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威胁评估是一个不确定的推理过程,为指挥员提供准确、及时的威胁信息,是CGF实体瞄准行为决策中最关键的任务之一。针对基于CGF智能决策系统,在分析威胁因素的基础上,提出了一种利用模糊关系方程估计目标威胁等级的算法。这一算法利用威胁因素和对应的威胁等级构成的训练模糊集合,建立威胁等级和影响因素之间的模糊关系。生成的模糊关系能利用给定的威胁因素和实时目标信息从而估计出未来的目标威胁等级。计算结果表明,这一方法是正确可行的。 相似文献
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针对基于对称量测方程的多目标跟踪,传统的滤波手段无法解决因对称变换带来的非高斯问题,提出一种新的遗传粒子滤波方法。新的滤波算法利用粒子的噪声含量与权值的负相关,改进了更新过程中权值计算所依赖的概率密度函数,避免了新量测噪声的求解。同时利用遗传算法的优势,保障了粒子的多样性,提高了粒子的使用效率,防止了滤波发散及局部最优。仿真结果表明,基于对称量测方程的多目标跟踪中,改进的遗传粒子滤波算法较扩展卡尔曼滤波算法、不敏卡尔曼滤波算法和联合概率数据关联滤波算法跟踪效果更好。 相似文献
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提出了一种在无人机降落并接近跑道的过程中,在已知跑道宽度的前提下,基于单幅跑道图像测量其位姿参数的新方法.通过分析跑道消影点与无人机位姿的关系,得到消影点的图像坐标与姿态角的关系.依据摄像机共线方程,推导出了无人机位姿与跑道的世界坐标方程系数及像直线方程系数的关系.通过合理假设,对位姿参数进行了简化,求解出无人机降落过程中的位姿状态.仿真实验结果证明,方法易于实现,可满足无人机自主降落导航的应用需求. 相似文献
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