基于航迹信息的空中目标战术意图稳健估计方法研究

摘要

目标意图估计对于辅助指挥员进行战场指挥有着重要作用，对整个战局起着举足轻重的作用。目前的意图估计方法在稳定性方面仍有不足，特别是空中目标，由于其机动的灵活多变，使得所得的意图估计结果存在着跳变现象，影响指挥员对战局的判断。本文以空中目标意图稳健估计为研究目标，分别从目标的稳定航向、目标的机动类型识别和目标意图的融合算法入手，主要工作如下：
　　针对空中目标机动灵活，实时航向变化快的特点，研究了一种基于SOM网络的空中目标稳定航向估计方法。利用SOM网络自聚类的特性，提取目标轨迹的特征，得到目标的稳定航向估计。经过仿真验证表明，该方法能够排除噪声及波动的干扰，对空中目标进行正确的稳定航向估计。
　　针对短航迹分段机动识别易受测量误差影响的问题，研究了空中目标轨迹机动类型识别的方法，给出了一种针对空中目标轨迹的特征提取策略，将提取出的轨迹特征作为BP神经网络输入，对目标的机动类型进行识别。通过仿真验证表明，该方法在一定测量误差影响下，可以对空中目标进行机动类型识别。
　　为解决主、客观混合的输入信息对目标意图稳健估计的影响，提出基于模糊随机贝叶斯网络目标的稳健意图估计方法。通过定义描述目标的模糊随机变量，构建模糊随机贝叶斯网络目标稳健意图估计模型，推理得到目标的稳健意图估计。仿真验证了模糊随机贝叶斯网络在目标意图稳健估计的优势。实现了基于主、客观混合输入信息的目标意图稳健估计。
　　形成了一套综合上述三种算法的目标意图估计系统。通过具体的仿真验证，验证了本文设计的意图估计系统的可行性、准确性，以及意图估计结果在稳定性方面的优势。

目录

声明

注释表

1第一章 绪 论

1.1研究背景及意义

1.2目标意图估计的发展和研究热点

1.3本文主要研究内容及安排

2第二章 基于SOM网络的空中目标轨迹信息处理

2.1 SOM网络基本理论

2.2 SOM网络处理轨迹信息

2.3仿真与讨论

2.4本章小结

3第三章 基于BP神经网络的目标机动识别

3.1 BP神经网络基本理论

3.2空中目标机动类型

3.3空中目标机动识别算法

3.4 本章小结

4第四章 模糊随机贝叶斯网络在目标意图估计中的应用

4.1模糊随机贝叶斯网络

4.2基于模糊随机贝叶斯网络的目标意图估计

4.3本章小结

5第五章 系统仿真与分析

5.1引言

5.2分析与比较

5.3本章小结

6第六章 总结与展望

6.1论文工作总结

6.2课题研究展望

参考文献

致谢

在学期间的研究成果及发表的学术论文