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基于修正转弯模型的交互多模型跟踪算法 总被引:1,自引:0,他引:1
《现代防御技术》2015,(3)
临近空间高超声速飞行器具有极快的飞行速度和独特的机动模式,传统单模型跟踪方法不能对此类目标进行有效跟踪。提出了基于修正转弯模型的交互多模型跟踪算法,该算法修正了转弯模型,利用当前统计模型思想对目标角速度进行实时估计。首先分析了临近空间高超声速目标的特性,然后根据目标运动方程,对目标角速度进行实时估计,最后通过交互多模型实现对临近空间高超声速目标的跟踪。蒙特卡罗仿真结果表明,IMM跟踪算法能够有效跟踪临近空间高超声速目标,且跟踪的精确度、稳定性等明显优于单模型。 相似文献
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在机动目标跟踪定位问题中,引入参考加速度的跟踪算法对目标定位跟踪精度高、效果好,但在目标发生高速机动时,其跟踪误差较大,收敛速度慢。针对这种情况,提出一种引入速率量测的自适应性圆周运动跟踪算法,并通过建立一种模型结构变换机制,将两者算法有效结合,构成一种变结构多模型算法(Variable Structure Multiple Model,VSMM)。在高机动条件和典型反舰导弹攻击航路下对算法进行仿真实现,证实了该算法相比于引入参考加速度跟踪算法,跟踪精度较高,收敛速度更快,具有一定工程实践指导意义。 相似文献
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为提高对机动目标的跟踪精度,提出了一种新的基于最小模型集切换的变结构IMMPF跟踪算法,其中以"当前"统计模型为基础的不同最小模型集在不同时刻之间的切换实现了多模型的结构变换。当目标机动方式发生改变时,通过最小模型集的切换实现算法的滤波模型与目标实际机动方式的快速匹配,减小了目标机动的响应时间。通过仿真实验,与通用的IMM估计进行了比较,证明了算法的优越性。 相似文献
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针对防空武器的作战使用需求,提出了一种基于深度学习的防空武器红外目标识别流程,通过大视场进行目标检测,小视场进行目标跟踪识别.在目标检测阶段,采用YOLO网络模型实现全图多目标识别定位;在目标跟踪阶段,采用超分辨率重建算法提升目标局部图像分辨率,利用深度残差网络模型实现跟踪目标的识别分类.试验结果表明,基于深度学习的空... 相似文献