高超飞行器基于多源信息检测识别与跟踪若干问题研究

近空间飞行器的发展涉及国家安全与和平利用空间，是目前国际竞相争夺空间技术的焦点之一，也是综合国力的体现。目前针对高超飞行器的反制问题，还没有有效的方法，这就意味着传统的飞机和导弹对高超飞行器基本上没有威胁，因此研究高超声速飞行的反制问题，不仅是重要的，也必要且必须的；而我们国家目前在高超飞行器的反制问题上的研究和规划等方面都几乎还是空白点。为此本项目将重点研究高超声速飞行器星载传感器的建模与配准、运动模型集设计与匹配、高超飞行器的检测识别与跟踪、以及高超声速飞行器跟踪系统延时估计、误差补偿等若干关键等问题，尤其是要重点研究现有有效用于航空领域的跟踪方法，如何才能克服在应用于高超飞行器时所遇到的低数据率、低检测率、点跟踪失效和模型不确定性等本质性困难。通过该项目研究，拟在对近空间高超声速飞行器的检测识别跟踪和拦截等关键理论上取得一些原创性突破，为该技术在实际中推广应用打下扎实的基基础。

高超飞行器经过这几年的发展，技术上日益成熟，成为世界上主要国家威慑力的一个杀手锏。目前针对高超飞行器的反制问题，还没有有效的方法，这就意味着传统的防御手段对高超飞行器基本上没有威胁，因此研究高超声速飞行的反制问题，不仅是重要的，也必要且必须的；而我们国家目前在高超飞行器的反制问题上的研究和规划等方面都几乎还是空白点。 . 在此背景下，本项目围绕高超飞行器的检测、识别与跟踪问题，展开了深入的研究，取得了一系列成果。这些研究成果包括：针对超飞行器的多传感器配置与分布式检测、识别问题，分别研究了静态和动态平台条件下的多传感器选择配置问题，多传感器分布式检测问题以及基于不确定推理的目标识别方法； 针对高超飞行器的多传感器跟踪问题，分别研究了高超飞行器的多传感器序列跟踪方法，多传感器分布式估计算法，静态/动态传感器条件下的飞行器跟踪算法；针对高超声速飞行器的性能评估与评价问题，首先建立高超飞行器的跟踪系统性能评价模型，分析了典型高超飞行器估计误差、跟踪丢失率与数据率之间的关系分析。. 此外，在分布式估计方面，提出了复杂网络化系统带有随机延迟的信息融合方法，复杂网络化系统基于带宽有限的信息融合方法，非线性滤波融合方法及其在飞行器姿态估计系统；在高超飞行器鲁棒滤波方面，高超飞行器系统时滞问题，系统误差补偿，开展了噪声统计特性未知系统的滤波方法研究，针对单传感器噪声能量有界系统，建立了一种适用于延迟量测滤波场景有限域H∞滤波方法；基于状态受约束系统的滤波方法，研究了状态受约束参数不确定系统的鲁棒滤波方法，利用基于最小二乘的设计方法设计一个滤波器使得得到的估计误差有界，研究了输入项未知的状态受约束系统的滤波方法，给出这类系统的状态估计策略。. 网络建模方面，开展了非理想信道条件下传感器网络的分布式检测方法研究，资源有限传感器网络的混合式检测；提出了基于P-B-P最优准则的网络检测算法；开展了无向网络拓扑结构的P-B-P最优检测算法研究。基于模糊多特征递归分组算法的隐树结构图模型学习；基于空间位置关系改进的物体识别上下文模型；凸优化方法在一类逆问题求解中的研究。. 通过对这些新问题的研究，形成了系统性的成果，同时也为高超声速飞行器的检测与跟踪问题在理论与实际应用方面打下了坚实的基础。