yùn)動(dòng)（彈載）四元聲陣列對(duì)單個(gè)裝甲聲目標(biāo)的快速跟蹤（示意圖如圖１．１）??理論及其應(yīng)用技術(shù)研究，并給出相關(guān)研究方法和理論成果。論文主要研究?jī)?nèi)容包括：??裝甲目標(biāo)聲信號(hào)特性、被動(dòng)聲信號(hào)的快速預(yù)處理、被動(dòng)聲目標(biāo)特征選取及可分性、??冃標(biāo)快速跟蹤數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)與航跡預(yù)測(cè)理論以及機(jī)動(dòng)聲目標(biāo)快速跟蹤濾波估計(jì)理論。文??中相應(yīng)研究成果可為運(yùn)動(dòng)聲陣列對(duì)被動(dòng)聲目標(biāo)探測(cè)、快速識(shí)別及跟蹤的理論發(fā)展和??工程應(yīng)用提供理論依據(jù)。??ＩＩＡＴ子彈藥??；?四元（彈載）??聲陣列??（單個(gè)）被，聲目標(biāo)??．．．??圖１．１?ＢＡＴ子彈藥對(duì)單個(gè)裝甲目標(biāo)跟蹤示意圖??當(dāng)前，制空及制海權(quán)是現(xiàn)代戰(zhàn)爭(zhēng)的制勝關(guān)鍵，但從海灣戰(zhàn)爭(zhēng)、伊拉克戰(zhàn)爭(zhēng)以及??阿富汗戰(zhàn)爭(zhēng)來看，現(xiàn)代戰(zhàn)爭(zhēng)完全制勝必須回歸陸地爭(zhēng)奪。當(dāng)今世界各國(guó)陸軍主要突??１??

１．１研宄背景及意義??本文以智能反坦克（Ｂｒａｉｎｐｏｗｅｒ?Ａｎｔｉ－Ｔａｎｋ?ｓｕｂｍｕｎｉｔｉｏｎ，ＢＡＴ）子彈藥為應(yīng)用背??景，開展了運(yùn)動(dòng)（彈載）四元聲陣列對(duì)單個(gè)裝甲聲目標(biāo)的快速跟蹤（示意圖如圖１．１）??理論及其應(yīng)用技術(shù)研究，并給出相關(guān)研究方法和理論成果。論文主要研究?jī)?nèi)容包括：??裝甲目標(biāo)聲信號(hào)特性、被動(dòng)聲信號(hào)的快速預(yù)處理、被動(dòng)聲目標(biāo)特征選取及可分性、??冃標(biāo)快速跟蹤數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)與航跡預(yù)測(cè)理論以及機(jī)動(dòng)聲目標(biāo)快速跟蹤濾波估計(jì)理論。文??中相應(yīng)研究成果可為運(yùn)動(dòng)聲陣列對(duì)被動(dòng)聲目標(biāo)探測(cè)、快速識(shí)別及跟蹤的理論發(fā)展和??工程應(yīng)用提供理論依據(jù)。??ＩＩＡＴ子彈藥??；?四元（彈載）??聲陣列??（單個(gè)）被，聲目標(biāo)??．．．??圖１．１?ＢＡＴ子彈藥對(duì)單個(gè)裝甲目標(biāo)跟蹤示意圖??當(dāng)前，制空及制海權(quán)是現(xiàn)代戰(zhàn)爭(zhēng)的制勝關(guān)鍵，但從海灣戰(zhàn)爭(zhēng)、伊拉克戰(zhàn)爭(zhēng)以及??阿富汗戰(zhàn)爭(zhēng)來看，現(xiàn)代戰(zhàn)爭(zhēng)完全制勝必須回歸陸地爭(zhēng)奪。當(dāng)今世界各國(guó)陸軍主要突??１??

裝有四個(gè)與彈體縱軸垂直的，呈十字型分布的折疊式彈翼，用來控制飛行姿態(tài)。每??個(gè)彈翼的翼端都裝有一個(gè)向前伸出的聲學(xué)傳感器。該彈藥在上世紀(jì)末首次試飛中即??命中靜止的坦克，隨后又在生產(chǎn)鑒定飛行試驗(yàn)中，命中移動(dòng)裝甲車輛，如圖１．２所??示。??２０００年８月，美國(guó)陸軍在白沙導(dǎo)彈靶場(chǎng)進(jìn)行了陸軍戰(zhàn)術(shù)導(dǎo)彈系統(tǒng)（ＡＴＡＣＭＳ）??Ｂｌｏｃｋ?ＩＩ對(duì)ＢＡＴ子彈藥的布撒試驗(yàn)，成功實(shí)現(xiàn)智能反坦克子彈藥的布撒和裝甲車集群??的攻擊，試驗(yàn)中至少有８輛運(yùn)動(dòng)裝甲車被命中。試驗(yàn)采用多管火箭發(fā)射系統(tǒng)（ＭＬＲＳ）??Ｍ２７０發(fā)射架發(fā)射導(dǎo)彈（如圖１．３），攻擊１２０ｋｍ以外的目標(biāo)。每枚ＡＴＡＣＭＳ?Ｂｌｏｃｋ?ＩＩ??能攜帶１３枚ＢＡＴ子彈藥，這１３枚子彈藥中一部分裝備真實(shí)彈頭，另一部分裝備數(shù)??據(jù)記錄裝置，以便搜集飛行試驗(yàn)數(shù)據(jù)。?????Ｊ?Ｈ??ｈｉｈｉ??圖１．３?Ｍ２７０發(fā)射Ｂｌｏｃｋ?ＩＩ戰(zhàn)術(shù)導(dǎo)彈?圖１．４?Ｂｌｏｃｋ?ＩＩ拋撒ＢＡＴ子彈藥??如圖１．４所示，ＢＡＴ子彈藥從Ｂｌｏｃｋｌｌ導(dǎo)彈的戰(zhàn)斗部?jī)?nèi)拋撒出來以后，打開充氣??減速裝置并且以較低的速度進(jìn)行無動(dòng)力滑翔。當(dāng)彈藥速度減緩到亞音速

本文編號(hào)：2850731