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卡尔曼滤波是大多数多目标跟踪算法的基本组成部分,其余组成部分通常包含若干形式的数据互联方法。这里打算把神经网络加到正规的卡尔曼滤波器中,使此神经网络提供滤波所需要的自适应能力。这样,卡尔曼滤波器的估计误差将会减小,从而改进了多目标跟踪的解。仿真结果表明此方法是有效的。 相似文献
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纯方位目标定位问题是从一系列噪声方位量测中估计一固定目标的位置,尽管在理论上,即使在没有观测者机动时,此过程亦是可观测的,但是通过适当利用观测者的运动以增加可观测程度可以使得估计性能(例如精度,稳定性和收敛速度)得到很大的提高。本文提出了纯方位固定目标定位的观测者的最优轨迹。这里所介绍的方法是基于使费歇尔信息矩阵(FIM)的行列式最大化,条件是:(例如,目标的防御系统)影响观测者轨迹,状态受限制。用直接最优控制的数值方法,包括最近介绍的微分包含的方法(DI)来求最优控制问题的解。运用熟悉的斯坦斯费尔德和最大似然(ML)估计器进行计算机仿真,结果表明运用观测者的最优轨迹所得到的目标位置的可估计性得到很大的提高 相似文献
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潜艇使用自航式声诱饵防御声自导鱼雷模型研究 总被引：2，自引：0，他引：2
针对潜艇如何使用自航式声诱饵防御声自导鱼雷,分析了自航式声诱饵的初始航向范围,并建立了相应的防御模型.然后采用线性规划方法,求取最优的潜艇规避角度和诱饵航向.最后时典型态势进行仿真计算,结果表明,采用该方法得出的结果与实际作战基本符合,从而验证了模型的正确性. 相似文献