排序方式: 共有27条查询结果,搜索用时 62 毫秒
11.
针对传统递推式鲁棒H∞滤波收敛条件在工程中较难满足的问题,提出了一种自适应补偿的递推式鲁棒滤波算法。在分析滤波器收敛条件的基础上,对滤波器中迭代矩阵进行补偿程度自适应的修改,并结合实际系统要求给出了滤波误差定量度量指标,即响应时间、偏离度、波动程度,以验证算法的正确性。GPS/IN S等组合导航系统仿真结果表明,此方法滤波误差下降速度、无偏性及平稳性均优于改进前滤波算法,且计算量几乎不增加;此方法克服了收敛条件不满足导致滤波精度下降的缺陷,扩大了递推式鲁棒滤波的应用范围,具有较大的工程应用价值。 相似文献
12.
针对天波超视距雷达在雷达坐标系下进行目标跟踪时,滤波器输出的各传播模式航迹起始与终结时刻的不同所造成的航迹缺失条件下的航迹融合问题,研究自适应天波超视距雷达航迹融合算法,通过应用当前时刻获得的新信息与历史时刻获得的信息联合确定最优关联假设,随着新信息的不断累积,对后向或前向不同时刻的航迹、传播模式以及目标的最优关联假设不断地进行修正,从而获得最优的目标状态估计。仿真表明,与多假设航迹融合算法相比,自适应天波超视距雷达航迹融合算法大大降低了融合结果误差,并对于电离层模型的误差具有很好的适用性和鲁棒性。 相似文献
13.
14.
15.
16.
17.
18.
多路径Viterbi数据关联跟踪算法(MVDA)研究了运用动态规划的优化算法解决天波超视距雷达多路径数据关联问题,该算法是基于电离层状态已知稳定条件下的.提出一种电离层状态非稳定条件下的多路径Viterbi跟踪算法,该算法针对无法精确获得电离层状态时,量测模型中的电离层状态参数不确定导致雷达坐标系/地理坐标系之间的坐标变换存在的不确定时,在最大似然的意义下的回波、传播模式和航迹的三维数据关联.仿真表明:在电离层非稳定状态下MVUI提高了低检测概率时的跟踪性能,大大降低了失跟率,并提高了跟踪精度. 相似文献
19.
基于学习矢量量化(LVQ)神经网络的雷达体制识别 总被引:2,自引:0,他引:2
由于现代战争中雷达体制的多样化、复杂化及其综合应用使得雷达体制识别中要处理大量复杂的高维数据,学习矢量量化(LVQ)神经网络不仅能处理有监督分类,而且相对于其他神经网络能以较小的计算量处理大量输入数据,所以采用LVQ对雷达体制进行识别,同时针对LVQ学习速率的变化可能引起学习算法不稳定,采用修正的学习速率算法.在简要介绍雷达体制和LVQ的基础上构造了LVQ神经网络对雷达体制进行分类.通过与径向基神经网络(RBFN)识别算法的仿真对比,证实了方法的有效性. 相似文献
20.