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针对不同阶数的Kalman滤波器具有不同的跟踪能力与跟踪效率之间存在的矛盾,设计了一种模糊自适应变维跟踪算法(FAVD)。该算法使用两级滤波器,根据目标机动性的变化,适当地调整滤波器的阶数,使跟踪结果快速收敛,很好地解决了矛盾。同时通过模糊推理机制,在线调节高阶滤波器的参数,使适用范围大大增强,提高自适应能力,从而使该算法可以采用较少的模型覆盖较多的目标运动模式,达到很好的跟踪滤波效果,计算量也会大大减小。通过对计算机仿真结果分析表明,提出的算法具有可靠、计算简便、快速等特点,模型滤波精度较高,并可实现实时跟踪预测,具有一定的理论价值和实用价值。 相似文献
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本文探讨了卡尔曼滤波用于估计弱机动目标状态参数问题。在极坐标系下建立目标机动的相关加速度模型,通过对运动目标斜距二阶变化率和方位角加速度的定量分析,建立了自适应估计目标动态模型噪声强度的弱机动目标参数估计算法。对几种典型航路的模拟证实了在选择适当参数时该算法对目标机动,不同类型的机动间的转换,不仅能较好地压制随机量测噪声,而且能满意地估计目标的速度和航向。 相似文献
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针对陀螺、红外地平仪和太阳敏感器组成的卫星姿态确定系统 ,采用四元数方法建立卫星姿态确定模型 ,并采用卡尔曼滤波器进行信息融合。仿真算例结果表明 ,该方法能够确定出满足精度要求的卫星姿态参数 相似文献
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二阶马尔可夫加速度模型下的机动目标预测器 总被引:2,自引:1,他引:1
采用二阶马尔可夫加速度模型建立机动目标跟踪滤波器,并将其扩展到预测器中形成六阶多项式预测模型来解决机动目标预测问题。仿真的结果表明本文建立的预测器使机动目标预测精度有了明显的提高。 相似文献
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只测角两站被动定位系统中虚假定位点的识别方法研究 总被引:2,自引:0,他引:2
常青 《国防科技大学学报》1993,15(3):74-79
多站被动定位中,虚假定位点的识别问题是电子侦察中尚待解决的一个重要问题。本文研究包含一个运动站的只测角两站被动定位系统,提出先用扩展Kalman滤波对多个辐射源精确定位,然后通过空间相关处理识别虚假定位点的方法,大量的计算机仿真结果表明,上述识别方法在两目标张角大于测角误差的均方根值时,具有良好的识别效果。系统识别出的真实定位点,其定位精度可达单目标环境下的同等定位精度。 相似文献
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