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传统方位指向估计方法难以适应天线扫描速度变化的情形,为此建立波束方位指向估计的状态空间模型,并引入粒子滤波技术对状态变量进行估计。粒子滤波是非线性和非高斯情形下进行状态估计的强有力算法,采用粒子滤波的雷达波束方位指向估计算法具有良好的性能,能够适应天线扫描速度变化的情形。仿真实验验证了所提算法的适用性和有效性。 相似文献
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适当的运动模型和估计方法是提高再入目标跟踪性能的关键.选择机动再入动力学模型,将再入目标跟踪问题转化为状态和参数的联合估计问题,并利用试验数据分析了再入模型状态和参数的相关性.针对原始双重酉滤波算法的确定性系统输入假设造成信息损失的局限性,提出了一种基于随机性系统输入假设的改进双重酉滤波算法,并从理论上分析了该算法的估... 相似文献
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针对机动目标跟踪中常见的量测转换问题,提出了一种基于球坐标系下最优线性无偏估计滤波的交互多模型算法。该算法的核心思想是将最优线性无偏估计滤波作为交互多模型中的基本滤波,完成对机动目标的跟踪。在仿真试验中,将该算法与基于扩展卡尔曼滤波的交互多模型算法进行比较,结果表明该算法有效地抑制了扩展卡尔曼滤波中常见的滤波发散问题,并且提高了跟踪的精度,具有较好的实用性。 相似文献
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雷达波束方位指向估计是雷达侦察及精确干扰等雷达手段的基础和关键技术。传统估计方法难以适应天线扫描速度变化的情形,为此该文建立了波束方位指向估计的状态空间模型,并引入粒子滤波技术对状态变量进行估计。粒子滤波是非线性和非高斯情形下进行状态估计的强有力算法,基于粒子滤波的雷达波束方位指向估计算法具有良好的性能,能够适应天线扫描速度变化的情形。仿真实验验证了所提算法的适用性和有效性。 相似文献
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针对采用估计可测参数偏离量建立航空发动机机载自适应模型的方案中,可测参数偏离量估计的问题,引入了CA(Constant Acceleration)模型,建立了简化的可测参数状态方程和测量方程,采用自适应Kalman滤波算法直接估计可测参数,由估计出的可测参数与发动机非线性模型计算的额定值之差,获得可测参数偏离量.为解决因简化的状态模型系统误差较大,采用标准Kalman滤波会出现估计严重偏离真值的问题,分析了标准Kalman滤波准则和状态模型误差对滤波结果的影响,采用动态调整状态预报在滤波估计结果中权重的策略,给出了单因子自适应Kalman滤波算法准则及递推公式,使滤波估计准确.对不同的可测参数分别采取序列滤波的方法,减少了运算量.以仿真产生的发动机测量数据为例,对系统模型和所设计的算法进行验证,计算结果表明,所设计的滤波算法具有很快的收敛速度和计算速度,结果优于标准Kalman滤波算法,具有更好的估计精度和一定的工程应用价值. 相似文献