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1.
作为最近提出的一种非线性滤波方法,Unscented卡尔曼滤波器(UKF)具有易实现、较高的估计精度和中等的计算量等优点。然而,像扩展卡尔曼滤波器(EKF)一样,UKF关于模型不确定性的鲁棒性很差、对初始条件很敏感,容易出现状态估计不准,甚至发散等现象。为了克服UKF的缺陷,基于强跟踪滤波器(STF)理论,通过引入一种多重次优渐消因子在线调整滤波器增益矩阵,提出一种改进的UKF,并通过目标跟踪的仿真实验验证了该滤波器的有效性。仿真实验结果表明改进的Unscented卡尔曼滤波器具有好的鲁棒性,而且能够快速收敛。  相似文献   
2.
利用OpenGL 技术实现雷达阵地环境的三维显示   总被引:1,自引:1,他引:0  
利用OpenGL技术,对已收集到的三维地形高程数据运用三角形网格法和以高度分层设色的方法进行了模拟显示,从而得到一个三维的雷达阵地虚拟战场环境,为雷达阵地的选取提供了一个直观的三维背景平台。  相似文献   
3.
利用双波段红外探测系统测到的目标双波段红外辐射信息,推导出目标的伪距离量测信息,使得单站红外探测系统变为可观测系统;在此基础上,采用带反馈的分布式估计融合算法,将雷达与双波段红外探测系统得到的局部航迹进行融合,并将每次融合估计的结果反馈给局部传感器,使得融合中心达到最优性能的同时,减小了雷达和红外局部估计的误差.仿真结果表明:①单站红外探测系统利用目标的双波段红外辐射信息能够对目标进行有效地跟踪,跟踪精度较高;②带反馈的布式估计融合算法具有良好的跟踪性能,而且能够明显改善局部传感器的跟踪精度.  相似文献   
4.
通过对"当前"统计(CS)模型的分析研究,在常加速(CA)模型的基础上利用速度预测估计与实时速度估计间的偏差进行自适应方差调整,提出了一种修正常加速自适应调整模型.理论分析和仿真结果表明当采样周期T较小时,该模型具有与CS模型相当甚至更高的跟踪精度和较小的计算量.  相似文献   
5.
为了克服“当前”统计模型自适应跟踪算法(CAF)跟踪匀速运动目标误差较大和跟踪加速机动目标速度与加速度估计误差和动态时延较大的缺陷,通过分析研究CAF算法,采用截断正态分布表征目标的机动加速度特性,考虑风速和加速度估计均值的影响,对机动加速度与方差自适应关系修正,自适应补偿过程噪声协方差矩阵,提出了一种改进的机动目标自适应跟踪算法。理论分析与仿真结果表明,该算法能够准确描述目标的各种机动情况,具有良好的跟踪性能和实际应用价值。  相似文献   
6.
由于本地检测器和融合中心的距离比较远,会加剧信道的非可靠性和增加信道的传输能量,基于非理想信道,研究了增加中继节点的分布式检测的最优化算法。为了使系统检测性能达到最优,需要对所有节点的判决规则进行联合最优化。最后对使用和不使用中继节点的系统进行性能比较。  相似文献   
7.
基于UML和HLA的装备维修保障仿真系统建模   总被引:1,自引:0,他引:1  
基于UML和HLA的装备维修保障体系中部分仿真过程建模,首先确定联邦目标,得出装备维修保障系统效能,确定仿真应用的边界和范围,描述仿真应用中的对象及对象间交互.接着决定仿真应用中的联邦成员,开发联邦对象模型.通过运用程序设计语言实现编程,最后运行联邦,分析输出结果,实现仿真系统中的时间管理服务所有权管理服务.  相似文献   
8.
针对本地检测器的检测环境比较恶劣和本地检测器至融合中心的传输信道为非理想信道的情况,提出一新的反馈算法。将融合中心的判决信息反馈至融合中心,用来剔除工作不正常的本地检测器或性能恶劣的信道,基于性能正常的本地判决信息,应用聂曼一皮尔逊(NP)规则来推出融合中心的最优化判决形式。最后通过三检测器的系统仿真表明:在此情况下,融合中心应用反馈使检测性能得到了改善。  相似文献   
9.
针对雷达与红外传感器的时间和空间偏差配准问题,给出时空偏差配准模型,提出了一种时空偏差实时估计算法.该算法将目标的运动状态和传感器偏差组合在同一状态方程中,构建扩维状态的系统动态方程和量测方程,并通过对量测方程的非线性分析,采用UKF和KF两级滤波的方法进行目标状态和配准偏差的联合估计.仿真结果表明,与采用UKF滤波的方法相比,该算法具有更高的估计精度,而且减小了计算量.  相似文献   
10.
为了解决现有窄带短波通信系统存在的速率低、误码率高等问题,基于正交频分复用技术和空间分集接收技术,提出了一种可用性高的窄带短波高速数字系统.该系统在发射端采用多进制正交振幅调制和信道编码交织,在接收端采用信道估计和分集接收技术,从而有效降低了系统误码率.仿真结果表明,当短波系统传输速率为9.6 kb/s时,在采用多天线分集接收技术之后,与国外同类典型研究结果相比,多天线分集技术有3~6d B的增益,这说明多天线分集技术提升了短波系统的性能,使得系统达到了可用性要求.  相似文献   
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