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一种幅度信息辅助多伯努利滤波算法 总被引:1,自引:0,他引:1
在许多多目标跟踪场景中,目标返回的幅度通常强于虚警杂波返回的幅度。通过建立更加准确的包含幅度信息的目标和虚警杂波似然函数,可提高多目标估计精度。该文提出一种基于随机有限集的幅度信息辅助多伯努利滤波(Amplitude Information Assistant Multi-Bernoulli Filter, AIA-MBerF)算法。该算法通过建立幅度似然函数将幅度信息引入到多伯努利滤波的更新过程中,并给出针对线性和非线性模型的高斯混合(Gaussian Mixture, GM)和序贯蒙特卡洛(Sequential Monte Carlo, SMC)实现方法。仿真结果表明,该滤波算法相比于传统多伯努利滤波(Multi-Bernoulli Filter, MBerF)无论GM还是SMC实现都可获得更加准确稳定的目标数和对应的目标状态估计。 相似文献
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在分析其结构特点的基础上,将故障模式和影响分析技术应用于火炮供输弹系统。首先画出了系统方框图,然后找出了供输弹系统可能存在的故障模式、发生故障的原因和故障可能造成的后果,给出了故障检测方法和补偿措施,最后建立了FMEA表格。 相似文献
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介绍了一种小型爆轰驱动等离子体发生器,建立了相应的理论模型,并提出了由此小型爆炸等离子体发生器取代电热化学炮中毛细放电管等离子体源的纯化学能发射技术——爆炸等离子体化学炮新观念,探讨了这一新技术的可行性,并进一步提出了由多个爆炸等离子体发生器接力增燃化学炮推进剂的设计方案。 相似文献
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