机动目标的跟踪预测是火控系统的主要任务之一。传统的机动目标跟踪预测将这一任务分两个步骤来完成:先建立机动目标的运动模型,再选用某种滤波预测算法。因此,最终的预测效果就由模型精度和算法精度来共同决定。然而,在实战中,通常很难建立准确描述机动目标运动的模型,而只能采用“假定”的方法获得机动目标的运动模型,这就势必影响未来一段时间目标运动参数预测的精度。灰预测的方法则无须建立机动目标的运动模型,直接对所获得的信息进行建模预测,比传统的方法更贴近实际。 本文介绍了灰预测的有关理论,并针对灰建模方法中的不足,提出了相应的改进方法,进而将灰色系统理论的优势和火控计算的实际要求相结合,利用计算机仿真技术对灰色理论在火控系统中的应用作了一定的探索性研究。 主要研究成果如下: 1.深入分析了常用的灰模型的建模机理和算法。 2.重点分析了GM(1,1)和GM(2,1)模型的建模机理和具体算法,在此基础上找到了其建模过程中存在的缺陷和不足,提出了相应的改进方案;这是本文在灰色系统理论研究上的创新。改进后的效果通过计算机仿真的方法进行了验证。 3.以灰模型为基础,将灰预测方法用在火控系统的机动目标跟踪预测问题上,并在matlab6.5环境下,利用仿真的手段检验其效果,分析其优缺点。这对灰色系统理论在军事领域的应用是一种探索,也是本文的又一个创新。 4.对于含噪数据,讨论了新陈代谢的小波去噪在机动目标跟踪中的去噪效果。