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1.
在多站无源均值定位算法中,为了解决部分传感器间夹角过大或过小所导致的定位精度下降问题,提出一种基于虚拟量测变换的多传感器管理无源定位算法.首先在全局坐标系下分析了传感器间夹角对误差几何稀释度(GDOP)的影响,进而得到双站获得较好定位精度的夹角约束关系;其次针对不满足该约束关系的传感器组合提出一种虚拟量测变换定位算法,通过空间管理的方法达到对传感器的优化布站,并结合算法的实施步骤对其原理及特点进行了理论分析,尤其对变换前后的交点精度进行了比较.仿真结果表明虚拟量测算法的定位精度要明显优于均值算法,进而说明该算法的有效性及传感器管理在多站无源定位中的重要作用. 相似文献
2.
针对D-S 证据理论在融合高度冲突的证据时可能导致与直观结果相悖的问题, 已有的基于修改数据模型的方法更多地考虑如何提高冲突证据结果的聚焦程度, 而没有考虑冲突成因以及如何通过冲突原因判断来削减证据之间的冲突. 对此, 提出一种闭世界框架下的灰色模糊多属性决策方法. 根据一般的灰色关联分析方法的基本思路, 将灰色关联度与欧氏距离有机结合, 构造出一种平均相似度对方案进行评价, 进而得到方案的排序结果. 最后, 通过实例分析验证了所提出方法的可行性和有效性. 相似文献
3.
针对高脉冲重复雷达距离模糊问题,提出一种新的混合滤波解距离模糊方法.通过把脉冲间隔数和脉冲间隔变化量作为目标待估计状态,对离散的脉冲间隔数、间隔变化量和连续的目标状态(位置和速度)进行混合滤波,从而将解距离模糊问题转换为对脉冲间隔数的估计问题.初始时刻,由于距离量测模糊,利用多个高脉冲重复频率(HPRF)采用欧氏距离对混合状态进行初始化.在滤波过程中,为了避免门限选择,首先根据脉冲间隔变化量的有限个离散取值,将六维向量的混合滤波模型等效为有限个五维向量的混合滤波模型;然后对量测分别进行混合滤波;最后通过对各模型得到的新息的2范数进行比较获得混合状态估计,从而实现解距离模糊.混合滤波解距离模糊方法为实现高脉冲重复频率雷达实时解距离模糊提供了一种新的研究思路,仿真结果表明,本文提出的混合滤波方法在只有一个脉冲重复频率获得目标量测时较现有多假设方法收敛速度快,并且可以克服多假设方法在脉冲间隔数变化时发生的解模糊错误. 相似文献
4.
5.
雷达辐射源信号通过射频、脉冲重复周期、脉宽、天线转速等属性来描述。然而这些属性并不是在每个雷达数据库中都对识别起作用,通过粗糙集理论对其属性进行约简和规则提取,并且确定各属性的权重。对于没有受污染或受污染程度较小的信号可以通过约简规则进行匹配识别,如果受污染程度较为严重或失真的信号或是由粗糙集约简得到多义的规则,则可以计算目标信号各属性与数据库中各信号各属性的灰关联度,并用粗糙集计算得到的各属性权重对各属性得到的关联系数进行加权求和,得到关联度最大者为识别结果。仿真结果表明,基于粗糙集和灰关联理论的雷达辐射源信号识别方法能够有效地缩减识别过程,得到满意的识别结果。 相似文献
6.
7.
作为概率假设密度滤波的典型实现方式,粒子概率假设密度滤波器无需线性高斯等先验假设,因而在多目标跟踪中得到了广泛的应用。为解决粒子退化问题并保持粒子规模,该滤波器引入了重采样机制,然而,该重采样机制易引起粒子多样性耗尽,导致粒子贫化问题产生。为解决这一问题,该文提出一种新的基于随机摄动再采样的粒子概率假设密度滤波器。首先,全面分析了粒子概率假设密度滤波因粒子贫化问题导致目标失跟的过程。然后设计了一种随机摄动再采样算法,该算法在重采样导致粒子多样性缺失时,根据源粒子的位置与复制次数随机产生相应数目的新粒子,并对源粒子进行删减,其可在保留源粒子信息的前提下保持粒子的多样性。最后,该文将该算法纳入概率假设密度滤波框架,提出了一种新的粒子概率假设密度滤波器。仿真结果表明该滤波器在不显著增加运行时间的前提下能够克服粒子贫化问题,相比标准的粒子概率假设密度滤波器具有更好的跟踪性能。 相似文献
8.
9.
介绍了非合作双基地雷达的基本几何关系,讨论了非合作双基地雷达中4个重要参数(基线距离、双基地距离差、发射站目标方位角、接收站目标方位角)的测量方法,利用这4个参数可构成4种测距算法。在考虑基线距离误差的情况下,推导了这4种算法的测距误差公式。仿真结果表明,各算法测距精度与双基地雷达的几何结构有关,通过优化可得空间测距精度最高区域。实际系统的测距方案应根据所能测出的参数进行选择,同时应注意各算法的适用区域。 相似文献
10.
针对应用三星组成卫星簇对地面辐射源定位的问题,提出了利用数字地图辅助以及使用WGS-84坐标系作为精确定位的模型,在此基础上提出了对地面辐射源目标进行定位的迭代格式的定位算法,并且利用模拟三维地形图进行了定位结果仿真;推导了定位方法的理论误差表达式,研究表明定位仿真结果与误差理论分析一致,并可降低由目标高程假设带来的定位误差。 相似文献