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文中用TDOA测量,提出了一种定位机动目标的最大似然-卡尔曼滤波算法.首先根据高斯牛顿法推导出最大似然估计实现对固定目标的静态定位,然后根据目标机动模型把得到的连续的固定目标位置估计作为卡尔曼滤波的观测输入实现对目标的精确定位.仿真结果表明这种算法有较好的定位跟踪效果. 相似文献
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针对“当前”统计模型算法中加速度极限值预先设定对算法造成的不利影响,提出了一种改进的机动目标跟踪算法,即位置偏差估计自适应算法.该算法利用位置预测估计与位置估计之间的偏差对噪声方差进行自适应调整,从而避免了加速度极限值的预先设定问题,提高了机动目标的跟踪性能.仿真结果也表明了该算法的良好跟踪性能. 相似文献
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飞行器协同探测相比于单飞行器探测具有精度更高、抗干扰能力更强的优势。传统制导控制设计过程中通常将目标定位跟踪和制导算法进行解耦设计,但实际上制导算法需要实时估计的目标位置等参数作为输入,而制导算法也会影响目标跟踪状态和测量方程的构建以及观测条件,两者存在较高的耦合度。解耦分别设计会造成一定的信息缺失,降低估计和制导精度。针对这一问题,本文构建了一种基于无迹变换的协同探测与制导一体化设计方法,一方面将协同探测目标定位算法引入制导律中,利用融合的目标位置估计均值和方差作为制导算法的输入,将制导过程作为一个随机矢量的非线性传播过程,利用无迹变换获取飞行控制角的均值和方差。仿真实验验证了该方法与传统的速度方向控制滤波算法定位相比,既能提升探测精度,同时满足较低的过载,较好地对飞行器的速度方向和姿态进行控制。 相似文献
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测向和测频改进的最小二乘单站定位跟踪方法 总被引:2,自引:0,他引:2
为了利用无源单站系统实现对运动目标定位与连续跟踪,提出基于最小二乘估计算法的运动目标无源定位跟踪方法。即利用均匀的等间距线列阵作为单个观测站,对多个运动目标进行方位和多普勒频率测量,在此基础上通过多点多次测量,采用最小二乘估计算法对非线性系统求解得到目标的定位解。仿真结果表明:该方法不但能够对多个运动目标进行定位,而且能够对其进行连续稳定的跟踪。 相似文献
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在无线通信环境中,无线射频信号易受到干扰,强度波动较为明显。为定量描述和分析目标位置与无线信号强度之间复杂、多变的关系,更加精准地估计目标位置,提出了基于极限学习机(ELM)模型的粒子滤波(PF)无设备定位算法。该算法包括ELM模型构建(离线阶段)和目标位置估计(在线阶段)。在ELM模型构建阶段,建立目标在不同位置与链路(发射节点与接收节点之间的通信链路)信号强度变化的离线数据库,利用ELM构建目标位置与无线射频信号强度的映射关系。在目标位置估计阶段,通过映射关系结合PF实现目标位置的跟踪。实验结果表明,所提算法不仅有效地解决了目标位置与无线射频信号强度的映射关系,而且比高斯过程模型-PF、支持向量机-PF等现有算法显著提高了目标跟踪精度。 相似文献