排序方式: 共有15条查询结果,搜索用时 15 毫秒
1.
使用无源时差(TDOA)定位技术确定无人机等小型辐射源目标的位置是当前研究的热点,针对时差定位算法较为复杂的实际情况,推导了时差双曲线的几何解,并提出了一种基于自适应无迹粒子滤波(AUPF)技术的移动目标定位跟踪方法。通过仿真对该方法在不同场景的应用效果进行了验证,进一步比较分析了算法的定位精度。结果表明,基于自适应无迹粒子滤波的时差几何定位跟踪算法可以在多种情况下较好地拟合出目标真实运动轨迹,实现对运动目标的定位跟踪,同时拥有更低的定位误差和更高的轨迹包容度,使用该方法可以显著提高对非合作移动辐射源目标的位置估计性能。 相似文献
2.
3.
定位系统的模型误差是制约定位精度提高的最主要因素之一。目前大多数定位系统都采用参数标定或者参数差分的方法降低模型误差对定位精度的影响。本文针对辐射源的多星定位应用,采用低信噪比的周期宽带信号作为参考信号,对定位系统的模型误差进行校准。校准过程建立了模型误差参数直接估计模型和辐射源位置直接估计模型。模型误差直接估计模型中,建立起接收参考信号波形与模型误差参数之间的关系,运用最大似然方法获得超分辨率的模型误差参数估计。辐射源位置直接估计模型中,建立起模型误差参数、未知辐射源位置与接收未知信号波形之间的关系,直接估计出辐射源的位置。针对参考信号带宽大,周期长,信噪比低,导致模型误差参数估计计算复杂度大的问题,利用参考信号的周期特性对参考信号进行能量累积和分步搜索方法逐级引导,提高了系统参数估计速度和精度。最后给出一个仿真算例说明方法的有效性。 相似文献
4.
在不受限制的复杂环境中在线跟踪任意类型的感兴趣目标仍是一项极具挑战的难题.本文在无模型跟踪框架基础上提出一种基于改进协作目标外观模型的在线视觉跟踪方法,解决了大多数协作模型类跟踪算法在学习阶段无法有效选择正、负样本的问题.该方法根据人类视觉感知准则将目标边缘信息视为最具区分度的目标特征,提出边缘判别模型并结合动态模型和检测模块建立二级似然匹配空间,为生成模型的似然匹配去除了背景干扰;采用分块策略建立目标生成模型,为模型引入空间结构信息;利用Mean-Shift计算各子块的最终位置和匹配系数,并根据子块匹配系数为遮挡处理和模型更新提供依据.在公开视频序列上同几种流行视觉跟踪算法的对比实验结果证明了本文算法的有效性和优越性. 相似文献
5.
6.
7.
8.
对于大规模无线传感网的工程应用,降低网络能耗、延长网络寿命和克服链路丢包成为设计传感网数据收集算法的关键因素。提出一种基于定向游走的稀疏压缩感知数据收集算法,网络节点以环状部署的方式非均匀分布在以Sink为中心的圆形区域内,每次数据收集过程由最外环内的随机唤醒节点发起,逐跳向内环定向游走,直至游走至CS数据缓冲区内结束收集过程。仿真结果表明,采用稀疏定向游走机制对全网数据进行投影采样,可以有效降低网络能耗,延长网络寿命。同时在有损链路环境下,该算法依然具有高精度的重构性能,克服了链路丢包对CS数据收集的影响。 相似文献
9.
视觉跟踪是智能监控、机器人和视觉导航等领域的核心技术.针对现有类贯序蒙特卡洛跟踪方法复杂度高、实时性差的问题,本文提出了一种融合置信区域内多级动态层表达的跟踪方法,采用更加可靠、有效的粒子模拟状态后验概率.该方法利用检测模块得到目标可能出现的置信区域,根据真实目标尺寸给出一种粒子采样策略,每个粒子代表一级动态层表达,并为每个粒子建立双层运动模型;构建Mean-Shift分块观测模型以引入空间和外观信息,同时根据子块的匹配程度计算粒子权值、检测目标遮挡状态并提出模型更新策略.在公开视频序列上同经典粒子滤波和Mean-Shift等算法的实验对比结果证明了本文算法具有较优的跟踪准确度和实时性. 相似文献
10.