提出了一种主要针对地面目标的高精度被动地理定位的方法, 该方法结合旋转椭球地球平行面模型与光电探测系统瞄准线地理姿态, 推导了目标高精度被动定位解析算法。为提高测量定位精度, 通过对地面目标在地球坐标系中的运动建立加速度当前统计模型作为状态方程, 利用地面目标被动定位解析结果作为量测方程, 应用标准卡尔曼滤波方法进一步提升目标定位精度。该方法计算了地球曲率影响, 避免了误差二次放大, 算法简单、精度高。相比传统的先估算目标相对距离, 再按有准确激光测距值进行定位解算的方法, 其定位精度得到了很大提升。关键词:

针对杂波环境下标准的势均衡多伯努利滤波器不能有效跟踪多机动目标的问题，本文提出了一种新的多机动目标跟踪算法。该方法将势均衡多伯努利滤波器与“当前”统计自适应模型相结合，对目标的运动状态矩阵进行扩维，改变了目标状态转移矩阵和过程噪声方差，增加控制矩阵，实现目标加速度的自适应调整，从而使新算法能够适应目标运动状态的变化。仿真结果表明，在机动条件下，新算法能有效地跟踪多机动目标，而且跟踪精度较高。

介绍了经典中距拦射空空导弹无线电修正指令的形成原理及存在的问题，并分析了原因。提出了变周期中制导指令的方式，并建立了基于目标当前统计模型的变周期指令模型，将目标运动状态预估计值融入中制导指令，以中制导剩余时间估计为根据,改变中制导指令周期。仿真结果表明，改进的指令模型提高了导引头偏离角跟踪的效能并限制了截获时的目标指示角误差。

基于Jerk模型及当前统计模型提出了一种改进的高机动Jerk模型跟踪算法。在假设机动加速度变化率(即加加速度)为非零均值指数相关随机过程的基础上, 引入了关于加加速度变化趋势的修正项, 从而进一步提高了目标跟踪精度。最后, 通过Matlab仿真实验证明了该模型跟踪算法的优越性和有效性。

针对在UCAV对运动目标状态估计时，“当前”统计模型(Current Statistical Model,CSM)中加速度上下限在采样周期内为常数的不合理性，应用模糊自适应控制理论，提出了一种改进的“当前”统计模型(Improved Current Statistical Model,ICSM)，给出了模糊隶属度函数；对无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter，UKF)不具有应对量测噪声统计不精确或未知的自适应性，提出了一种带量测噪声统计估计器的自适应UKF算法；将ICSM-UKF算法与基于“当前”统计模型的EKF算法进行了对比仿真，仿真结果表明该算法具有滤波精度高、稳定性强的优点。

针对大量传感器同时跟踪同一目标产生海量目标量测数据而一般融合滤波算法难以处理的问题，提出了通过数学统计原理提取跟踪状态信息并应用交互式多模型统计滤波算法进行解决的方法。该方法首先利用数学统计原理从海量目标量测数据中统计出目标跟踪滤波过程中所需要信息，并利用改进的交互式当前统计模型算法对所提取信息进行滤波，在不影响跟踪精度的情况下很好地解决了的海量目标量测信息的融合跟踪问题。理论分析和仿真结果证明了该方法的有效性。

建立了适用于红外鱼眼系统的目标运动模型，在不影响精度的前提下减少计算量是达到实时稳定地跟踪红外目标的途径之一。分析了目标在该系统成像的运动特性，结合系统帧频采样率较高的特点，提出了一种改进的匀速运动模型，并从理论上与“当前”统计模型的跟踪精度进行了对比分析。结果表明，在红外鱼眼系统采样率较高的情况下，匀速运动模型可以达到与“当前”统计模型相当的跟踪精度；利用卡尔曼滤波对模拟轨迹进行跟踪实验，验证了上述分析结果的正确性。该模型结构简单、运算量少，对于红外鱼眼系统下目标实时跟踪具有重要的意义。

交互式多模型(IMM)算法是一种有效的机动目标跟踪算法，但其性能与模型的选择、个数以及参数有关，而当前统计模型(CSM)是一种模型自适应的方法。因此，利用CSM为IMM提供模型，提出一种改进的交互式当前统计模型算法。仿真结果表明，该算法能有效地提高机动目标跟踪精度。

针对密集杂波环境下传统概率数据关联算法对突发机动目标跟踪性能下降问题,提出了一种基于采用渐消因子的改进“当前”统计模型的自适应概率数据关联算法。该算法改进了传统的“当前”统计模型中加速度方差的计算方式,并在滤波算法中采用了渐消因子,克服了传统卡尔曼滤波的3大缺陷,通过改变预测协方差来修正滤波增益,在保持跟踪精度的前提下,能自适应调整滤波器带宽,增强了系统对突发机动的跟踪能力。理论分析和仿真结果表明,该算法比采用强跟踪滤波器的概率数据关联算法更有效。

针对“当前”统计模型中目标机动频率和极限加速度值人为设定的不合理性，提出一种基于修正模型的模糊自适应算法(CS—MFA)，对机动频率建模以便其估计更新，同时利用目标机动信息来实时调整过程噪声方差，提高系统在目标作非机动或者弱机动时的跟踪精度以及在强机动时的快速响应能力。最后，通过仿真验证了该算法的有效性。