牵引高炮武器系统中目标坐标测定仪软件设计详解

本篇硕士论文深入探讨了人工智能与机器学习在火控系统中目标坐标测定仪软件的设计与实现。论文以某型号牵引高炮武器系统的实际工程背景展开，针对火控系统中的关键任务，即设计实用的目标坐标测定算法并开发相应的软件。 在绪论部分（1.1研究任务），作者明确了研究的主要目标：首先，通过理论分析论证所选算法的可行性；其次，设计并实现目标坐标测定仪的软件，这包括系统接口的功能定义、工作原理的阐述；接着，对软件进行了严谨的编码和测试，以确保其在实际环境中的稳定性和准确性。 论文的核心内容涵盖了目标坐标测定系统的关键理论，如目标搜索、跟踪与坐标测定技术。目标搜索涉及半自动跟踪系统的设计，而跟踪过程中使用了随机过程模型与估计方法，特别关注目标运动状态的估计，包括基于不同运动假设的测量方程构建。滤波与预测，尤其是卡尔曼滤波，被用来处理机动目标跟踪中的不确定性，通过空间几何概念推导出最佳增益矩阵和协方差矩阵。 在软件设计部分（5.1~5.4），作者详细描述了目标坐标测定仪的软件架构，强调了其功能模块，如图像取差原理在提取目标方位和动态回波率分析中的应用。软件实现阶段，包括目标数据的获取、航迹的建立和预处理，以及滤波处理，以提高数据的准确性和可靠性。 论文还探讨了采样频率的确定，通过频谱分析和预测误差分析，优化了数据采集的时机和精度。此外，系统漏测点分布规律分析有助于进一步提升系统的鲁棒性。最后，作者在结束语中总结了研究的主要成果，并提出了未来可能的研究方向和改进空间。 整篇论文不仅提供了理论支持，还紧密结合实际工程场景，展示了人工智能和机器学习在火控系统目标定位中的具体应用，具有较高的实用价值和学术研究价值。