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研究了基于捷联惯导(SINS)、多普勒声速剖面仪(ADCP)的水下组合导航方法。建立了基于四元数的SINS/ADCP误差模型。针对一般粒子滤波算法中存在的粒子退化问题,对Unscented粒子滤波算法进行了研究,并应用于SAS导航模型。算法采用Unscented卡尔曼滤波(UKF)引入了最新观测量来产生粒子滤波(PF)的建议密度分布,提高了状态估计的性能。仿真结果表明:在SAS复杂的运动情况下,UPF算法比传统粒子滤波算法具有更高的精度。 相似文献
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绳慧 《军械工程学院学报》2013,(5):55-62
粒子滤波在基于图像序列的目标跟踪中获得了广泛应用.针对其计算量较大的问题,提出一种迭代卡尔曼粒子滤波算法,将非线性跟踪问题分解为线性子结构的全局状态空间模型和非线性子结构的局部状态空间模型,利用粒子滤波在卡尔曼滤波估计值的局部范围内搜索目标,逼近真实目标状态.将实验结果与粒子滤波进行比较,结果表明,迭代卡尔曼粒子滤波减少了粒子数,降低了计算量,能够对高机动目标进行实时稳定的跟踪. 相似文献
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基于贝叶斯滤波原理,介绍了粒子滤波(Particle Filter,PF)的基本思想和具体算法实现步骤。针对非高斯噪声对水下信号目标跟踪的影响,分别对符合高斯分布、韦伯分布和伽马分布的随机噪声序列,在噪声均值和方差相同的条件下,对比分析了扩展卡尔曼滤波(Extended Kaman Filter,EKF)算法和PF算法的估计精度。仿真结果表明,在非线性非高斯环境下EKF算法跟踪性能严重下降,而PF算法能继续保持较好的跟踪精度,证明PF算法在非线性非高斯系统中的有效性。 相似文献
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卡尔曼滤波器对线性高斯滤波问题能提供最优解, 而对目标运动模型、观测方程等要求的非线性就不再适合,提出了一种机动目标自适应非线性粒子滤波算法-" 粒子滤波器"(Particle Filters PF)法, 这种方法不受线性化误差和高斯噪声假定的限制,适用于任何状态转换或测量模型, 分析比较了粒子滤波(PF)与扩展卡尔曼滤波算法(EKF) 的滤波精度、运算量等方面指标.给出了基于典型非线性模型的算法仿真, 仿真结果表明粒子滤波新方法优于EKF对机动目标跟踪. 相似文献
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在自卫噪声干扰下,单脉冲雷达可以从有源跟踪方式转为无源跟踪方式,利用敌方释放的噪声干扰进行无源跟踪.首先对有源角跟踪精度进行了分析与计算,然后在无源跟踪时两路接收支路不对称、噪声干扰振幅起伏、中放带宽有限和归一化受到破坏等主要误差原因分析的基础上.对无源角跟踪精度进行了估算.得出一般情况下无源角跟踪误差大于有源角跟踪误差的结论. 相似文献
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针对固定翼无人机对地面目标进行保距跟踪过程中不能稳定获取目标图像的问题,设计了一种提高视觉目标跟踪稳定性的算法。该算法基于核相关滤波算法,提出了线性旋转子空间的概念,用于估计平面外旋转后的目标图像,在跟踪的过程中通过跟踪效果判断是否对线性旋转子空间进行校正。这种更新机制提高了在相对位置不断变化的情况下视觉跟踪的稳定性和准确性,有效地降低了跟踪漂移的程度。算法在无人机跟踪视角的视觉跟踪数据集中进行了测试,结果显示在跟踪的准确性和鲁棒性上明显好于当前主流跟踪算法。并使用固定翼无人机进行了实机飞行,验证了算法的可行性。 相似文献
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战场区域移动通信系统中,指挥中心实时地将主波束对准作战分队来波方向,而将其他方向的来波作为干扰置零陷,不仅提高了抗干扰能力,而且还可对作战分队进行定位。这一过程是通过跟踪移动用户信号的波达角(DOA)来实现的,传统的高分辨率DOA估计算法,如MUSIC、ESPRIT等算法,无法实现自适应、实时跟踪,因为它需要对接收信号的协方差矩阵反复进行特征值分解或奇异值分解,计算量大。针对这一问题,引入基于改进的信号子空间自适应跟踪的卡尔曼(Kalman)滤波算法,该算法直接从信号子空间中提取DOA的更新,无需从协方差矩阵中提取。仿真结果表明,该算法不仅降低了运算量,而且可跟踪多用户的DOA。 相似文献
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研究纯方位目标跟踪系统对常加速目标跟踪时最优观测者轨线及其跟踪性能问题。基于最优控制理论建立最优观测者轨线的优化模型,运用解析法得到距离精度准则下常速率观测者最优航向的必要条件,通过仿真讨论了观测者轨线对目标跟踪性能的影响。仿真结果表明,观测者沿距离精度准则下的最优轨线机动,可提高对目标距离的估计精度。 相似文献
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为研究三轴跟踪平台的过顶问题,讨论了退化α型跟踪算法,提出了完全退化型算法和三步跟踪算法,并从理论上证明了所给出的算法可以解决过顶问题。对距离地球表面大约2000km星体,应用完全退化型算法进行计算机观测仿真,计算数据表明,运用完全退化型算法可以使三轴的转动角速度控制在0.56((°)s)以内。随后将三步跟踪算法应用到三轴自动跟踪平台试验,试验表明三步跟踪算法可以解决过顶跟踪问题。 相似文献