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1.
高度机动目标Jerk模型及改进算法   总被引:1,自引:1,他引:0  
刘望生  李亚安  崔琳 《兵工学报》2012,33(4):385-389
针对Jerk模型常规算法跟踪Jerk机动时存在稳态确定性误差的固有缺陷,提出了Jerk模型改进算法。改进算法融合了Jerk模型及当前Jerk模型。Jerk模型描述弱Jerk机动,采用位置估计偏差和加速度变化率方差之间的关系调整系统噪声方差;当前Jerk模型描述强Jerk机动,采用修正瑞利分布描述加速度变化率方差统计特性。在滤波算法方面,引入模糊分布函数和强跟踪滤波器,改善了对弱Jerk机动的跟踪精度,并提高了对强Jerk机动的跟踪能力。理论分析和仿真结果表明,改进算法克服了Jerk模型常规算法的缺陷,能自适应地逼近不同强度的Jerk机动并进行准确跟踪。该算法在不同强度信号噪声比和不同量测噪声下,误差变化相对稳定,具有较好的跟踪精度。  相似文献   
2.
该文主要研究一型泵控式舵机液压系统。通过对泵控式舵机的原理分析,确定各部件的功能和参数。利用AMESim液压仿真软件建立模型,通过模拟负载,分析液压缸的油压变化,以及液压缸的位移量,结果表明系统建立稳定,并有较高的拓展性。  相似文献   
3.
4.
原料碳化硅粉体的形貌、粒径对所制备碳化硅多孔陶瓷的孔形状和孔径大小及分布有重大影响。以不同粒径的石油焦为碳源,直接与硅粉进行反应合成了Si C粉体,X射线衍射分析表明所合成的粉体为纯的β-Si C。通过分析软件Image Pro Plus测得了SEM图中的颗粒的粒径和圆度,研究了石油焦形貌、粒径及反应温度对碳化硅形貌、粒径的影响,并分析了不同温度下石油焦粒径与碳化硅粒径之间的关系。研究结果表明:Si C在1600℃时继承了石油焦层状和片状形貌;当温度为1700℃时,碳化硅由片状转变为具有一定球形度的球状,但随着温度升高球形度变差;Si C粒径受石油焦粒径和温度的共同影响,在1800℃时石油焦的粒径可以控制碳化硅的粒径。  相似文献   
5.
针对混响噪声下声源定位精度低和鲁棒性弱等问题,提出了多特征自适应IMM粒子滤波算法.该算法以麦克风接收信号的多特征作为观测信息,采用空时相关和迭代滤波建立了时延选择机制和波束输出能量优化机制,并在两者的基础上构建了似然函数以获得合理的声源位置信息.考虑到说话人运动的随机性,给出了自适应IMM算法,通过在线粒子集生成并将不同过程方差的模型进行交互来拟合说话人的不同运动模式,改善了说话人跟踪系统的稳健性.仿真和实测结果表明,所提算法利用了多特征定位信息的互补性,降低了观测误差不确定性对声源位置估计的影响,增强了随机运动声源跟踪系统的鲁棒性,提高了系统的定位精度.  相似文献   
6.
碳化硅中空纤维膜兼具碳化硅耐酸耐碱和中空纤维膜的比有效过滤面积大的优势。以不同碳化硅粉与炭黑、硅粉为主要原料,采用挤出成型和高温烧结的方法,制备出了碳化硅中空纤维膜,并对所制备样品的机械强度、孔隙率、孔径大小及分布、氮气通量等性能进行了测试。结果表明:碳化硅的种类对陶瓷纤维膜性能有较大影响,以绿碳化硅粉为原料制备的中空纤维膜其各项性能指标更优,所制备中空纤维膜具有高渗透性和窄孔径分布,并且随着碳化硅粉粒径的减小,所制备样品机械强度增大,开孔孔隙率、孔径以及氮气通量均减小。  相似文献   
7.
本文简要报道了用浸渍法生产的HB—3型钻钼系变换催化荆的制奋和测试方法,着重报道了其低温活性好、活性温度宽、耐硫,强度高、遇水不粉化等优点,并说明了其主要性能指标达到国内同类产品的先进水平。  相似文献   
8.
新概念认知声纳初步研究   总被引:2,自引:0,他引:2  
传统主动声纳系统在处理目标反射回波时,没有考虑到声纳接收机感知的环境信息和目标特性的先验知识对发射机的影响,发射信号参数固定,因此很难获得理想的探测结果。本文通过对声纳基本原理和关键技术的深入研究,受蝙蝠回声定位系统的启发,从理论上提出了一种基于知识理论的智能声纳系统方案——认知声纳。它能够根据环境变化和对目标特性的先验知识对发射机和接收机进行联合自适应控制,使声纳系统工作处于最优状态,提高对水下目标信号的探测和识别能力。  相似文献   
9.
为了使鱼雷更好地识别潜艇结构,从而有效区分潜艇和声诱饵,提出了一种基于分布式目标建模的潜艇目标识别方法。该方法在分布式目标建模理论的基础上,建立了潜艇分布式目标模型,并把分布式信号参数估计(DSPE)方法应用到潜艇分布式模型方位估计中,同时利用平面阵进行了计算机仿真,得到了潜艇回波的3D方位谱。仿真结果表明,该方法能很好的对潜艇结构进行识别,有助于鱼雷实施正确的攻击。  相似文献   
10.
机动目标当前统计模型模糊自适应算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
刘望生  潘海鹏  李亚安 《兵工学报》2016,37(11):2037-2043
针对当前统计模型常规算法跟踪机动目标的缺陷,提出了当前统计模型模糊自适应算法。该算法根据规范化的量测新息及其变化率并通过模糊推理实时选取机动频率,给出了加速度方差的新息幂函数调整方法,采用加速度估计值和预测值的偏差在线更新当前加速度均值。在此基础上,结合高斯隶属函数和强跟踪算法对其权值予以修正。当前统计模型模糊自适应算法不受机动频率人为给定和最大加速度极值设置的限制,适用于不同范围和程度的机动。利用当前统计模型模糊自适应算法对阶跃机动、圆周机动、Jerk机动3种典型机动场景进行了计算机仿真,并与当前统计模型常规跟踪算法和Jerk模型自适应算法进行了比较。仿真结果表明,该算法扩大了跟踪范围,具有较好的稳态特性和瞬态特性,其跟踪精度和收敛速度优于其他两种算法。  相似文献   
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