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针对单脉冲雷达处理同一分辨单元内密集多目标回波时收敛较慢的问题,提出了一种将Metropolis算法和最小描述长度(MDL)准则相结合的密集多目标分辨算法.构建Metropolis算法中的更新函数和迭代规则,促使待估参数的不同马尔可夫链间的融合;根据融合判定规则选取抽样样本,估计出对应的目标参数;利用MDL准则实现密集目标的准确分辨.该算法不仅提升了收敛速度,而且具有较高的参数估计精度,提高了算法在多目标下的分辨性能.仿真结果验证了所提算法的有效性和可行性. 相似文献
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针对传统记录重演方法存在同报文格式相关、需要被控程序紧密配合及数据传输效率低等问题,提出了一种基于数据截获与欺骗方式实现的通用记录重演解决方案。首先,利用Winsock2 服务提供者接口技术,实现了网络数据的自动截获;其次,采用内存映射文件技术解决了数据共享和高速存取问题;最后通过向用户程序发送伪消息激发其读数据动作,完成数据注入。实际应用表明,新方法避免了数据的网络传输,无需被重演程序配合且与系统报文无关,能够完成10倍速度的流畅重演,普适于分布式仿真与模拟训练系统。 相似文献
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联合概率数据关联粒子滤波(joint probabilistic data association-particle filter,JPDA-PF)算法常被用来解决群目标跟踪中的数据关联和非线性滤波问题.针对算法的数据关联时间较长以及样本枯竭问题,本文阐述了一种利用模糊聚类和拟蒙特卡罗重采样的群目标跟踪算法.首先,在群演化网络模型的基础上,采用最大熵模糊聚类法来完成群内个体目标和量测之间的数据关联,利用模糊隶属度来构建互联概率矩阵.其次,在目标状态样本的重采样的过程中,利用随机化拟蒙特卡罗序列映射到拟复制样本的子空间上,提高样本的多样性,抑制样本枯竭的出现.仿真实验结果表明,与JPDA-PF算法相比,本文算法能有效估计群内目标状态和群结构,并具有更优的估计性能. 相似文献
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针对传统基于雷达散射截面积(RCS)的微动特征提取验证所使用数据源精度不高、未考虑弹头平动等问题,文中搭建了分布式特征提取验证系统,对常用进动周期提取方法进行了验证。首先,分别使用STK和FEKO软件生成了弹头的运动特性及弹头RCS模板;其次,将运动特性同RCS模板进行复合,生成中段弹头的高精度RCS序列;最后,基于生成序列,验证常见算法的提取效果。仿真验证表明:提取方法的正确率不仅受制于噪声强度,并且同平均视界角的取值密切相关,当平均视界角小于35毅时,自相关函数法相对多重自相关方法正确率高出2倍以上。 相似文献
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