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组网雷达对目标三维定位精度仿真分析 总被引:16,自引:0,他引:16
在研究多部两坐标雷达组网对目标的三维空间定位问题时,给出了一种利用WLS(Weighted Least Square)算法进行数据融合处理的方法,推导了定位精度公式,并且研究了在不同条件下的定位精度几何稀释和高度误差。仿真结果表明此方法可以有效地提高组网雷达的定位精度。此公式可以推广到三站以上的组网雷达系统中,在雷达缺乏高度测量的情况下,此方法能够实现对目标位置和高度的有效估计。 相似文献
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红外三维定位精度分析 总被引:5,自引:0,他引:5
分析了红外探测器的三维定位算法,推导了定位误差公式,研究了目标位置、测向误差和探测器位置测量误差等因素对定位精确度的影响,并对几种定位方案的定位精度进行了比较。仿真计算结果表明,红外定位系统具有较高的精度。 相似文献
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在某些应用中需要使小型机动接收平台(飞机或舰船)对目标进行定位,该文利用基站阵列辅助小型机动平台定位目标,可构成多输入多输出(MIMO)和多输入单输出(MISO)两种工作模式。文中建立了几何模型,并分别在这两种模式下推导了目标相对定位精度的几何稀释(GDOP)的计算公式,分析了两种模式下影响GDOP的各种因素。仿真结果证明,MIMO模式下,目标的相对定位精度与目标方位角和小型机动平台位置均无关;阵列天线数目较大或小型机动平台离目标较远时,MIMO模式的定位精度高于MISO模式;当阵列天线数目较小且小型机动平台离目标较近时,MISO模式的定位精度高于MIMO模式。 相似文献
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为提高视觉测量系统的精度,以一种复眼结构为模型, 着重探讨了复眼系统的多子眼在提高目标定位精度中的作用,并进行系统的仿真分析。首先,对复眼结构进行了简要介绍。随后利用Zemax建立了复眼的光学入射模型。接着,设定标定目标平面并逐点设定空间三维坐标并得到标定点与透镜中心之间的入射角度。然后,建立起入射角度与对应像点之间的关系作为标定结果。最后,根据标定结果分别利用复眼中不同子眼数对空间目标点坐标进行求取。分析结果显示:利用复眼多子眼共同定位目标较传统的双目视觉能获得更高的精度,并且精度会随着子眼数目的增加而提高,该方案为复眼的实际制作和应用提供了良好的指导作用。 相似文献
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无源雷达协同定位精度仿真研究 总被引:9,自引:0,他引:9
无源雷达定位精度直接影响雷达的作战使命,本文分析了对典型运动目标双站协同测距理论定位精度,具体给出了提高双站定位精度优化算法的计算机仿真结果,并在计算机仿真结果基础上讨论这种方法的应用范围和需要注意的问题。 相似文献
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多站时差定位精度分析 总被引:1,自引:0,他引:1
解楠 《太赫兹科学与电子信息学报》2003,1(3):38-42
讨论了多站时差定位技术用于再入低高度目标轨迹测量的问题,首先介绍了多站时差定位方法的基本原理,然后结合现有的遥测系统分析了采用多站时差定位技术时产生误差的原因,并给出了可能达到的定位精度,最后探讨了目前改善定位精度的几种可行办法。 相似文献
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针对目前的航空管理和作战指挥系统的需求,该文提出一种基于分布式两坐标(2D)雷达网络的目标3维跟踪算法。首先,该文从集中式框架下融合中心的广义量测方程出发,推导了融合中心的更新方程。而后,将更新方程中的量测用各部雷达的局部跟踪信息来代替,并由此得出目标3维状态的估计。从推导过程可知,该文所提算法是量测扩维的集中式融合算法通过矩阵变换直接得到的,只是变换过程中对单雷达跟踪模型进行了近似,因此是次优的。最后,蒙特卡罗仿真实验表明,该算法收敛速度很快,且跟踪精度很高,可以满足实际需求。 相似文献
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针对组网雷达的先进数据融合处理技术,提出使用"灵巧噪声"干扰技术对网内雷达进行干扰,推导出"灵巧噪声"干扰条件下的干扰方程。在分析"灵巧噪声"干扰对雷达站观测精度影响的基础上,运用GDOP指标衡量"灵巧噪声"干扰技术对组网雷达的干扰效果。通过仿真试验和结果分析,定量地阐明了具体干扰效果。 相似文献
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为了克服现有目标高度补偿算法存在的模型假设不合理、实际应用效果难以保证等问题,本文以目标恒海拔等速运动为前提,利用协同单元提供的目标指示信息,对两坐标雷达的空间目标跟踪问题重新进行了研究.首先根据不同坐标系间的转换关系,构建了目标高度的准确表达式.然后通过恒等变换和合理的近似,得到了目标高度的估计公式,并利用绝对值不等式和柯西-施瓦茨不等式,推导得到了高度估计公式的误差.最后联合目标高度估计公式和两坐标雷达的缺维量测方程,采用扩展卡尔曼滤波方法,实现了目标空间状态的估计.仿真结果表明:本文算法可有效地对目标高度进行补偿,获得稳定、可靠的目标空间状态估计,从而为两坐标雷达目标空间状态估计问题提供了相对有效完善的解决方法. 相似文献
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提出了一种利用单目视觉识别目标并且进行精确的三维定位,用于机械手对目标的精确定位.首先通过模板匹配的方法在图像中识别出目标并计算其中心坐标,然后分别在相同高度和水平的四个相隔一定距离的位置上采集目标图像,根据目标在图像中的位置变化,结合平行双目视觉原理与小孔成像的缩放比例关系,计算摄像头距离目标的深度距离.该系统易搭建、成本低,定位精度较高. 相似文献
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