1 空军工程大学工程学院，西安710038
2 光电控制技术重点实验室，河南 洛阳471009
针对机载IRST系统被动测距问题，给出了一种简化的UKF(SUKF)算法。算法无需对状态变量进行扩维，对于线性状态方程使用了和卡尔曼滤波相同的时间更新方法，对于非线性测量方程保持了UKF的特征，既继承了UKF的优点又减小了算法的运算量。仿真结果表明，SUKF在测距精度和收敛速度上明显优于EKF，其性能与标准UKF相同但计算耗时少，适合于机载IRST系统被动测距的实时处理。
机载IRST系统 被动测距 非线性滤波 简化UKF算法 airborne infrared search and track system passive ranging nonlinear filter simplified unscented Kalman filter
针对在非线性机动目标跟踪中存在的滤波器易发散，跟踪误差大等问题，在双机协同跟踪的基础上，提出了利用交互式多模型粒子滤波(IMMPF)对空中机动目标进行跟踪的算法。该算法将粒子滤波和交互多模型有效结合，基本解决了非线性机动目标跟踪中存在的问题。通过仿真表明，与扩展卡尔曼滤波(EKF)和交互式模型扩展卡尔曼滤波(IMMEKF)相比，IMMPF能够降低跟踪误差，提高收敛速度，且有很强的鲁棒性。
目标跟踪 协同跟踪 交互式多模型 粒子滤波 非线性 cooperated tracking target tracking interactive multiple model particle filter nonlinear
1 海军航空工程学院信息融合研究所，山东烟台 264001
2 洛阳电光设备研究所，河南洛阳 471009
研究了双机被动定位系统的最优传感器配置问题。在目标到我机的距离给定及最小圆概率误差准则下，得出了一些有意义的结论。研究表明，最优传感器配置与双机距离以及双机和目标形成的交汇角有关系，最优双机配置应满足双机距离 D为我机与目标距离 D1的 1~1.2倍之间，构成交汇角 β在90°-θ1/2<β<90°之间。得出的结论在双机被动传感器的优化配置进而提高目标定位精度方面，具有一定的理论和实际意义。
协同管理 圆概率误差 最优交会角 传感器管理 synergistic management CEP optimum cut angle sensor management
1 郑州大学信息工程学院,郑州450052
2 郑州航空工业管理学院，郑州450015
3 光电控制技术重点实验室，河南 洛阳471009
通过分析脉冲激光雷达回波中目标信号与噪声在频域不同的分布特性及在小波域不同的传播特性，提出了小波域脉冲激光雷达回波信号滤波的新算法。在低信噪比下，利用小波分解和模极大值降噪技术相结合的方法，不仅能够很好地滤除激光回波中的高频噪声，并且也可大大降低回波中低频噪声对弱小目标的影响。仿真结果表明了该滤波算法的有效性。
脉冲激光雷达 小波分解 模极大值 pulsed lidar wavelet decomposition maximum modulus
